[发明专利]一种融合多源车载传感器信息的智能车辆驾驶性自动化评价方法

权利要求书

1.一种融合多源车载传感器信息的智能车辆驾驶性自动化评价方法，其特征在于：

S1、通过智能车辆试验平台同步获取驾驶性评价必要的实车信号；驾驶性评价必要的实车信号包括环境信息、可行驶区域、纵向加速度、车速、加速度踏板开度和制动信号；纵向加速度增益和加速踏板开度变化率由纵向加速度和加速度踏板开度信号差分处理获得；

S2、采用时频分析法和异常点剔除法处理S1得到的实车信号；处理后的实车信号在目标层和数据层上完成信息融合，得到数据集；

S3、结合行驶工况特点分析所述的数据集，通过滑动窗口法截取特定工况；所述的特定工况包括StopGo工况、爬行工况、起步工况、Tip-in工况、匀速工况、Tip-out工况、滑行减速工况和制动减速工况共8种；

S4、采用主成分分析法找到智能车辆驾驶性主要影响因素，提取智能车辆表征驾驶性的量化特征，建立训练集数据库；

S5、结合德尔菲法和主观评价工程师知识库，构建主客观相关性分析和驾驶性自动评价标准评价体系；

S6、采用机器学习C4.5算法，实现智能车辆主客观相关性的分析和驾驶性的自动化评价；

所述的主要影响因素包括智能车辆的拟人性、响应性、舒适性和晕动性；

所述的拟人性用于描述智能规划与控制相对于真实驾驶员实际操作的接近程度，以加速踏板操作误差和融合驾驶意图的理想加速度与实际车辆加速度比值为评价指标；

其中，ΔPedal_RMS为踏板偏差均方根值，Pedal_r为智能车辆控制踏板开度，Pedal_i为实际驾驶员控制踏板开度，T为采样周期；

通过实际车辆加速度a_r与理想加速度a的比值的最小值计算纵向加速度执行率R_min：

其中m为整车质量,δ为转动惯量，T_T为动力源转矩，i_g为变速箱传动比，i₀为主减速器传动比，R为车轮半径，C_D为空气因素，A为车辆迎风面积，V为车速，g为重力加速度，为路面滚阻系数；η_T为传动系的机械效率；

所述的响应性，具体通过特征点识别的方法提取响应特性的特征值,0.1g加速度响应时间、1s时的加速度响应、最大加速度响应、最大加速度响应时间；

所述的舒适性用于描述驾乘体验，以纵向加速度冲击、纵向加速度波动、最大加速度变化率、纵向加速度振荡、纵向加速度振动剂量值为评价指标；

瞬态冲击依据最大加速度变化率Δa_max获得：

a_i+1和a_i分别为第(i+1)采样周期内的(i+1)点的加速度与i点的加速度，T为采样周期；

纵向加速度振荡通过分析最大加速度点到工况结束点间的加权均方根a_w获得：

其中，t为最大加速度点到工况结束点间隔时间；

纵向加速度振动剂量值VDV用以估计大脉冲引起的峰值振动a_VDV，通过下式获得

所述的晕动性用于描述驾乘人员对于纵向高频振动的体感反馈，以纵向加速度移动均方根值RMS为评价指标。

2.根据权利要求1所述的评价方法，其特征在于：所述的S2采用肖维勒准则剔除环境和误操作引起的异常点，结合客观指标特征和纵向加速度的时频特性，对实车信号进行去噪。

3.根据权利要求1所述的评价方法，其特征在于：所述的S5的主客观相关性分析和驾驶性自动评价标准评价体系中，0分为最低分，10分为最高分。