94、自动驾驶车辆控制策略评估：传统与弹性指标的应用

自动驾驶车辆控制策略评估：传统与弹性指标的应用

1. 性能评估指标概述

在自动驾驶车辆（AV）的控制策略评估中，传统指标和弹性指标是两个重要的评估维度。同时，为了在所有控制器的模拟结果之间提供统计信息，会引入标准缩放技术。

2. 传统指标

传统指标主要用于衡量自动驾驶车辆横向控制器在路径跟踪时的准确性，具体包括以下几种：
- 平均横向误差（Average Cross - Track Error） ：车辆相对于参考路径的横向偏差。计算公式如下：
- 横向误差总和：(\epsilon_{error} = \int_{0}^{T} \epsilon_{d}(t) \cdot dt)
- 平均横向误差：(\epsilon_{avg} = \frac{1}{T} \int_{0}^{T} \epsilon_{d}(t) \cdot dt)
其中，(\epsilon_{d}) 是横向误差，(\epsilon_{error}) 是整个路径上所有横向误差的总和，(T) 是时间，(\epsilon_{avg}) 是平均横向误差。
- 平均航向误差（Average Heading Error） ：车辆航向与参考航向之间的差异。计算公式如下：
- 航向误差总和：(\psi_{error} = \int_{0}^{T} (\psi_{ego}(t) - \psi_{ref}(t)) \cdot dt)
- 平均航向误差：(\psi_{avg} = \frac{1}{T} \int_{0}^{T} (\psi_{ego}(t) - \psi_{ref}(t)