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著者（英）	1) Chen Chen, 2) Shengbo Eben Li, 3) Andre Wijaya, 4) Qi Sun, 5) Jianhua Jiang
勤務先（英）	1) Tsinghua University, 2) Tsinghua University, 3) Tsinghua University, 4) Tsinghua University, 5) Tsinghua University
抄録（英）	Machine learning has been the most popular and effective method in the self-driving field, in which reward or loss function design is the key to algorithms training. However, indicators design in the past always focuses on multi-lane scenarios, especially in terms of safety, which cannot satisfy algorithm training needs on mix-traffic and intersection scenes. Besides, there is a lack of a unified standard that can support the judgment of autonomous vehicle performance on urban roads. This paper presents a novel driving safety evaluation model that is compatible with all scenarios. On this basis, fivedimensional indicators are established, and real-time and statistical calculation models for each indicator are provided. This research can, on one hand, help to the development of self-driving technology for general urban traffic environments; on the other hand, support the judgment if an autonomous vehicle is well prepared for widely test or application on open roads. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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