[发明专利]高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化预测方法

说明书

本发明目的：如何根据无人驾驶车群动态演化预测接下来车群运动行为，是保证无人驾驶车群运动行为始终保持稳定有序所急需解决的问题。本发明公开高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化预测方法：结合高速公路场景，首先对无人驾驶车群结构进行特征提取，然后根据发生的演化事件生成样本，最后使用分类预测方法预测无人驾驶车群的将要发生的演化事件。解决上述问题，能够准确地预测无人驾驶车群接下来的演化行为，能够合理指导新车群或车群集的建立，确保无人驾驶车群运动行为保持稳定有序，使得无人驾驶能够在高速公路得到广泛应用成为可能。

技术领域

本发明涉及无人驾驶领域。

背景技术

现有车联网互联互通的现有技术：

目前，所谓车联网皆指人驾驶车辆。相关研究人员在车辆自组织网络(VehicularAd-hoc NETwork,VANET)、基于基础设施的车联网网络(Vehicular Infrastructure-basedNETwork,VINET)以及VANET与VINET混合网络方面进行了相关研究。

车联网(有人驾驶)从信息领域的角度，对车与车、车与路面基础设施以及与后台服务器直接的信息交互，不考虑周围环境的外界因素，诸如障碍物、有人驾驶车体(这里指移动障碍物节点)、红绿灯等的干扰。

发明内容

针对以上问题，程久军等发明人于2020年12月16日申请的高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化方法(申请人：同济大学，专利申请号：202011484672.6)：研究基于车群相似度的元车群序列，从微观上分析节点的出现、加入、消失和离开等节点变化事件，然后从宏观上分析无人驾驶车群演化事件，包括车群形成、消亡、生存、分裂以及合并事件，给出了无人驾驶车群动态演化方法；即为实施例1公开内容。

本发明目的：如何根据无人驾驶车群动态演化预测接下来车群运动行为，是保证无人驾驶车群运动行为始终保持稳定有序所急需解决的问题。

基于实施例1，本发明进一步公开无人驾驶车群动态演化后的运动行为进行预测的方法：结合高速公路场景，首先对无人驾驶车群结构进行特征提取，然后根据发生的演化事件生成样本，最后使用分类预测方法预测无人驾驶车群的将要发生的演化事件。解决上述问题，能够准确地预测无人驾驶车群接下来的演化行为，能够合理指导新车群或车群集的建立，确保无人驾驶车群运动行为保持稳定有序，使得无人驾驶能够在高速公路得到广泛应用成为可能。

为此，本发明实施例2技术方案：

一种高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化预测方法，具体包括如下步骤：

步骤1.相关定义

步骤2.无人驾驶车群动态演化预测

步骤2.1车群特征提取

步骤2.2车群样本生成

步骤2.3车群动态演化预测

本发明目的在于公开一种考虑高速公路场景下，面向开放式无人驾驶车群行车环境，提供一种能够实时准确地预测车群动态演化后的未来演化趋势，有效满足未来无人驾驶车群始终保持运动行为智能化，从而能够使得无人驾驶在高速公路场景中能够得到应用的方法。本发明技术方案专适用于高速公路场景，并不适用于诸如港口、物流等封闭式场景，也不适用于城市场景。

附表说明

表1符号说明

表2无人驾驶车群结构特征

表3WEKA支持分类器

表4仿真实验参数

附图说明

图1实施例2车群形成和消亡样本

图2实施例2车群生存和分裂样本