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车路协同混合交通场景要素解析与测试案例生成
引用本文:赵通, 上官伟, 柴琳果, 郭蓬. 车路协同混合交通场景要素解析与测试案例生成[J]. 交通运输工程学报, 2022, 22(3): 263-276. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2022.03.021
作者姓名:赵通  上官伟  柴琳果  郭蓬
作者单位:1.北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044;;2.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044;;3.中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司,天津 300300
基金项目:国家重点研发计划2018YFB1600600中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划N2021G045
摘    要:面向混合交通环境下多车效率类和单车安全类场景测试需求,研究了基于混合交通场景要素解析的车路协同测试案例生成方法; 为提高测试案例的多样性和覆盖度,分析了混合交通特征要素相互作用机理,构建了混合交通场景要素层次模型,提出了场景要素重要度的一致性描述指标,并在此基础上建立了测试案例复杂度模型; 针对多车效率类场景仿真测试,提出了复杂度激励的组合测试案例生成方法,设计了场景要素强耦合组合策略; 针对单车安全类场景仿真测试,提出了基于复杂度聚类的蒙特卡洛测试案例生成方法,设计了风险场景特征参数抽样机制; 选取车路协同混合交通典型场景开展仿真试验,验证了提出的测试案例生成方法的有效性。研究结果表明,对于多车效率类混合交通高速公路匝道合流场景测试,提出的方法比传统成对测试方法的场景最大复杂度提高了11.93%,高复杂度场景占比提高了60.02%,测试案例覆盖度提高了12.08%;对于单车安全类车路协同换道预警场景测试,提出的方法比传统蒙特卡洛测试方法的危险场景数提高了195%,且其参数估计误差降低了5.95%,高风险场景数提高了119%,且其参数估计误差降低了4.78%。可见,提出的方法能够提高测试案例的多样性和覆盖度,有助于开展复杂环境和风险条件下车路协同系统功能测试,能够有效满足多车效率类和单车安全类场景测试需求。

关 键 词:智能交通   车路协同   混合交通   场景要素解析   测试案例生成   组合测试   蒙特卡洛测试
收稿时间:2021-12-12

Scenario factor analysis and test case generation for vehicle-infrastructure cooperative mixed traffic
ZHAO Tong, SHANGGUAN Wei, CHAI Lin-guo, GUO Peng. Scenario factor analysis and test case generation for vehicle-infrastructure cooperative mixed traffic[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2022, 22(3): 263-276. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2022.03.021
Authors:ZHAO Tong  SHANGGUAN Wei  CHAI Lin-guo  GUO Peng
Affiliation:1. School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;;2. State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;;3. CATARC (Tianjin) Automotive Engineering Research Institute Co., Ltd., Tianjin 300300, China
Abstract:
Keywords:intelligent transportation  vehicle-infrastructure cooperation  mixed traffic  scenario factor analysis  test case generation  combination test  Monte Carlo test
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