实测数据驱动的自动驾驶道路测试驾驶模式辨别方法

自动驾驶道路测试中车企驾驶模式数据具有一定保密性，导致自动驾驶能力难以被客观评估。为此，提出了实测数据驱动的自动驾驶道路测试驾驶模式辨别方法。首先选取数据特征值构建K近邻估计、支持向量机、决策树、随机森林和BP神经网络5种机器学习监督分类模型；其次通过非参数秩和显著性检验确定驾驶模式持续时长阈值，持续时长大于阈值的数据段记录为准确的驾驶模式数据，小于等于阈值的数据段则为驾驶模式待分类数据集；随机选取70%记录准确的驾驶模式数据作为监督分类模型训练数据集，剩余30%作为测试数据集；最后利用正确率、精确率和召回率3个指标评价5种监督分类模型，并选取表现最佳的分类模型用于待分类数据的驾驶模式辨别。基于上海市城市道路和快速路2个道路测试场景共约43.6万条数据，验证驾驶模式辨别方法的有效性。结果表明：随机森林监督分类模型辨别道路测试驾驶模式的效果最佳；城市道路场景和快速路场景待分类数据驾驶模式记录有误率分别达到42.3%和39.4%。实测数据驱动的驾驶模式的辨别与修复，可显著提升评估自动驾驶道路测试驾驶能力的准确度。