同济大学学报(自然科学版)

作者：陈志贵，王雪松，孙雨宸

单位：1.同济大学 道路与交通工程教育部重点试验室，上海 201804;2.江南造船(集团)有限责任公司，上海 201913

关键词：交通工程,自动驾驶,CatBoost模型,山区高速公路,车道线感知

基金：国家自然科学基金面上项目（52372335）

自动驾驶车辆在山区高速公路行驶时需要感知不断变化的道路线形、路段特征以及环境等因素，并解析安全行驶边界。针对山区高速公路，测试了基于激光雷达的感知性能，分析了车道线感知失效的影响因素。研究采用同济大学车载全息信息采集系统，实车测试路段为贵州省贵都高速公路，全程多次往返测试累计3 200 km。基于CatBoost模型和沙普利加和解释（SHAP）方法解释了11个特征变量对感知失效的影响。研究结果表明，存在以下特征时会检测出更高概率的感知失效，例如下游曲率最大值越大、坡度变化率越大、出口和入口路段、路面有纵向和横向减速标线等地面标线、天气不良、自车行驶速度越大等。该研究的结果不仅可以为山区高速公路提供更适合自动驾驶安全运营的措施，更好地适应自动驾驶车辆，而且还能为制定自动驾驶的运行设计域提供参考。

来源：2025年第10期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看同济大学学报(自然科学版)杂志2025年第10期