[发明专利]一种针对汽车变道辅助功能的测试方法和装置

说明书

本发明涉及一种针对汽车变道辅助功能的测试方法和装置，测试方法具体包括以下步骤：在车上安装摄像头捕捉本车运行时后方和侧方的目标车辆，获取视频数据；获取车辆CAN总线中的总线数据；将视频数据和总线数据发送至训练好的LCA测试神经网络模型；LCA测试神经网络模型对报警场景中的正确报警和错误报警进行分类，并记录问题场景。与现有技术相比，本发明有利于节约人力、物力的成本，能够具备更好的准确性和更低的出错率，避免人工测试时容易发生的漏报，整体提升了产品的生产质量和效率。

技术领域

本发明涉及一种汽车功能检测领域，尤其是涉及一种针对汽车变道辅助功能的测试方法和装置。

背景技术

变道辅助系统(LCA)是通过雷达对车辆相邻两侧车道及后方进行探测；获取车辆侧方及后方物体的运动信息，并结合当前车辆的状态进行判断；最终以声、光等方式提醒驾驶员；让驾驶员掌握最佳变道时机，防止变道引发的交通事故；同时对后方碰撞也有比较好的预防作用。

针对LCA的现有测试方法是：在车的侧后两侧分别装一个摄像头用来录视频，用CANoe录制CAN总线上所有信号数据，后期回放采集的信号并分析和LCA报警相关的信号，再用雷达目标测试工具将摄像头数据和CANoe数据融合后进行分析，判断雷达的目标是否和真实情况一致。该方法需要人工从采集到的视频信息和CAN总线信息进行数据回放和分析，查找LCA功能的漏报，误报等错误，因此耗费大量的人力和时间，效率低，容易发生漏掉出错的情况。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种针对汽车变道辅助功能的测试方法和装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种针对汽车变道辅助功能的测试方法，具体包括以下步骤：

S1.在车上安装摄像头捕捉本车运行时后方和侧方的目标车辆，获取视频数据；

S2.获取车辆CAN总线中的总线数据；

S3.将视频数据和总线数据发送至训练好的LCA测试神经网络模型；

S4.LCA测试神经网络模型对报警场景中的正确报警和错误报警进行分类，并记录问题场景。

进一步地，所述步骤S1中，在车顶后端的两角处分别安装一个摄像头用以捕捉后方的目标车辆；在两侧后视镜处分别安装一个摄像头用以捕捉侧方的目标车辆。

进一步地，所述步骤S2中，总线数据包括驾驶员的操作数据、车辆的运动状态数据，以及雷达发出的并线辅助的报警信号数据。

进一步地，所述的视频数据和总线数据的时间同步对应。

进一步地，所述的LCA测试神经网络模型训练过程如下：

A1.将历史的视频数据和总线数据作为训练样本，根据训练样本得到特征向量组data，并对特征向量组data进行归一化，将总线数据进行分类，根据并线辅助报警的时机和有无得到不同的标签向量cbit，由此得到训练样本为Y＝(cbit,data)，其中cbit为目标输出，data为神经网络的输入；

A2.建立LCA测试神经网络模型，该神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；

A3.对LCA测试神经网络模型进行训练：首先对模型进行初始化，然后将特征向量组data输入模型，结合权值矩阵和偏置矩阵进行计算，通过反向传播控制算法，当不满足预设准确度要求时，调整隐藏层的个数与网络权值，直到满足准确度要求，保存LCA测试神经网络模型参数。

进一步地，所述LCA测试神经网络模型参数包括循环神经网络模型、输入神经元个数和网络权值。

一种针对汽车变道辅助功能的测试装置，包括：