[发明专利]一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法有效
| 申请号： | 201910344337.7 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110188797B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 孙剑;周华骏;徐一鸣 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F18/2413 | 分类号： | G06F18/2413;G06F18/214;G06F30/20 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法，该方法通过精确选取有代表性的测试场景，减少测试次数，实现对大量样本安全性的评估，该方法首先基于现场交通场景，获得车辆的行驶场景关键参数，为关键参数确定取值范围与采样间隔，并组合关键参数，形成参数空间；然后基于贝叶斯优化理论，根据不同的测试目的选取合适的分类器与采集函数；最后初始化分类器，计算采集函数的数值，根据采集函数数值选取更加切合需求的下一智能汽车测试场景。与现有技术相比，本发明具有减少测试次数、提高测试效率，保证测试可信度等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 优化 智能 汽车 快速 测试 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：1)基于现场交通场景，获得当前车辆的行驶场景关键参数，并为关键参数确定取值范围与采样间隔，组合关键参数，获取参数空间；2)根据不同的测试目的选取分类器与采集函数；3)基于贝叶斯优化理论，初始化分类器，计算采集函数的数值，根据采集函数的数值选取切合需求的下一智能汽车测试场景。
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