基于六维语义空间的自动驾驶风险评估研究OA北大核心CSTPCD

针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题,提出一种基于六维语义空间的风险评估框架,包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中,利用模态间的关联提取丰富的数据特征,以获得显在和潜在的风险要素。后者通过语义角色标注和实体融合将风险要素凝练为知识图谱,并联合节点补全和风险等级函数设计知识图谱推理方法,实现准确的风险评估。仿真结果表明,较现有的MSMatch和iSQRT-COV-Net方法,所提方法在准确率、漏/虚警率和处理时间上均有优势。