ball tree优化的自动驾驶仿真测试场景生成方法

摘要：

基于场景的仿真测试方法可以有效加速自动驾驶汽车的测试进程,但是传统的采样方法面对高维度采样空间时无法维持高效性,提出了一种ball tree优化的仿真测试场景采样方法,并基于Carla模拟器构建了仿真测试场景自动化生成框架验证算法的有效性.分别使用随机采样方法、基于KD tree结构的最近邻采样方法与基于ball tree结构的最近邻采样方法进行场景参数采样,并生成不同天气要素下的仿真测试场景进行验证.最后将仿真过程与人工方法进行对比.结果表明,提出方法相对于人工方法具有11.38倍场景制作速度的提升,且相对于KD tree结构的采样方法的场景生成速度提升了 27.97％.

关键词：自动驾驶、场景生成、最近邻算法、ball tree、CARLA

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2781-2784,2791