陈君毅，陈 磊，蒙昊蓝，熊 璐

（同济大学汽车学院，上海201804）

自动驾驶技术近年来受到了汽车行业和学术界的广泛关注，在自动驾驶技术开发和应用的过程中，智能性评价是其中重要的环节。自动驾驶汽车智能性不仅体现在车辆自身的行驶智能性，同时也体现在与其他交通参与者的交互质量上［1］。例如Wei等［2］在研究决策规划算法时考虑了社会合作行为，其内涵是本车估计其他交通参与者意图并做出相应的应对策略和控制行为，从而实现更被人类驾驶员接受的协同驾驶。Meng等［3］提出了一种多维度行驶智能性综合评价框架，从车辆交通协调性、行驶自治性、学习进化性3个方面进行智能性评价，其中交通协调性用来刻画车辆交互时的社会合作能力。

交通协调性作为自动驾驶汽车智能性的一个维度，其评价方法与其他智能性表现的评价方法类似。在自动驾驶汽车智能性评价方法研究方面，国内外已开展的研究多以主观评价为主。王越超等［4］利用专家的经验知识和判断构建了智能性评价的蜘蛛网模型；Zhang等［5］提出了结合专家主观权重评判和指标评分的基于层次分析法的综合评价法；蒙昊蓝等［6］采用模糊综合评价法，结合定性指标的专家主观评分和定量指标实际测量值，实现对自主泊车系统的量化评价；Gao等［7］采用模糊综合评价法构建了智能汽车行驶智能性评价模型。然而，主观评价方法存在无法支持自动化评价、评价效率低，且对新样本进行重新评价时，由于评判标准无法保证统一而导致评价结果不稳定的问题。……