基于最大全局侵占率搜索的车辆自主泊车功能测评方法
1. 痛点问题
自主泊车功能的测试测评相比传统车辆测评更为复杂,而且条件更加严格。 如依照传统车辆主动安全测试方法对自主泊车功能进行测试,为了达到较高的安全性,则需要进行大量场地测试,其时间与金钱成本较大,如何在降低测试量的同时确保自主泊车功能的安全性成为痛点问题。
2. 解决方案
基于最大全局侵占率搜索的车辆自主泊车功能测评方法,该方法通过搭建仿真平台,对待测自主泊车功能和场景分析,对最差泊车场景进行全局搜索,搜索以最大全局侵占率为输出。通过实地再现最差泊车场景对待测自主泊车功能进行验证,如果待测自主泊车功能在最危险场景下可满足运行要求,则认定该待测自主泊车功能通过测评。
3.合作需求
1)寻求孵化资源,工程化、产品化所需的资金、实验场地与试验设备、相关领域的开发团队等;
2)寻求资源对接,目标合作领域为自动驾驶汽车领域,目标合作企业为主机厂或车辆检测单位。
清华大学
2023-01-12