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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种自动驾驶车辆交叉口左转安全视区评估方法及装置，其中方法包括：采集障碍物检测数据、车辆运行数据和环境数据，收集交叉口设计数据；对采集的原始数据进行预处理，并提取交通环境变量和交叉口设计变量；构建交叉口的左转安全视区判定规则，判断视区检测性能类型；采用集成学习中的提升方法，构建交通环境变量、交叉口设计变量对交叉口左转安全视区检测性能的预测模型并训练；基于已训练的预测模型，确定自动驾驶车辆交叉口左转安全视区检测性能的重要影响因素，量化交通环境变量、交叉口设计变量特征的变化对检测性能的影响趋势和影响大小。与现有技术相比，本发明解决了自动驾驶车辆交叉口左转安全视区难以量化评估的问题。
主权项：1.一种基于集成学习的自动驾驶车辆交叉口左转安全视区评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1采集原始数据：采集自动驾驶车辆在交叉口行驶过程中的障碍物检测数据、车辆运行数据和环境数据，并基于道路设计图纸，收集交叉口设计数据；步骤2对采集的原始数据进行预处理，并提取交通环境变量和交叉口设计变量；步骤3基于经过预处理的障碍物检测数据，构建交叉口的左转安全视区判定规则，将左转安全视区的障碍物检测作为衡量检测性能的指标，判断视区检测性能类型；步骤4采用集成学习中的提升方法，构建交通环境变量、交叉口设计变量对交叉口左转安全视区检测性能的预测模型并基于步骤1-3采集、处理的数据进行训练；步骤5基于已训练的预测模型，确定自动驾驶车辆交叉口左转安全视区检测性能的重要影响因素，量化交通环境变量、交叉口设计变量特征的变化对检测性能的影响趋势和影响大小。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种自动驾驶车辆交叉口左转安全视区评估方法及装置
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