刘倩,王雪松*,王长君
摘要：在大尺度、斜交的复杂交叉口，自动驾驶车辆执行右转驾驶任务面临多目标避撞的挑战，需要实时感知道路交通环境的动态变化。为从车辆需要准确感知的区域（安全视域）来评估交叉口适驾性，在中国上海6个智慧交叉口开展了现场测试，以揭示道路交通环境对感知的影响，明确交叉口边界。提出了基于驾驶任务和感知目标的安全视域评估方法。基于驾驶任务分析，确定进入交叉口、执行转弯阶段的感知子任务，识别需要感知的静态道路基础设施和动态交通参与者，形成了动态安全视域。根据自动驾驶车辆是否对感知目标准确检测，评估安全视域感知能力。将交叉口设计和交通环境作为输入特征，基于CatBoost集成学习模型构建安全视域感知预测模型，采用沙普利加和解释方法（SHAP）揭示感知能力与影响因素的关系。
刘倩,王雪松*,王长君. 基于自动驾驶安全视域的交叉口右转适驾性研究.中国公路学报,2025,38(03):31-47.