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摘要：本发明涉及自动驾驶测试技术领域，公开了一种自动驾驶车辆开放道路测试路线规划方法，包括以下步骤：步骤1，采集目标历史数据；步骤2，构建基于深度学习的交通流特性预测AI模型、基于深度学习的测试道路风险等级预测AI模型；步骤3，以道路特征和由交通流特性预测AI模型输出的未来交通流特征作为输入，由测试道路风险等级预测AI模型输出城市路网中的道路的未来测试道路风险等级；步骤4，基于未来测试道路风险等级，根据测试需求指标，筛选出目标测试道路，组合目标测试道路，得到测试路线规划方案。本发明能够为自动驾驶车辆的开放道路测试提供符合需求的测试路线规划方案，有助于提高其测试效率，优化测试效果。
主权项：1.一种自动驾驶车辆开放道路测试路线规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集目标历史数据；所述目标历史数据包括道路特征数据、环境特征数据、交通流特征数据、事故及违章数据；并基于事故及违章数据，构建城市路网的测试道路风险等级库；步骤2，构建基于深度学习的交通流特性预测AI模型、基于深度学习的测试道路风险等级预测AI模型；所述测试道路风险等级预测AI模型以道路特征和交通流特征作为自变量，测试道路风险等级作为因变量进行分析；并基于目标历史数据划分出训练集和验证集，基于训练集和验证集，优化交通流特性预测AI模型和测试道路风险等级预测AI模型；步骤3，以道路特征和由交通流特性预测AI模型输出的未来交通流特征作为输入，由测试道路风险等级预测AI模型输出城市路网中的道路的未来测试道路风险等级；步骤4，基于未来测试道路风险等级，根据测试需求指标，筛选出目标测试道路，组合目标测试道路，得到测试路线规划方案。
权利要求：
百度查询： 中汽院智能网联科技有限公司 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种自动驾驶车辆开放道路测试路线规划方法
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