基于自动驾驶系统安全相关模型中假设从真实数据提取道路使用者行为
机器人学
2025-03-19 v2
摘要
在这项工作中，我们采用 IEEE 标准 2846-2022《自动驾驶系统安全相关模型中的假设》所概述的方法，从驾驶场景中提取有关其他道路使用者行为的信息。该方法包括定义高层场景、确定运动学特征、评估安全相关性，以及对合理可预测的行为作出假设。这些假设以运动学边界的形式表达。利用 Python 脚本处理来自 UniD 数据集的真实数据，提取了这些边界的数值。所得信息使自动驾驶系统设计师能够在特定场景中指定道路使用者状态的参数与限制。该信息可用于在仿真或实际道路上为配备自动驾驶系统的车辆测试建立初始条件。
引用
@article{arxiv.2307.16530,
title = {Extraction of Road Users' Behavior From Realistic Data According to Assumptions in Safety-Related Models for Automated Driving Systems},
author = {Novel Certad and Sebastian Tschernuth and Cristina Olaverri-Monreal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16530},
year = {2025}
}