陈吉清 舒孝雄 兰凤崇† 王俊峰

(1.华南理工大学 机械与汽车工程学院，广东 广州510640; 2.广东省汽车工程重点实验室，广东 广州510640)

道路交通安全问题是世界性问题，而自动驾驶汽车无疑对减少交通事故的发生具有重要意义。随着无人驾驶技术等级的提高，面向传统汽车的测试工具与测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需要,基于场景的自动驾驶系统(ADSs)车辆测试及评估相关的仿真框架和标准已成为当前的研究热点[1- 2]。自动驾驶汽车场景化测试的核心在于定向构建高测试需求场景,而自动驾驶汽车的驾驶场景主要来源有标准法规、自然驾驶数据、交通事故数据、模拟数据[2- 3]。自然驾驶数据场景不能充分验证自动驾驶汽车在危险场景下的安全性，而交通事故场景具有真实危险场景的特征，能够补充自动驾驶汽车的高风险场景。

国外基于交通事故数据的自动驾驶或高级驾驶辅助系统(ADAS)的测试场景研究较多[4- 6]，而国内在基于自然驾驶数据或交通事故数据构建测试场景方面主要集中在研究汽车-两轮车(TWS)场景、汽车-行人场景[7- 9]，很少考虑道路路段类型的测试场景研究[10]。由于国情的差异，中国的交通环境具有独特交通特征，有别于欧美等国家。有研究指出欧盟的车辆事故发生在交叉路口的事故数占1/3，在十字路口的致命伤害和严重伤害比例最高，约为43.9%和43.2%[11]；而中国的车辆交通事故多发生在普通路段(包括无交叉路口的直路和曲率较小的弯道)，死亡人数占总死亡人数的76.25%，其次是交叉路口(包括三枝分叉口、四枝分叉口、多分枝交叉口和环形交叉)，占17.5%[12]。……