人车路协同无人驾驶可信性加速测评方法

本发明提出了一种人车路协同无人驾驶可信性加速测评方法，包括以下步骤：基于人车路协同无人驾驶数据及无人驾驶典型运行场景，生成测试场景用例，搭建面向无人驾驶黑盒系统测试平台；随后，实现单测试场景评估，训练多种经典无人驾驶黑盒算法，其次，进行系统加速测试评价，利用子集模拟结合自适应马尔科夫链蒙特卡洛方法，迭代更新样本集合，实现无人驾驶失效场景的加速测试评估；最后，从算法有效性以及算法高效性的角度进行加速效果评价与调优，输出面向人车路协同无人驾驶可信性评价的加速测评结果。本发明适用于具有黑盒特性的无人驾驶算法，将测评效率提高了20‑200倍，且具有易拓展、可泛化，适用于多类典型无人驾驶测评任务等优点。