基于因果性的驾驶场景向未见交叉口的迁移

基于场景的自动驾驶功能测试已成为一种有前景的方法，可以减少时间和成本。在基于场景的测试中，自动化功能在一组预定义场景中进行评估。这些场景使用参数提供关于车辆行为、环境条件或道路特征的信息。为了创建逼真的场景，必须利用真实世界数据拟合参数和参数依赖关系。然而，由于现实中发现的交叉口和运动星座的多样性，某些场景可能没有数据可用。本文提出了一种系统分析场景参数之间关系的方法。利用贝叶斯网络分析因果依赖关系，以减少所需数据量并转移因果模式以创建未见过的场景。因此，研究了基础设施对运动模式的影响，以在未观测到的交叉口生成逼真的场景。为了评估，从inD数据集中提取场景和底层参数。估计、转移运动模式，并对照那些最初未见交叉口的记录数据进行检验。