[發(fā)明專利]一種生成車輛典型變道測試工況的方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010310824.4 | 申請日： | 2020-04-20 |
| 公開（公告）號： | CN111666808A | 公開（公告）日： | 2020-09-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 曹曼曼;楊磊;陳超;國建勝 | 申請（專利權(quán)）人： | 中汽數(shù)據(jù)有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津企興智財知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12226 | 代理人： | 陳雅潔 |
| 地址： | 100176 北京市大興區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 生成 車輛 典型 測試 工況 方法 | ||
1.一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：包括：
步驟1：在A個變道場景樣本數(shù)中，提取變道過程中車輛的多個特征值；
步驟2：把步驟1中提取的多個特征值作為聚類分析的特征值，對特征值數(shù)據(jù)進行歸一化處理后，分別計算當聚類個數(shù)為1到N時聚類算法模型下的損失函數(shù)，根據(jù)肘部法則，確定最佳的聚類個數(shù)B；
步驟3：以最佳的聚類個數(shù)B重新對步驟1中提取的特征值進行聚類模型計算，得到聚類模型質(zhì)心即是車輛典型測試變道工況，每一種車輛典型測試變道工況對應的場景覆蓋率是每個聚類下的個數(shù)/A個變道場景樣本數(shù)*100％。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：在步驟1中，A個變道場景樣本數(shù)是983個。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：在步驟1中，提取變道過程中車輛的多個特征值，包括：本車的平均速度EgoSpeedavg、變道過程中目標車道前車的最大縱向加速度ObjAccmax_x、變道過程中目標車道前車的平均速度Objspeedavg、變道過程中的最小車頭時距THWmin及本車與目標車道前車平均速度差speed_diff。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：在步驟2中：使用的聚類算法是KMeans方法、層次聚類方法或網(wǎng)格分割法。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：在步驟2中：計算的聚類個數(shù)為1到N是1到20個，確定最佳的聚類個數(shù)B是7個。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種生成車輛典型變道測試工況的方法，其特征在于：在步驟3中：使用的聚類模型計算算法是KMeans方法。
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