【摘 要】
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包含诸如危险驾驶行为的边界交通场景,蕴含着影响无人驾驶环境感知智能算法的不利因素,是无人驾驶离线测试中考察算法正确性和环境适应性的有力测试数据,但往往难以直接采集
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安交通大学软件学院,陕西省数字技术与智能系统重点实验室,清华大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973245)
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包含诸如危险驾驶行为的边界交通场景,蕴含着影响无人驾驶环境感知智能算法的不利因素,是无人驾驶离线测试中考察算法正确性和环境适应性的有力测试数据,但往往难以直接采集获取,导致样本数据稀缺。对此,旨在探究生成边界交通场景多传感数据的简化3D操纵空间表示方法,通过对多模态传感数据的操纵,实现边界交通场景数据的生成。为平衡操纵空间的几何连续性与图元复杂度需求,引入方向包围盒表征边界交通场景中的交通参与者与道路。进一步,为降低操纵空间的构建开销,提出局部路面渐进式OBB构建方法,动态增加道路几何约束,改善了视觉传感
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