[發明專利]一種車輛行駛仿真腳本生成方法及裝置有效
| 申請號: | 201410784285.2 | 申請日: | 2014-12-16 |
| 公開(公告)號: | CN104570765A | 公開(公告)日: | 2015-04-29 |
| 發明(設計)人: | 蔡利;楊健;鄧偉 | 申請(專利權)人: | 北京中交興路車聯網科技有限公司 |
| 主分類號: | G05B17/02 | 分類號: | G05B17/02 |
| 代理公司: | 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390 | 代理人: | 胡劍輝 |
| 地址: | 101111 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 車輛 行駛 仿真 腳本 生成 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及信息采集、仿真技術領域,特別涉及一種車輛行駛仿真腳本生成方法及裝置。
背景技術
利用信息采集、計算機仿真技術構建人-車-環境的交通仿真系統平臺,進行駕駛模擬與行為研究、涉及駕駛人因素的交通安全問題研究具有經濟、安全、高效等特點,能夠對一些不安全駕駛行為的量化試驗分析提供一個安全的環境,并能夠完全控制試驗所需環境因素,高效收集試驗數據,同時運行成本較低,為交通安全研究和改善提供技術支撐手段和途徑。
現有的車輛行駛仿真有的關注于自主駕駛;有的關注于具體的駕駛行為;有的關注于微觀的跟馳換道;這些并不能為車聯平臺系統提供所需的基礎數據。
因此,如何設置出新的仿真方法,成為技術人員需要考慮的問題。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種車輛行駛仿真腳本生成方法及裝置,為車聯平臺系統提供所需的基本數據。
為了解決上述技術問題,本發明提供了一種車輛行駛仿真腳本生成方法,用于給模擬器提供模擬數據,所述方法包括:
接收人工編輯指令生成仿真腳本或者自動生成仿真腳本,或者接收數據庫中的車輛行駛數據,并根據所述車輛行駛數據生成仿真腳本;
對生成的仿真腳本的腳本指令進行解析,并根據所述腳本指令信息生成上報的數據點數據,發送到模擬器。
另一方面,本發明還提供了一種車輛行駛仿真腳本生成裝置,用于給模擬器提供模擬數據,所述裝置包括腳本生成器模塊,數據學習器模塊,腳本解釋器模塊;
所述腳本生成器模塊,用于接收人工編輯指令生成仿真腳本或者自動生成仿真腳本;
所述數據學習器模塊,用于接收數據庫中的車輛行駛數據,并根據所述車輛行駛數據生成仿真腳本;
所述腳本解釋器模塊,用于對生成的仿真腳本的腳本指令進行解析,并根據所述腳本指令信息生成上報的數據點數據,發送到模擬器。
本發明關注道路上車輛行駛行為的模擬仿真。模擬車輛從啟動到停止過程中,車機上報數據的內容。效率上:通過對實際數據的機器學習,能夠快速生成大量的行駛腳本,提高生成效率。數據上:使用真實車輛行駛數據,通過機器學習,智能分析生成的行駛腳本,更加貼近車輛實際行駛狀況。
附圖說明
圖1為本發明實施例的車輛行駛仿真腳本生成裝置結構示意圖。
圖2為本發明實施例的車輛行駛仿真腳本生成方法流程圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅是本發明一部分實施例,而不是全部。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。
本發明的主要思想是通過人工編輯指令生成仿真腳本或者自動根據相關參數生成仿真腳本,或者使用真實車輛行駛數據,通過機器學習生成仿真腳本。并智能分析生成的仿真腳本,根據所述仿真腳本的指令信息生成上報點數據,供模擬器使用。
參照圖1所示,為本發明實施例的車輛行駛仿真腳本生成裝置結構示意圖。所述腳本生成裝置,主要包括:腳本生成器模塊102,數據學習器模塊101,腳本解釋器模塊103。
所述腳本生成器模塊102,用于接收人工編輯指令生成仿真腳本或者自動生成仿真腳本;
所述數據學習器模塊101,用于接收數據庫中的車輛行駛數據,并根據所述車輛行駛數據生成仿真腳本;
其中,人工編輯是人工一條一條腳本指令去設計的,適用于生成特定的測試數據。自動生成腳本是通過設定行程中的參數生成腳本。數據學習器生成的行駛腳本,由于利用了真實車輛行駛過程的數據,使得腳本更加貼近真實車輛行駛的狀況,達到仿真的效果。
腳本解釋器模塊103,用于對生成的仿真腳本的腳本指令進行解析,并根據所述腳本指令信息生成上報點數據,供模擬器使用。模擬器就是結合地圖和上報點數據生成符合808協議數據的模擬軟件。
在本發明的一個優選實施例中,所述腳本生成器模塊102,用于接收所述編輯指令中包括的生成仿真腳本需要用到的參數信息。
在本發明的一個優選實施例中,所述數據學習器模塊101,用于獲取真實行車的一次行程數據;分析所述行程數據,包括:
2a將數據按照速度變化范圍值分組;
2b分析每個分組中的數據,生成包含速度,時長,事件,過度類型的分組信息;
2c合并相鄰無變化的分組信息;
2d統計包含事件的分組的個數,并計算事件的概率;
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