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Abstract ：
包含诸如危险驾驶行为的边界<em>交通</em>场景,蕴含着影响无人驾驶环境感知智能算法的不利因素,是无人驾驶离线测试中考察算法正确性和环境适应性的有力测试数据,但往往难以直接采集获取,导致样本数据稀缺.对此,旨在探究生成边界<em>交通</em>场景多传感数据的简化3D操纵空间表示方法,通过对多模态传感数据的操纵,实现边界<em>交通</em>场景数据的生成.为平衡操纵空间的几何连续性与图元复杂度需求,引入方向包围盒表征边界<em>交通</em>场景中的<em>交通</em>参与者与道路.进一步,为降低操纵空间的构建开销,提出局部路面渐进式OBB构建方法,动态增加道路几何约束,改善了视觉传感数据的生成效果.实验结果表明,道路环境感知算法对所生成的边界<em>交通</em>场景数据表现敏感,可以用于丰富无人驾驶现有感知智能算法离线测试的测试用例.
Keyword ：
边界交通场景 操纵空间表征 方向包围盒 视觉数据生成 数据操纵 无人驾驶离线测试
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| GB/T 7714 | 刘钰 , 张驰 , 李垚辰 et al. 基于OBB表示的交通场景多传感数据操纵 [J]. | 无人系统技术 , 2019 , 2 (5) : 17-23 . |
| MLA | 刘钰 et al. "基于OBB表示的交通场景多传感数据操纵" . | 无人系统技术 2 . 5 (2019) : 17-23 . |
| APA | 刘钰 , 张驰 , 李垚辰 , 李力 , 刘跃虎 , 郑南宁 . 基于OBB表示的交通场景多传感数据操纵 . | 无人系统技术 , 2019 , 2 (5) , 17-23 . |
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