【技术实现步骤摘要】
针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其是涉及一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法及存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶技术受到各个国家的空前重视，中、美、日、欧等国家和地区均将自动驾驶作为汽车产业发展的战略方向。通过制定战略规划、创新和完善政策标准，引导自动驾驶产业发展。2020年11月11日，世界智能网联汽车大会召开，《智能网联汽车技术路线图2.0》发布，确定各等级智能网联汽车部署策略。在各部委政策的指导下，各省市也相继推出更详细的地方法规，北京、上海、广州、长沙、武汉、沧州等城市已开放载人测试许可。
[0003]自动驾驶车辆在公共道路开展测试是其最终实现商业化应用的必经之路。截至2021年3月，美国41个州和哥伦比亚特区已经颁布法律或规定，允许研究、测试或部署自动驾驶车辆。在美国加州，自动驾驶车辆制造商和公司在公开道路测试期间需要向加州机动车管理局提交涉及自动驾驶车辆的交通事故报告和接管报告。截至2021年3月，加州自动驾驶公共道路测试共有2...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，将每一起自动驾驶车辆事故信息进行电子化编辑，形成自动驾驶车辆事故数据库D1；步骤S2，在自动驾驶车辆事故数据库D1中，提取自动驾驶车辆事故数据的特征变量Q
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，总结每个特征变量Q
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所包含的特征属性；步骤S3，将步骤S2中获得的特征变量Q
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进行分类汇总，构建自动驾驶车辆事故编码方案图；步骤S4，构建用于场景分析的自动驾驶车辆事故库D2；步骤S5，推导自动驾驶车辆事故库D2中每起事故的事故前场景；步骤S6，通过对步骤S5的事故前场景处理，形成自动驾驶车辆事故场景库。2.根据权利要求1所述的一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，所述步骤S1中的电子化编辑采用人工方式。3.根据权利要求1所述的一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，所述步骤S3中的分类具体为：将特征变量Q
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划分为事故信息、车辆信息、人员信息、道路信息四类。4.根据权利要求1所述的一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：根据车辆模式变量，从自动驾驶车辆事故数据库D1中选择处于自动驾驶状态和发生自动驾驶状态到人工驾驶状态转变的事故，剔除在事故发生前和发生过程中一直处于人工驾驶状态的事故，选取的事故构成用于场景分析的自动驾驶车辆事故库D2。5.根据权利要求1所述的一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，所述步骤S5利用关键变量和辅助变量相结合的方法，确定在事故发生前的关键事件和车辆运动状态，推导自动驾驶车辆事故库D2中每起事故的事故前场景。6.根据权利要求1或5所述的一种针对自动驾驶车辆的交通事故前场景推导方法，其特征在于，所述步骤S5具...
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