摘要
本发明提供一种面向智能汽车硬件在环平台的关键测试场景生成方法,包括基于自动编码器模型建立测试场景参数空间与隐空间的映射关系、基于全连接神经网络建立隐空间和仿真测试结果之间的非线性映射、基于迁移学习建立隐空间和硬件在环平台测试结果之间的非线性映射、基于对抗训练过程指导生成器模型生成隐空间特征等步骤。本发明使用迁移学习基于纯仿真条件在场景参数和测试结果之间的映射迁移到硬件在环平台的映射关系;结合生成器和解码器构建面向硬件在环平台的关键测试场景库。本发明兼顾虚拟仿真测试的低成本、高效率和场景参数可控性强以及硬件在环测试的高拟真度的优势,为智能汽车纯仿真测试和硬件在环测试的协同测试提供新的方法。
技术关键词
测试场景生成方法
智能汽车
注意力机制
虚拟仿真软件
自动编码器
平台
编码器解码器
样本
非线性
神经网络激活函数
解码功能
条件生成对抗网络
交通
输出序列长度
虚拟仿真测试
系统为您推荐了相关专利信息
医疗影像辅助诊断
病变检测系统
医疗影像数据
解码器
前馈神经网络
兴趣
上下文特征
数据处理方法
推荐算法
注意力机制