【摘 要】
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为了给智能汽车研发提供有效的场景推演构建方案,统计分析国家车辆事故深度调查体系（NAIS）数据库中乘用车与二轮车发生在十字路口的事故场景数据,得到2类高占比的基础场景;选取7个场景关联变量,并就2类基础场景对应的静态特性数据进行聚类分析;建立运动学推演模型,结合5类典型危险场景的动态参数实际阈值,构建5类典型危险场景的速度-距离危险模型。结果表明:通过统计分类、聚类分析和运动学模型叠加推演方法,可
【基金项目】
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中国标准化研究院场景库测试项目（192304）； 四川省省重点实验室开放课题项目（szjj2018-129）； 上海汽车工业科技发展基金资助（1828）； 西华大学研究生创新基金资助（ycjj2019117）；
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为了给智能汽车研发提供有效的场景推演构建方案,统计分析国家车辆事故深度调查体系（NAIS）数据库中乘用车与二轮车发生在十字路口的事故场景数据,得到2类高占比的基础场景;选取7个场景关联变量,并就2类基础场景对应的静态特性数据进行聚类分析;建立运动学推演模型,结合5类典型危险场景的动态参数实际阈值,构建5类典型危险场景的速度-距离危险模型。结果表明:通过统计分类、聚类分析和运动学模型叠加推演方法,可得到5类符合中国道路交通情况的十字路口乘用车与二轮车典型危险场景,进而得出5个危险场景集。
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