从现实数据中根据自动驾驶系统安全相关模型的假设提取道路用户行为
摘要：应用了IEEE标准2846-2022中“自动驾驶系统安全相关模型中的假设”的方法，我们提取了关于驾驶场景中其他道路用户行为的信息。该方法包括定义高级场景、确定运动学特征、评估安全相关性，并对可预测行为进行假设。这些假设以运动学边界的形式表达出来。通过使用Python脚本处理来自UniD数据集的真实数据，提取了这些边界的数值。所得到的信息使得自动驾驶系统设计人员能够在特定场景中指定道路用户状态的参数和限制。这些信息可用于在模拟或实际道路上测试配备自动驾驶系统的车辆的起始条件的建立。
作者：Novel Certad, Sebastian Tschernuth, Cristina Olaverri-Monreal
论文ID：2307.16530
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-01