基于自然驾驶数据的匝道行驶典型场景聚类分析

匝道行驶由于存在潜在的车辆间交通冲突,对自动驾驶汽车来说是一项挑战,因此,有必要对匝道的典型场景开展研究,以便应用于自动驾驶汽车的开发和测试。基于自然驾驶数据（naturalistic driving data, NDD）研究了匝道行驶典型场景。首先,通过对车辆在匝道上交互时的3个主要元素进行定义,包括初始状态（initial state, S）、驾驶动作（driving action, A）和交互性能（interaction performance, P）,并以此来描述车辆的交互行为;然后,选取用于表征A和P的变量作为聚类特征,通过基于Calinski-Harabasz（CH）指数的K-means聚类方法获得8种聚类结果,根据聚类结果对各变量进行分析,得到4种典型的交互方式;再后,通过分析表征初始状态的变量,运用置信椭圆提取典型的逻辑场景;最后,基于逻辑场景随机选择两个具体场景对自动驾驶系统（autonomous driving system, ADS）进行测试和评估。结果表明,运用研究获得的匝道行驶典型场景进行测试,可揭示自动驾驶汽车与其他交互车辆间的交互能力,说明基于NDD并运用聚类分析方法生成的匝道行驶典型场景是有效的。