自动驾驶汽车运行数据异常提取分析与恢复比对面临的挑战

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李诗彬

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中文摘要:

在自动驾驶技术加速落地、应用场景不断拓展的背景下，真实道路与仿真环境中产生的海量运行数据已成为支撑感知、决策与控制算法迭代优化，以及开展运行安全评估和事故追溯的重要基础。统计分析自动驾驶汽车运行数据在多源异构和时空关联方面的主要特点，揭示数据缺失、噪声、漂移和异常突变等典型异常类型及其具体表现。结果表明，当前异常提取分析与恢复比对工作在异常边界划定、异常机理判读及恢复结果真实性评估基准构建等环节仍面临多重挑战。上述分析方法可为工程实践构建系统化、可闭环的数据质量管理体系提供参考与借鉴。

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