[发明专利]基于自动驾驶测试智能平台车的智能化标准方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于自动驾驶测试智能平台车的智能化标准方法，包括如下步骤：步骤1：建立自动驾驶测试智能平台车的汽车智能化指标体系，分析自动驾驶智能平台车相关评价指标；步骤2：根据自动驾驶测试智能平台车的汽车智能化标准，确定BP神经网络的网络结构；步骤3：确定隐含神经元个数；步骤4：对数据归一无量纲化处理；步骤5：确定自动驾驶智能平台车智能化等级；步骤6：进行BP网络训练并确定样本指标的权重范围。本发明基于BP神经网络来对智能评价指标进行拟合，能更加逼近智能指标值的真实值。

技术领域

本发明涉及智能驾驶测试的技术领域，具体地，涉及一种基于自动驾驶测试智能平台车的智能化标准方法和系统。

背景技术

自动驾驶车辆是一种智能汽车，也可以称之为轮式自动机器人，其主要依靠车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标。

为了促进无人驾驶车辆技术的发展，针对无人驾驶车辆的测试评价技术也开始出现。目前大多数的评价测试均是各个研发单位根据自身情况对其单项或部分功能要求进行单项指标评价测试。随着单项技术以及集成系统的成熟，评价测试单项评价向复杂综合能力评价发展，逐渐出现了第三方的评价。美国DARPA组织了三届无人驾驶车辆比赛，分别是2004年、2005年的Grand Challenge和2007年的Urban Challenge比赛以完成所有规定项目且消耗时间的长短作为评价测试指标。

现有技术中无人驾驶车辆的评价测试方法存在很大的人为主观性和倾向性，评价结果不准确。没有进行无人驾驶车辆的智能水平等级划分，评价结果缺乏科学性和准确性，而且评价过程未考虑无人驾驶车辆自身、行驶环境和人为干预等因素的影响。虽然能评出无人驾驶车辆表现的优劣，但是并未指出其具体哪项指标的不足和以后需要改进的方向，不利于无人驾驶车辆技术的发展。

因此需要实现一种可以科学的、准确的对无人驾驶车辆进行量化分析的自动驾驶车辆的智能化标准，从而实现无人驾驶车辆的定量评价测试。使得评价过程不仅考虑各种因素的影响，保留了各级评价的全部信息，并且量化结果能较好的反映实际情况，还可方便的转化成直观的比较或排序结果。最终能够找出自动驾驶车辆各项指标的不足，指明以后需要改进的方向，更好地引导自动驾驶车辆技术的发展。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于自动驾驶测试智能平台车的智能化标准方法和系统。

根据本发明提供的一种基于自动驾驶测试智能平台车的智能化标准方法，包括如下步骤：

步骤1：建立自动驾驶测试智能平台车的汽车智能化指标体系，分析自动驾驶智能平台车相关评价指标；

步骤2：根据自动驾驶测试智能平台车的汽车智能化标准，确定BP神经网络的网络结构；

步骤3：确定隐含神经元个数；

步骤4：对数据归一无量纲化处理；

步骤5：确定自动驾驶智能平台车智能化等级；

步骤6：进行BP网络训练并确定样本指标的权重范围。

优选地，所述步骤1包括：

步骤1.1：选取对汽车智能化评价有关的指标作为比较数列，将智能平台车的智能化指标作为参考数列，对变量进行无量纲化处理后计算关联系数；

记Δ_i(k)＝|y(k)-x_i(k)|，则

ρ∈(0，∞)，称为分辨系数，ρ越小，分辨力越大，ρ的取值为(0,1)。

步骤1.2：取得关联系数后，求关联系数的平均值作为比较数列和参考数列之间关联程度的数量表示；关联度ri公式如下：