本發明涉及一種基于個性化駕駛員模型的自動駕駛測試場景生成方法,包括:若未知被測試交互對象為自動駕駛系統,則基于現有自然駕駛數據集獲取中國的高速公路及其匝道的自然駕駛數據;若已知被測試交互對象為自動駕駛系統,則結合調查問卷與駕駛模擬器的方式,采集得到駕駛員與自動駕駛交互的駕駛數據;基于獲取的駕駛數據,使用最大熵逆強化學習方法以及深度強化學習方法,訓練出不同風格的駕駛員智能體模型;根據測試需求,將不同風格的駕駛員模型按照對應的需求比例,組合生成相應的目標測試場景。與現有技術相比,本發明以人類駕駛數據作為數據來源,通過構建個性化具有不同風格的駕駛員模型,能夠有效提升測試場景的真實性和復雜性。
聲明:
“基于個性化駕駛員模型的自動駕駛測試場景生成方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)