本申请公开了一种自动驾驶测试场景多维评价方法,所述方法包括:基于评价类别对每一自动驾驶测试场景进行分解,得到对应所述评价类别的动态元素和静态元素;所述评价类别包括风险、复杂度和稀有度;利用层次分析法确定各个自动驾驶测试场景的主观权重,利用熵权法确定各个自动驾驶测试场景的客观权重,基于博弈论对所述主观权重和所述客观权重融合,得到综合权重;基于所述综合权重输入评价模型,得到对应所述评价类别的评价等级;基于聚类算法对各个自动驾驶场景对应的评价等级进行分类,得到对应的评价级别,如此,将综合考虑场景的风险性、复杂性和稀有度,旨在对自动驾驶车辆的性能进行全面的评估。
背景技术
自动驾驶技术的突破预示着交通方式的革新,它将通过提升安全性、效率和便捷性来实现这一变革。然而,确保自动驾驶车辆的可靠性与安全性仍是我们面临的一项核心挑战。自动驾驶汽车需具备处理各式驾驶场景和条件的能力,力争在大多数情况下至少达到人类驾驶员的安全标准。这就要求进行全方位的测试,覆盖从常见驾驶场景到罕见危险事件的各个方面。尽管传统的道路测试极具价值,但它往往受限于安全性、成本以及所能模拟的真实场景的广度。
为了提升测试的效率,基于场景的测试技术已经受到了广泛的研究和关注。这种测试方法与传统可能依赖于随机测试用例的方法不同,它专注于自动驾驶汽车可能遭遇的特定、预定义的场景。通过重现从日常驾驶状况到极端情况的广泛场景,基于场景的测试能够更深入地揭示自动驾驶汽车的性能及其局限性。然而,如何量化这些测试场景的难度是一个复杂的问题。目前的研究大多集中在场景的风险水平上,而缺乏对场景多维度的量化分析。鉴于此,迫切需要开发一种综合性的方法,以评估和量化测试场景的多维度特性。
实现思路