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摘要
基于智能汽车虚拟测试技术对驾驶场景的构建需求，本文采用阈值法和人工验证法获得了59例变道切入行为数据，包括前向视频数据、车辆运动状态信息和车辆之间的状态信息；分析了差异化场景类型元素和连续场景元素对风险感知系数的影响，降维后得到与变道切入场景危险程度显著相关的四类场景要素：主车纵向速度、相对纵向速度、纵向距离和前车切入持续时间；采用基于层次聚类优化的K-means算法聚类得到了4类城市道路变道切入场景，借助PreScan软件研究了各类变道切入场景的要素分布情况，构建了基于自然驾驶数据的自动驾驶虚拟测试场景库。
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