2022年5月5日星期四，TOPS课题组第108期组会准时于线上召开。本期组会由21级博士生王诗菡与大家交流讨论《人机混驾交叉口机非交互机制与AV交互策略研究》的相关内容，以及21级博士生张赫与大家交流讨论《自动驾驶场景测试优化理论与方法》的相关内容。

首先，王诗菡从研究背景与目的、研究现状、研究内容与方法、研究可行性创新性及工作计划四个方面为大家介绍了她对自己博士学位选题的一些理解与计划。人机混驾环境下，AV交互能力较差、复杂环境适应能力不足，而非机动车还存在更为复杂的行为特性，因此在交叉口处AV应当采取什么样的策略与非机动车交互亟待深入研究。针对此问题，王诗菡提出了交互行为特征分析、HV-B交互机制解析以及AV交互策略优化三个主要步骤来进行研究。在交互行为特征分析中，她准备采用AV-Bicycle交互的Lyft数据集以及HV-Bicycle交互的实证交叉口数据，识别交互片段，量化AV防御型策略与HV交互策略的差异；在HV-B交互机制解析过程中，她提出了首先确定HV-B交互对象以及行为准则，然后采用贝叶斯网络建立HV交互策略解析模型；在AV交互策略优化过程中，她提出了一种基于eHMI的AV交互策略优化。最后，她阐释了研究具有良好的可行性以及创新性，并提出了拟定的工作计划。

王诗菡汇报时刻

在讨论环节，李逸昕博士首先对选题表达了肯定，对方法论提出了以下建议：AV车辆的视野范围的确定需要拓展，此外可以考虑进行VR实验，同时也需要再进一步明确研究对象。秦国阳博士后对HV-B交互中应该生成策略库还是策略函数提出了建议；赵晓聪博士提出了需要思考研究中AV与非机动车交互与现有研究较多的AV-HV交互的不同；田野副教授提出了需要考虑非机动车骑行者对于AV和HV可能存在不同的行为策略；岳李圣飒老师对交互决策的优劣评判提出了疑问；倪颖副教授补充了该课题中需要以与群体交互为特点；孙剑教授提出了要解决研究题目重复性的问题，并给出了王诗菡博士需要进一步思考研究特色以及实用性的建议。

接下来，博士生张赫进行了她的分享。首先，她提出超长测试周期和潜在危险是自动驾驶的研发痛点，而场景测试在自动驾驶测试领域可发挥巨大作用。但是，需要有针对性地筛选测试场景、加速测试过程、将片段式场景测试向连续式场景测试推广。于是，她提出了数据准备与场景构建、针对不同稀有度的危险场景测试优化以及连续式场景测试优化的三步自动驾驶场景测试优化的理论与方法。首先，需要构建低维简单场景以及高维复杂场景两种不同类型场景，然后再针对不同稀有度的危险场景测试优化，对不同类型的危险场景采用不同的测试优化策略。最后采用连续式场景测试优化的仿真平台进行仿真测试以及改进。该研究改进了现有测试优化方法，同时开发了用于连续式场景测试优化的仿真平台。

张赫汇报时刻

在提问阶段，陈秋冰硕士以及张小卉博士分别提出了一些关于研究细节的小疑问。岳李圣飒老师对深度生成模型的输入提出了一些疑问。田野副教授提出需要更加注重干扰行为的生成和测试。孙剑教授对PPT的表述以及研究问题的具体表述提出一些建议。

讨论环节结束后，几位老师还对目前正在寝室隔离的课题组同学们逐级进行了情况了解。希望疫情早日结束，TOPS课题组持续进步，再创辉煌！