[发明专利]可犯错的拟人化随机跟车驾驶行为建模方法有效
申请号: | 202111073571.4 | 申请日: | 2021-09-14 |
公开(公告)号: | CN113642114B | 公开(公告)日: | 2023-10-17 |
发明(设计)人: | 刘震;宫洵;曲婷;胡云峰;陈虹;李勇 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06F30/15 | 分类号: | G06F30/15;G06F111/04;G06F111/08;G06F119/14 |
代理公司: | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 | 代理人: | 白冬冬 |
地址: | 130012 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 犯错 拟人化 随机 车驾 行为 建模 方法 | ||
一种可犯错的拟人化随机跟车驾驶行为建模方法,属于驾驶员建模技术领域。本发明的目的是解决了跟车场景下拟人化特征提取困难的问题,使得跟车模型具有随机性、“可犯错”机制等拟人化效果的可犯错的拟人化随机跟车驾驶行为建模方法。本发明步骤是:自然行驶数据原始采集,以SPMD数据集作为自然行驶大数据;跟车场景提取,生成跟车轨迹片段数据库;跟车数据预处理;建立一种可犯错的拟人化随机跟车模型。本发明具有计算简单且可移植性强的特点。
技术领域
本发明属于驾驶员建模技术领域。
背景技术
跟车和换道等典型场景下的驾驶员行为建模是自动驾驶研究领域中一个重要课题。在自动驾驶技术的发展进程中,自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混行的场景将持续相当长的时间。人类驾驶的车辆对周围交通状况做出的反应行为直接影响着自动驾驶车辆的决策行为。跟车行驶是车辆行驶过程中最典型的场景,建立拟人化跟车行驶模型是驾驶员行为研究、汽车智能辅助驾驶系统(如自适应巡航)开发及其安全性评价的重要环节。
在自动驾驶安全性评价中,已有的测试方法多数是基于测试矩阵的固定背景车辆轨迹测试方法、缺少与测试的自动驾驶车辆交互、无法让背景车辆通过“可犯错”的行为使得自动驾驶测试场景更具有挑战性,从而提升自动驾驶测试的效率。故在建立驾驶员模型时,更需要考虑驾驶员模型是一个具有“可犯错”机制的模型。
目前已公开的跟车驾驶模型主要分为两大类:基于运动学的跟车模型和基于数据驱动的跟车模型。基于动力学的跟车驾驶模型是后车根据前车运动状态调整自身运动状态的数学描述,而基于数据驱动的模型则利用自然行驶大数据通过深度学习或者强化学习训练一个跟车模型。
面向基于动力学的跟车驾驶建模方法,专利CN108845498A公开了一种考虑反应滞后时间的驾驶员跟车模型的建模方法。其将驾驶员反应滞后划分为相对于前车速度变化的反应滞后和相对于车间距变化的反应滞后,使用不同形式的对数函数分别描述了驾驶员两种反应滞后时间随平均车间距变化的特性。将车间距、前车速度、自车速度作为模型输入变量,将一定时间延迟后的期望加速度作为模型输出,建立模型实现对汽车纵向速度的控制。该发明在计算纵向加速度时充分考虑了驾驶员反应滞后的变化性,可以更加真实的体现驾驶员的实际驾驶行为。但是,但此驾驶模型未考虑跟车场景下驾驶员的随机性、以及“可犯错”机制。
专利CN110979309A公开了一种考虑驾驶人感知误差的车辆跟车模型稳定性控制方法。在考虑驾驶人在跟车过程中对前车运动状态存在信息感知误差的情况下,引入车头间距与前车车速置信水平参数,建立一种考虑驾驶人感知误差的车辆跟驰模型,并在此基础上,设计了一种反馈控制方法来增强模型的稳定性。该发明中的跟车模型提出的反馈控制方法能有效的提高队列的稳定性。该模型并未考虑跟车场景下驾驶员的随机性以及拟人化特征。
上述两种发明可归纳为跟车模型建模方法,具体是指基于车间动力学关系建立起跟车模型。虽然易于计算,但建立起的都是特定场景下的确定性模型,没有考虑到驾驶员的随机性,缺少与交通环境的行为关联交互、无法使模型具有拟人化特征,在复杂交通环境下的泛化能力较差、以及缺少“可犯错”机制。
基于数据驱动的跟车模型可以有效解决传统跟车模型精度有限等缺陷,为自动驾驶车辆跟车控制提供参考。例如,专利CN 112560354 A公开了一种基于高斯过程回归的跟车行为建模方法,其由驾驶员使用模拟驾驶器进行仿真环境下的模拟驾驶试验,采集了包括前车相对距离、前车相对纵向速度、前车相对加速度、主车相对加速度的实验数据,使用分类算法对实验数据进行聚类。基于聚类后的数据集和高斯过程回归算法,训练得到三个基于高斯过程回归的跟车行为模型,测试基于高斯过程回归的跟车行为模型。该发明数据采集便捷、建模成本低、模型计算速度快,但此驾驶模型未考虑跟车场景下驾驶员随机性以及拟人化特征。
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