自动紧急制动系统行人测试场景的研究
一、自动紧急制动系统行人测试场景的研究
主要内容：利用聚类分析对采集的上海道路54例典型行人危险工况进行分析，得到了5类具有典型特征的危险场景，并将前四类用于aeb行人测试场景的设计。
数据获得及验证：行车记录仪（（video drive recorder，vdr).在纵向或侧向加速度绝对值大于0.4g时触发，只记录触发前15s到触发后5s的数据，prescan建模。
创新点：采用了中国上海的道路数据，更符合中国典型道路特征
局限和我的思考：因为样本数量少和实际场景中发生的概率低，将第五类转弯且视野被遮挡的工况删除，从现在自动驾驶角度来看，这类稀有事件对于自动驾驶的进化是非常有用的，不应该删除。
学习知识点：聚类分析
1、参数选择：差异不明显的不用于聚类；参数间存在关联性的选择更本质的参数。
2、距离计算：
（1）变量之间：间隔尺度（连续的量）与有序尺度（等级）参数的距离是差值的绝对值；名义尺度（类）参数，变量取值相同时距离为0，变量取值不同时距离为1。
（2）样本之间：采用绝对值距离。
（3）类之间：类平均法即， 即类与类之间距离的平方是样本对之间距离平方的平均值。用matlab实现。
借鉴：
1、场景参数的选择：
（1）环境参数：天气、照明情况、交通状况、道路形状等；
（2）测试车辆参数：车的运动情况、视野是否有遮挡、遮挡类型、遮挡位置、 危险起始点和结束点的时间、 测试车辆速 度、测试车辆与行人的距离等；
（3）行人参数指行人的运动情况、速度和类型。
2、几个数据库
欧洲的vfss、aeb group设计的aeb行人测试场景。
3、分类方法
nhtsa提出的37类预碰撞场景分类方法。
二、涉及骑车人的典型交通危险场景
主要内容：对上海地区采集到的152例涉及骑车人（自行车、摩托车、电动助力车）的危险工况进行聚类分析和卡方检验得到了７类典型的危险场景．并使用prescan对7类场景进行虚拟建模，得到了涉及骑车人的典型危险工况场景库。
创新点：目前对主动安全系统测试场景的研究都集中在车与车冲突以及车与行人冲突，但在中国由骑车人导致的交通事故占交通事故总数的比例相当大（2011占27.09%）
借鉴：7种分类场景：
（1）照明情况（好/不好）；（2）本车运动状态（直行/转向）；（3）目标车有无遮挡（有/无）；（4）危险起始点本车速度（5）目标车类型（摩托车或电动助力车/自行车）；（6）目标车运动状态（沿公路行驶、从左侧过公路、从右侧过公路）；（7）道路特征（路口、非路口）。
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局限和我的思考：因为样本数量少和实际场景中发生的概率低，将第五类转弯且视野被遮挡的工况删除，从现在自动驾驶角度来看，这类稀有事件对于自动驾驶的进化是非常有用的，不应该删除。
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1、参数选择：差异不明显的不用于聚类；参数间存在关联性的选择更本质的参数。
2、距离计算：
（1）变量之间：间隔尺度（连续的量）与有序尺度（等级）参数的距离是差值的绝对值；名义尺度（类）参数，变量取值相同时距离为0，变量取值不同时距离为1。
（2）样本之间：采用绝对值距离。
（3）类之间：类平均法即， 即类与类之间距离的平方是样本对之间距离平方的平均值。用matlab实现。
借鉴：
1、场景参数的选择：
（1）环境参数：天气、照明情况、交通状况、道路形状等；
（2）测试车辆参数：车的运动情况、视野是否有遮挡、遮挡类型、遮挡位置、 危险起始点和结束点的时间、 测试车辆速 度、测试车辆与行人的距离等；
（3）行人参数指行人的运动情况、速度和类型。
2、几个数据库
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3、分类方法
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二、涉及骑车人的典型交通危险场景
主要内容：对上海地区采集到的152例涉及骑车人（自行车、摩托车、电动助力车）的危险工况进行聚类分析和卡方检验得到了７类典型的危险场景．并使用prescan对7类场景进行虚拟建模，得到了涉及骑车人的典型危险工况场景库。
创新点：目前对主动安全系统测试场景的研究都集中在车与车冲突以及车与行人冲突，但在中国由骑车人导致的交通事故占交通事故总数的比例相当大（2011占27.09%）
借鉴：7种分类场景：
（1）照明情况（好/不好）；（2）本车运动状态（直行/转向）；（3）目标车有无遮挡（有/无）；（4）危险起始点本车速度（5）目标车类型（摩托车或电动助力车/自行车）；（6）目标车运动状态（沿公路行驶、从左侧过公路、从右侧过公路）；（7）道路特征（路口、非路口）。
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