为满足自动导航辅助驾驶系统(Navigate On Pilot,NOP)跟车巡航部分的研发需求,基于K均值聚类算法,对跟车场景进行聚类挖掘研究。首先进行实车道路试验,从自然驾驶数据中筛选出1010例符合提取需求跟车场景片段,并在此基础上对跟车场景进...为满足自动导航辅助驾驶系统(Navigate On Pilot,NOP)跟车巡航部分的研发需求,基于K均值聚类算法,对跟车场景进行聚类挖掘研究。首先进行实车道路试验,从自然驾驶数据中筛选出1010例符合提取需求跟车场景片段,并在此基础上对跟车场景进行场景解构,提取跟车场景的交通环境要素和场景主体要素。由于跟车场景的场景主体要素数量繁多,采用PCA算法对场景主体要素进行降维,并对筛选的1010例场景片段进行K均值聚类,挖掘到了3种典型的跟车场景,结合交通环境要素及车辆类型等要素,最终获得了大量的测试场景。展开更多
文摘为满足自动导航辅助驾驶系统(Navigate On Pilot,NOP)跟车巡航部分的研发需求,基于K均值聚类算法,对跟车场景进行聚类挖掘研究。首先进行实车道路试验,从自然驾驶数据中筛选出1010例符合提取需求跟车场景片段,并在此基础上对跟车场景进行场景解构,提取跟车场景的交通环境要素和场景主体要素。由于跟车场景的场景主体要素数量繁多,采用PCA算法对场景主体要素进行降维,并对筛选的1010例场景片段进行K均值聚类,挖掘到了3种典型的跟车场景,结合交通环境要素及车辆类型等要素,最终获得了大量的测试场景。
