面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统

本发明提出了一种面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统，构建了一个数据驱动的虚拟仿真测试平台，基于真实采集的实测数据统计其特征分布。通过动态模型建模以及状态转移，刻画了端到端闭环感知过程。随后，面向场景参数高维度导致传统组合测试方法效率低下的问题，本发明建立了场景参数与感知测试结果之间的黑盒替代模型，使用贝叶斯优化算法，评估历史测试数据以产生下一次迭代测试中最具对抗性的场景参数，通过这种方式不断提升测试环境的对抗性，有效提升测试效率。最后，本发明构建感知算法可信性度量模块，通过回放测试数据提取感知失效场景，构建可信性评价指标体系，实现对被测感知系统的可信性综合评价。