自动驾驶车辆安全关键且具侵略性的测试场景生成方法

一种自动驾驶车辆安全关键且具侵略性的测试场景生成方法，首先从自然驾驶数据集中获取车辆自然分布和车辆驾驶模式来初始化场景；然后，选取了以自CAV为中心的背景车辆群，并基于车辆之间的TTC相关性构建安全感知邻接矩阵，来表征车辆群内部的安全关键状态。之后使用图强化学习模型提取输入的图特征，并引入了基于安全关键指标的奖励函数体系，使得模型输出的动作更能影响CAV安全关键状态，然后基于动作生成安全关键且具侵略性的场景；最后实验在不同交通场景下对不同CAV控制模型进行了大量模拟实验来验证测试效果。本发明能够在不同交通场景下有效地评估不同CAV决策模型在安全关键且具侵略性的场景中性能。