[發明專利]一種智能汽車測試場景復雜度的評估方法及系統

有效

• 申請號: 202010463304.7
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111651712B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 任秉韜;鄧偉文;李江坤;張宇探;白雪松
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學;東風汽車集團有限公司
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06F17/16;G01M17/00
• 代理公司: 北京知匯林知識產權代理事務所(普通合伙) 11794
• 代理人: 董濤

1.一種智能汽車測試場景復雜度的評估方法，其特征在于，包括：

確定場景元素集合；

確定所述場景元素集合中每個場景元素的影響傳遞次數和數量；

根據所述每個場景元素的影響傳遞次數，確定相應的場景元素權重系數；

根據所述每個場景元素的數量和場景元素權重系數，確定場景復雜度；

其中，所述每個場景元素的影響傳遞次數通過以下公式確定：

其中，Q(n)為第n個元素的影響傳遞次數，L_j為元素j屬性直接影響的系統級數；

其中，所述確定相應的場景元素權重系數包括：

匯總所有場景元素，建立層次結構模型；

根據所述層次結構模型，確定判斷矩陣；

根據所述判斷矩陣，確定場景元素權重系數；

對所述場景元素權重系數進行一致性檢驗。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過累加法確定場景復雜度包括：

通過如下公式計算場景復雜度：

其中，SC為場景復雜度，N為場景中所有場景元素的數量，E_i為場景中第i個元素的場景元素權重系數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述場景元素集合包括：

氣象、道路設施和交通環境；

其中，所述氣象包括光照、雨雪、霧和風；

所述道路設施包括道路、交通標識和路邊建筑；

所述交通環境包括交通參與者。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

所述場景元素的數量通過以下公式確定：

N＝n_weather+n_facility+n_traffic

其中，n_weather為不同氣象環境出現的次數，n_facility為交通設施元素的數量，n_traffic為交通參與者的數量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，包括：

不同氣象環境出現的次數n_weather由下列公式確定：

n_weather＝n_light+n_rain+n_fog+n_wind

其中，n_light為光照劇烈變化情況出現的次數及光照條件較差情況出現的次數，n_rain為雨雪劇烈變化情況出現的次數，n_fog為霧劇烈變化情況出現的次數，n_wind為風劇烈變化情況出現的次數；

所述劇烈變化情況為系統預先設定。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，包括：

交通設施元素的數量n_facility由下列公式確定：

n_facility＝n_road+n_sign+n_building

其中，n_sign為交通標識元素的數量；n_building為路邊建筑元素數量；n_road為道路路段數量，由下列公式確定：

n_road＝n_straight+n_curve+n_cross+n_round

其中，n_straight、n_curve、n_cross、n_round分別為直道、彎道、交叉口、環島形式的道路路段數量。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，包括：

交通參與者的數量n_traffic是機動車、非機動車和行人的數量之和。

8.一種智能汽車測試場景復雜度的評估系統，其特征在于，包括：

場景元素確定子系統，用于確定場景元素集合；

系數計算子系統，用于確定所述場景元素集合中每個場景元素的影響傳遞次數，數量和權重系數；

復雜度計算子系統，用于根據所述每個場景元素的數量和場景元素權重系數，確定場景復雜度；

所述評估系統用于實現如權利要求1到7之一所述的智能汽車測試場景復雜度的評估方法。