[發(fā)明專利]一種用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810339856.X | 申請(qǐng)日: | 2018-04-16 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108595811B | 公開(公告)日: | 2022-03-11 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 孫立博;秦文虎;翟金鳳;李楨 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 東南大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F30/20 | 分類號(hào): | G06F30/20 |
| 代理公司: | 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206 | 代理人: | 杜靜靜 |
| 地址: | 210096 *** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用于 無人 訓(xùn)練 模擬 突發(fā)性 事件 仿真 方法 | ||
本發(fā)明公開一種用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法,所述方法通過以下方式實(shí)現(xiàn):首先對(duì)典型的突發(fā)性事件進(jìn)行分析歸類,然后對(duì)突發(fā)性事件進(jìn)行文本描述,指定突發(fā)性事件的主體、行為以及對(duì)象;接著對(duì)突發(fā)性事件可能涉及的行為關(guān)系進(jìn)行邏輯表示;最后采用行為樹方法仿真突發(fā)性事件,從而提高無人車智能行為的訓(xùn)練效率。本發(fā)明提出的突發(fā)性事件仿真方法不僅具有較好的逼真性和較強(qiáng)的通用性,還能夠?yàn)榭焖儆?xùn)練和評(píng)測(cè)無人車智能行為的危險(xiǎn)感知能力提供技術(shù)方案。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種仿真方法,特別涉及一種用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法,屬于無人駕駛領(lǐng)域。
背景技術(shù)
目前,無人駕駛汽車的研究在人工智能的發(fā)展和計(jì)算能力的不斷更新推動(dòng)下正如火如荼的進(jìn)行中,各傳統(tǒng)汽車廠商和互聯(lián)網(wǎng)新興造車企業(yè)都宣稱2020年前后量產(chǎn)L3級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛汽車。為了趕上這個(gè)節(jié)奏,各廠家都在加緊對(duì)無人車進(jìn)行各種臺(tái)架測(cè)試和道路測(cè)試。由于無人車的智能行為決定了其自動(dòng)化程度,對(duì)其研究和評(píng)估一直是技術(shù)的重心。雖然路測(cè)是整車開發(fā)驗(yàn)證的必須階段,但受路測(cè)道路場(chǎng)地限制,以及成本和時(shí)間因素,全部在真實(shí)環(huán)境下的研究和驗(yàn)證是不現(xiàn)實(shí)的,因此,構(gòu)建虛擬駕駛仿真平臺(tái)是加快研究的一項(xiàng)重要技術(shù)手段。而在虛擬駕駛仿真平臺(tái)中,由于構(gòu)建的道路場(chǎng)景范圍通常比較有限,同時(shí)不斷在重復(fù)的道路場(chǎng)景范圍內(nèi)對(duì)無人駕駛的決策訓(xùn)練,其效果也是有限的,而通過仿真突發(fā)性事件,不僅能夠模擬無人車應(yīng)對(duì)突發(fā)性和不確定性事件的智能行為,提高無人車智能行為的訓(xùn)練效率,還可以為驗(yàn)證創(chuàng)造測(cè)試條件,而到目前為止,已有的研究對(duì)其關(guān)注不多,即使有,在仿真時(shí)車、路、事件都是固定好的,雖然能夠?qū)崿F(xiàn)不斷重復(fù)的仿真交互,但在真實(shí)性和可擴(kuò)展方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)。因此,本發(fā)明從提高無人車智能行為的訓(xùn)練效率角度出發(fā),研究用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種突發(fā)性事件仿真方法,該方法用于提高無人車智能行為的訓(xùn)練效率,以解決現(xiàn)有的突發(fā)性事件仿真必須事先設(shè)定好所有參數(shù),在真實(shí)性和可擴(kuò)展性方面均有待提高的問題。通過本發(fā)明的研究,不僅能夠較逼真地模擬突發(fā)性事件,而且能夠?yàn)榭焖儆?xùn)練和評(píng)測(cè)無人車智能行為的危險(xiǎn)感知能力提供技術(shù)手段,綜上所述,研究用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
一種用于無人車訓(xùn)練模擬的突發(fā)性事件仿真方法,為快速訓(xùn)練和評(píng)測(cè)無人駕駛汽車智能行為的危險(xiǎn)感知能力提供技術(shù)手段,包括步驟如下:
(1)對(duì)典型的突發(fā)性事件進(jìn)行分析,歸納為六種類型;
(2)對(duì)突發(fā)性事件進(jìn)行文本描述;
(3)對(duì)突發(fā)性事件可能涉及的行為關(guān)系進(jìn)行邏輯表示;
(4)采用行為樹方法仿真突發(fā)性事件。
進(jìn)一步地,所述步驟(1)對(duì)典型的突發(fā)性事件進(jìn)行分析,歸納為如下六種類型:
(1.1)在十字路口或丁字路口處直行的兩輛車對(duì)撞;
(1.2)在十字路口或丁字路口處一輛直行、一輛拐彎的車輛側(cè)撞;
(1.3)高速公路上前方車輛換道導(dǎo)致后面車輛追尾;
(1.4)異常行人,即行人突然出現(xiàn)在機(jī)動(dòng)車道上;
(1.5)為躲避路上異常行人兩相向而行的車輛對(duì)撞;
(1.6)在隧道處發(fā)生多車追尾;
進(jìn)一步地,所述步驟(2)對(duì)突發(fā)性事件進(jìn)行文本描述,包括步驟:
(2.1)對(duì)于突發(fā)性事件涉及的每個(gè)虛擬角色,為其指定主體、行為以及對(duì)象,其中主體即行為的執(zhí)行者,對(duì)象可以是一個(gè)特定的物體或者特定的位置;
(2.2)將物體轉(zhuǎn)換成位置信息,確定方法分成兩種情況:
1)當(dāng)位置由動(dòng)態(tài)對(duì)象轉(zhuǎn)換成時(shí),需要實(shí)時(shí)提取位置數(shù)據(jù);
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