[发明专利]一种智能车辆驾驶性评价指标体系创建方法、装置及介质

说明书

本发明公开了一种智能车辆驾驶性评价指标体系创建方法、装置及介质，属于智能驾驶领域，其中，方法的实现包括：建立多层次驾驶性评价模型，识别智能车辆特定工况的驾驶性评价数据指标，筛选和优化主观评价工程师评估结果；分析智能车辆特定工况的驾驶性评价数据指标，并结合多层次驾驶性评价模型创建特定工况的评价指标体系；基于特定工况的评价指标体系及主观评价工程师评估结果，采用主客观组合赋权法计算多层次指标权重，获得智能车辆特定工况的驾驶性评价结果。通过本发明可准确、快速的评价智能车辆驾驶性，挖掘驾驶性主要影响指标，为优化智能驾驶规划决策算法和跟踪控制算法提供客观值参考。

技术领域

本发明属于智能驾驶领域，更具体地，涉及一种智能车辆驾驶性评价指标体系创建方法、装置及介质。

背景技术

现代消费者对汽车的追求已不仅仅是简单的代步工具，而是汽车的品质和驾乘愉悦。汽车的舒适性、操控性、动力性、经济性及驾驶性等因素都直接影响消费者对车辆的选择，为提高智能车辆驾驶性需要创建一套行之有效的评价指标体系。

通过集成摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS/INS组合导航传感器和先进的执行器与高效的控制器，智能车辆将朝向拟人化发展，并极大的减小驾驶员因疲劳驾驶而产生的交通事故。但因智能车辆在决策规划算法和跟踪控制算法均以车辆和行人的安全为主要约束，使得人们在驾乘智能车辆时，舒适度和乘坐体验不佳，甚至出现晕眩感。

因智能车辆相对于传统车辆具有多个环境传感器，可以精确测试障碍物与车辆的距离和相对速度，所以使用传统车辆的驾驶性评价指标体系和评估方法难以表征智能车辆驾驶性好坏。智能车辆决策规划算法和跟踪控制算法的优化需要提供客观值，合理的评价指标体系有利于显著性影响因素的提出，可保证智能车辆在满足安全性的同时具有较好的驾驶性，保证满意的驾乘体验。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种智能车辆驾驶性评价指标体系创建方法、装置及介质，可准确、快速的评价智能车辆驾驶性，挖掘驾驶性主要影响指标，为优化智能驾驶规划决策算法和跟踪控制算法提供客观值参考。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种智能车辆驾驶性评价指标体系创建方法，包括：

建立多层次驾驶性评价模型，识别智能车辆特定工况的驾驶性评价数据指标，筛选和优化主观评价工程师评估结果；

分析所述智能车辆特定工况的驾驶性评价数据指标，并结合所述多层次驾驶性评价模型创建特定工况的评价指标体系；

基于所述特定工况的评价指标体系及所述主观评价工程师评估结果，采用主客观组合赋权法计算多层次指标权重，获得所述智能车辆特定工况的驾驶性评价结果。

在一些可选的实施方案中，所述建立多层次驾驶性评价模型，包括：

采用主成分分析法找到智能车辆拟人性、响应性、舒适性和晕动性主要性能指标驾驶性的相关分析的显著性影响因素，从所述显著性影响因素中剔除对驾驶性影响较小的部分因素，以降低指标体系的维度，构建智能车辆客观的多层次驾驶性评价模型。

在一些可选的实施方案中，所述建立多层次驾驶性评价模型，包括：根据专业驾驶员的主观评价实验和客观特征指标建立原始分析矩阵X，X中的每个行向量对应一个客观特征指标，每个行向量中的各数据表示客观特征指标对应的评价对象，对于第i个客观特征指标，将矩阵X的第i行中的每个元素减去第i行向量的均值，使得新行向量的均值为0，得到数据集矩阵A；

求所述数据集矩阵A的协方差矩阵B，并通过求解所述协方差矩阵B的特征值与特征向量E得到主成分矩阵；

采用所述特征值计算第k个主成分的方差占总方差的比例，得到方差贡献率和前k个主成分的方差累计贡献率；