自动驾驶非机动车识别测试场景设计方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶汽车的安全性和可靠性问题日益凸显，尤其是在城市道路环境中，非机动车（如自行车、电动车、摩托车等）数量庞大、行为复杂，对自动驾驶系统构成巨大挑战，因此，对自动驾驶汽车的非机动车识别能力进行充分测试至关重要。

本选题旨在研究自动驾驶非机动车识别测试场景设计方法，通过构建系统化的测试场景，模拟真实世界中复杂的交通状况和非机动车行为，为自动驾驶系统的开发、验证和评价提供有效手段，从而提升自动驾驶汽车对非机动车的识别能力和安全性能。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，自动驾驶技术发展迅速，国内外学者对自动驾驶测试场景设计方法进行了广泛研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内方面，清华大学、北京航空航天大学等高校在自动驾驶测试场景设计方面开展了深入研究，提出了一些基于场景库、仿真平台等方法，并在部分场景元素建模、参数设计等方面取得了一定进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括：1.分析自动驾驶非机动车识别的难点和测试需求，明确测试场景设计的目标和原则。

2.研究基于场景分解和风险分析的测试场景设计方法，构建包含典型交通场景、危险场景和边缘场景的测试场景库。

3.设计测试场景参数化模型，实现场景元素、环境因素、非机动车行为等参数的可配置化，提高测试场景的灵活性和可扩展性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和案例研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解自动驾驶非机动车识别、测试场景设计等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析阶段：分析自动驾驶非机动车识别的难点和测试需求，明确测试场景的设计目标、原则和评价指标。

3.方法设计阶段：研究基于场景分解和风险分析的测试场景设计方法，构建测试场景库，并设计测试场景参数化模型，提高测试场景的灵活性和可扩展性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了基于场景分解和风险分析的自动驾驶非机动车识别测试场景设计方法，构建了包含典型交通场景、危险场景和边缘场景的测试场景库，提高了测试场景的覆盖率和针对性。

2.设计了测试场景参数化模型，实现了场景元素、环境因素、非机动车行为等参数的可配置化，提高了测试场景的灵活性和可扩展性。

3.建立了测试场景评估指标体系，从场景覆盖率、风险等级、逼真度等方面对测试场景进行评估，保证了测试场景的有效性和全面性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李克强.政府工作报告[n].人民日报,2023-03-06(01).

2.陈虹,余卓平,徐俊,等.智能网联汽车测试评价技术发展趋势[j].汽车工程,2021,43(01):1-14 42.

3.王建强,王博,李红波.自动驾驶系统仿真测试场景构建及应用[j].交通运输系统工程与信息,2021,21(05):117-127.