L4/L5 自动驾驶系统自适应滤波算法测试平台

功能点：自适应滤波算法

本平台用于测试和评估自适应滤波算法在不同场景下的性能表现。

功能描述: 自适应滤波算法用于降低传感器数据中的噪声，提高数据质量，从而提升自动驾驶系统的感知能力。

操作场景 1：小雨天气下的目标检测

描述： 车辆在城市道路上行驶，天气为小雨。测试自适应滤波算法对摄像头图像的增强效果，以及对行人、车辆等目标的检测精度。

结论： 在小雨天气下，开启自适应滤波算法能够显著提升目标检测精度和识别率，并减少远程协助需求。

警告： 目标识别率提升可能受到雨滴大小和密度的影响，需要进一步测试。

操作场景 2：大雾天气下的距离测量

描述： 车辆在高速公路上行驶，天气为大雾。测试自适应滤波算法对激光雷达数据的处理效果，以及对前方车辆的距离测量精度。

结论： 在大雾天气下，开启自适应滤波算法能够显著降低距离测量误差和碰撞预警次数，提高行驶安全性。

警告： 大雾天气下激光雷达的有效距离会受到影响，需要结合其他传感器数据进行融合。

操作场景 3：夜晚城市道路下的目标识别

描述： 车辆在夜晚的城市道路上行驶，光线条件较差。测试自适应滤波算法对摄像头图像的增强效果，以及对行人、交通标志等目标的识别能力。

结论： 在夜晚城市道路下，开启自适应滤波算法能够显著提升目标识别率，并减少远程协助需求。

警告： 夜晚光线条件复杂，自适应滤波算法需要针对不同类型的光照进行优化。

操作场景 4：隧道行驶下的传感器融合

描述： 车辆行驶进入隧道，GPS信号丢失，光线变化剧烈。测试自适应滤波算法对摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据的融合效果，以及对车辆定位和环境感知的保障能力。

结论： 在隧道行驶下，开启自适应滤波算法能够显著提升车辆定位精度和环境感知范围，提高行驶安全性。

警告： 隧道内光线变化剧烈，传感器融合算法需要对不同传感器的数据进行权重调整。

指标评估

自适应滤波算法在不同场景下均表现出良好的性能提升效果。能够有效降低传感器数据中的噪声，提高数据质量，从而提升自动驾驶系统的感知能力。同时，能够减少远程协助需求和人工干预，降低运营成本。

参数调整

自适应滤波强度： 50%

噪声类型选择： 高斯噪声 椒盐噪声 泊松噪声

实时数据可视化（图表占位符）

告警提示

当前无告警信息。

测试数据管理（SQL数据）

以下是模拟的SQL数据库中的部分测试数据，实际应用中这些数据会动态更新并用于生成图表和报告。

                
                    -- 场景 1：小雨天气下的目标检测
                    INSERT INTO adaptive_filter_test_results (timestamp, weather_condition, scene_type, time_of_day, sensor_type, filter_enabled, target_detection_accuracy, target_identification_rate, remote_assistance_frequency, human_intervention_duration)
                    VALUES (NOW(), '小雨', '城市道路', '白天', '摄像头', TRUE, 0.95, 0.90, 2, 5);

                    -- 场景 2：大雾天气下的距离测量
                    INSERT INTO adaptive_filter_test_results (timestamp, weather_condition, scene_type, time_of_day, sensor_type, filter_enabled, distance_measurement_error, collision_warning_count, human_intervention_duration)
                    VALUES (NOW(), '大雾', '高速公路', '白天', '激光雷达', TRUE, 0.5, 1, 2);

                    -- 查询开启和关闭自适应滤波算法时的平均目标检测精度
                    SELECT filter_enabled, AVG(target_detection_accuracy)
                    FROM adaptive_filter_test_results
                    GROUP BY filter_enabled;