基于遗传算法的复杂交通流SOTIF场景构建

清华大学车辆与运载学院研究成果发表于《Automotive Innovation》

作者单位：清华大学车辆与运载学院

通讯作者：Xinyu Gu；guxinyu_98@163.com

引用信息：Zhao, S., Duan, J., Wu, S. et al. Genetic Algorithm-Based SOTIF Scenario Construction for Complex Traffic Flow. Automot. Innov. 6, 531–546 (2023). https://doi.org/10.1007/s42154-023-00251-2

期刊介绍

《Automotive Innovation》是中国汽车行业首本获国家新闻出版署批准的英文科技期刊，由中国汽车工程学会（China SAE）主办，致力于推动中国汽车创新成果的国际化交流，提升行业全球影响力。期刊由清华大学李骏院士和赵福全教授担任联合主编，吉林大学章新杰教授任执行副主编。

该期刊与Springer Nature合作出版，坚持国际高标准，汇聚来自全球15个国家和地区的权威专家组成编委会。目前已入选EI、ESCI、Scopus数据库，2023年获得首个影响因子6.1，单篇论文最高下载量超27000次，覆盖72个国家和地区读者。

期刊聚焦智能网联汽车、新能源汽车及未来出行等前沿领域，刊发具有创新性的理论研究、工程技术应用与产品开发成果。

投稿须知

• 稿件须为原创、未公开发表的研究论文，严禁一稿多投；
• 语言为英文，建议篇幅约5000词；
• 投稿请访问官网：https://www.springer.com/42154

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联系人：李冬
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