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突出，尤其是在面对复杂多变的城市交通环境时，如何准确识别和预测非机动车的行为成为自动驾驶领域的关键挑战。

传统的测试场景设计方法主要依赖于人工经验和简单规则，难以满足自动驾驶系统对测试场景多样性、复杂性和真实性的需求。

因此，开展自动驾驶非机动车识别测试场景设计方法研究具有重要的理论意义和现实价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

自动驾驶非机动车识别测试场景设计是一个新兴的研究领域，近年来逐渐受到国内外学者的关注，并在场景要素提取、场景构建方法、场景仿真验证等方面取得了一些进展。

1. 国内研究现状

国内学者在自动驾驶测试场景设计方面开展了一些研究，主要集中在场景要素提取、场景库构建和场景仿真等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对自动驾驶非机动车识别测试场景设计问题，开展以下几方面的研究：1.非机动车识别测试需求分析：分析自动驾驶系统感知范围、非机动车行为特征、复杂交通环境因素以及相关标准法规要求，明确非机动车识别测试场景的设计需求。

2.场景要素提取与参数化：研究如何从真实交通数据中提取关键场景要素，并建立相应的参数化模型，以便于场景的自动生成和调整。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证等方法，按照以下步骤逐步开展：1.文献调研与需求分析：通过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的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，明确本研究的目标和内容，确定测试场景设计需求。

2.场景要素提取与参数化：研究如何从真实交通数据中提取关键场景要素，例如道路几何形状、交通参与者类型、交通流特征等，并建立相应的参数化模型，以便于场景的自动生成和调整。

3.典型场景库构建：根据非机动车识别测试需求，设计并构建包含多种典型场景的场景库，例如非机动车突然横穿马路、非机动车逆行、非机动车闯红灯等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对性强：针对自动驾驶非机动车识别测试场景设计问题，提出了一种系统化的场景设计方法，能够有效提高测试场景的覆盖率、有效性和针对性。

2.数据驱动：利用真实交通数据进行场景要素提取和参数化建模，保证了场景的真实性和代表性。

3.可扩展性强：所构建的典型场景库可根据实际需求进行扩展，满足不同应用场景的测试需求。

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] 黄凯,金鑫,陈超,等.自动驾驶系统测试场景提取与生成方法综述[j].汽车工程,2021,43(12):1575-1586.

[2] 王文龙,孔旗凯,马天宇,等.面向自动驾驶的虚拟交通场景生成技术综述[j].系统仿真学报,2022,34(09):1727-1742 1752.

[3] 刘辉,张萌.自动驾驶仿真测试场景构建技术研究[j].汽车技术,2022(06):10-15 20.