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公开(公告)号：CN112036297A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010888458.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于网联车辆驾驶数据的典型与极限场景划分与提取方法，包括对网联车辆自然驾驶数据集中的缺失、异常和重复数据进行预处理，并对同一个采样周期内的数据进行归一化处理；将处理后的数据集分割为典型与极限驾驶行为数据集并提取驾驶事件；利用自编码网络对驾驶事件的数据进行降维和特征数据的提取；使用K-means聚类算法对提取出的特征数据进行驾驶事件分类；对得到的驾驶事件进行特征参数统计分析，得出每个场景的数据特点；通过对数据特点进行提取与分析，得出典型与极限场景。本发明能够比较准确的将自然驾驶数据集分割为典型与极限驾驶数据集，并提取出对应的典型与极限驾驶场景，可以为智能车路系统的设计和测试提供依据。
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