公开(公告)号：CN114862159A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210432327.0

申请日：2022-04-22

Applicant: 同济大学

Inventor： 陈君毅 ,  马依宁 ,  张子键 ,  熊璐 ,  张灵童

IPC: G06Q10/06 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶测试场景的评价方法，包括：基于强化学习、深度强化学习、逆强化学习三种方法，生成自动驾驶测试场景集；基于所生成的测试场景的实际数据，针对所生成的测试场景是否嵌入被测系统，选取出三个评价维度；基于三个评价维度，构建具体的评价指标并进行量化评估；对评价指标的量化评估结果进行归一化处理，通过确定权重，计算得到综合评价结果。与现有技术相比，本发明从无被测系统嵌入的场景智能性、有被测系统嵌入的场景测试性、被测系统嵌入前后场景的稳定性这三个评价维度出发，构建面向自动驾驶测试场景的评价框架和指标，能够平行对比测试场景综合性能高低，从而加快自动驾驶测试进程，具有极大的应用价值。

公开(公告)号：CN114862159B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210432327.0

申请日：2022-04-22

Applicant: 同济大学

Inventor： 陈君毅 ,  马依宁 ,  张子键 ,  熊璐 ,  张灵童

IPC: G06Q10/063 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶测试场景的评价方法，包括：基于强化学习、深度强化学习、逆强化学习三种方法，生成自动驾驶测试场景集；基于所生成的测试场景的实际数据，针对所生成的测试场景是否嵌入被测系统，选取出三个评价维度；基于三个评价维度，构建具体的评价指标并进行量化评估；对评价指标的量化评估结果进行归一化处理，通过确定权重，计算得到综合评价结果。与现有技术相比，本发明从无被测系统嵌入的场景智能性、有被测系统嵌入的场景测试性、被测系统嵌入前后场景的稳定性这三个评价维度出发，构建面向自动驾驶测试场景的评价框架和指标，能够平行对比测试场景综合性能高低，从而加快自动驾驶测试进程，具有极大的应用价值。