一种多驾驶风格高风险自动驾驶切入场景测试方法及系统

本发明涉及一种多驾驶风格高风险自动驾驶切入场景测试方法及系统，方法包括：采集原始驾驶轨迹数据并进行驾驶风格聚类，利用Cutin‑TimeGAN网络模型结合物理可行性约束，生成驾驶风格一致的风险切入场景轨迹簇；构建代价函数，对每一风险切入场景轨迹簇计算代价函数值，选取目标切入参考轨迹作为目标参考状态向量；构建博弈框架，根据框架中VUT和测试对抗车辆的状态向量，结合目标参考状态向量构建效用函数；基于预计碰撞时间构建风险对抗效用函数；构建博弈优化问题并求解，得到测试对抗车辆的最优交互轨迹，基于最优交互轨迹进行闭环高风险自动驾驶切入场景测试；系统用于实现上述方法。与现有技术相比，本发明兼顾了多驾驶风格真实性与高风险对抗性的测试。