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自动驾驶汽车是智能交通的重要组成部分,也是未来交通的发展趋势。提高自动驾驶技术的可靠性需要对自动驾驶汽车进行广泛的测试。然而,进行实车路测成本高昂且风险较高。如何建立模型生成多样且真实的交通场景,在测试自动驾驶技术的时候显得尤为重要。针对自动驾驶交通场景生成问题,提出了一个基于生成对抗网络的交通场景生成模型TSG-GAN。TSG-GAN模型利用丰富的交通场景数据(如车道的几何形状、人行横道、交通信号、周围车辆等)快速生成真实且多样的交通场景。在设置车辆驾驶意图的情况下,TSG-GAN模型可以精确地生成现实中未观察到的真实交通场景。通过在公开数据集上进行测试,验证了该模型的有效性。 相似文献
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