摘要：为从车道检测性能层面评估面向自动驾驶车辆的平原地区高速公路适驾性，利用搭载同济大学车载全息信息采集系统的测试车辆，在京沪高速和沈海高速（上海段）开展基于激光雷达的车道检测性能实车测试。将自车与相邻车道环境车辆可能发生侧面碰撞的情况作为安全临界，计算车道宽度检测上限和下限阈值，提取车道检测失效事件。将失效类型作为标签，将道路几何设计、道路路段、交通标线、车辆运行和环境等五大类特征作为输入特征，采用XGBoost集成学习模型，构建失效类型与特征变量的关系。利用SHAP事后解释方法，量化全局特征重要度，解析单个特征和交互特征的变化对失效类型的影响。结果表明：行驶速度、路段类型、下游大型车距离、车道位置、指示和警告标线类型、曲率、纵坡变化率、标线维护情况和车道标线组合类型对失效有影响，重要度依次递减。具体为：（1）当道路主线的平均曲率小于0.4 km-1,纵坡变化率大于10%·km-1（凸曲线）或30%·km-1（凹曲线）,自车位于出入口主线或右侧车道，渐变段标线衔接不连续，存在指示和警告标线，标线维护不佳，下游大型车距离0～55 m时，车道检测失效概率增加；（2）渐变段标线连续衔接，磨损标线和旧标线养护提升，重要车道施画实线等手段可减小失效概率。研究结果可在车道检测性能层面对平原地区高速公路开展适驾性评估与优化，为交管部门提供自动驾驶车辆设计运行范围的量化依据，为传感器厂商和车企提供激光雷达性能的重点优化方向。
叶欣辰, 王雪松*, 田炜. 基于车道检测性能的自动驾驶车辆平原地区高速公路适驾性评估. 中国公路学报,2024,37(11):220-234.