[發明專利]高級駕駛輔助系統任務復雜度量化模型的建立方法

有效

• 申請號: 202010586953.6
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111784142B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 王宇雷;殷璐;胡云峰;陳虹
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

1.一種高級駕駛輔助系統任務復雜度量化模型的建立方法，其特征在于：其步驟是：

步驟一、系統硬件復雜度計算

假設一個自動駕駛系統包含n_a個硬件元素，其第i′個硬件元素市場單價為p_i′，附加價值為c_i′，根據獨立分布原則，定義第i′個硬件元素的硬件復雜度a_i′，即

步驟二、自動駕駛等級復雜度計算

定義自動駕駛各等級如下：L0級復雜度l₀；L1級復雜度l₁；L2級復雜度l₂；L3級復雜度l₃；L4級復雜度l₄和L5級復雜度l₅，根據自動駕駛等級的內涵，擬采用難度指數增長原則，計算第i″個自動駕駛等級復雜度l_i″，即

步驟三、ADAS任務邏輯信息熵

采用圖論和信息熵理論計算第i個ADAS任務的邏輯復雜度，首先，定義第i個ADAS任務的邏輯流為一個有向圖：

其中，表示第i個有向圖G_i的頂點集，ε_i表示第i個有向圖G_i的頂點間的關系集合即弧的集合；

任務復雜度一階熵的計算流程描述如下：設有向圖G_i有n_i個頂點，第j個頂點依附的弧頭數稱為該頂點的入度第j個頂點依附的弧尾數稱為該頂點的出度那么，按照入度和出度所構成的二元集合分別對有向圖G_i中每頂點進行歸類，得到一階信息熵的類別數n_i，1和每個類別的出入度個數m_i，1，k，k＝1，...，n_i，1；根據信息熵理論和上述變量，計算第i個ADAS任務的一階信息熵H_i，1：

任務復雜度二階熵的計算流程描述如下：設有向圖G_i有n_i個頂點，第j個頂點鄰接的頂點集合如果第j個頂點鄰接的頂點集合與第k′個頂點鄰接的頂點集合相等即那么，將頂點j和k′歸為同一類，通過逐一比較，得到二階信息熵的類別數n_i，2和每個類別所包含的頂點個數m_i，2，k，k＝1，...，n_i，2，根據信息熵理論和上述變量，計算第i個ADAS任務的二階信息熵H_i，2：

根據幾何度量原則，計算第i個ADAS任務邏輯信息熵：

步驟四、ADAS行駛任務復雜度

根據以上推導公式和獨立分布原則，定義第i個ADAS行駛任務的復雜度E_i等價于該任務的自動等級復雜度f_i(l1，...，l₅)與任務所包含的計算系統硬件復雜度的或并函數g_i(a₁，...，a₁₁，∧，∨)以及該任務的邏輯信息熵Hi的乘積，即：

E_i＝f_i(l₁，...，l₅)×g_i(a₁，...，a₁₁，∧，∨)×H_i (7)

其中，自動等級復雜度f_i(l₁，...，l₅)由該任務所在自動等級決定，或并函數g_i(a₁，...，a₁₁，∧，∨) 根據使用設備種類和用途不同，具體內涵不同；

設第i個ADAS任務自動等級為L1，那么得到f_i(l₁)，設該任務包含第x、y和z個設備，其中第x和y個設備功能上可相互替代，任選其一或共用，并與第z個設備聯合能夠完成任務i，即(x∨y)∧z；那么，該ADAS任務所對應的或并函數的具體表達式則寫作g_i(a₁，...，a₁₁，∧，∨)＝max(a_x，a_y)+a_z；

設第p個任務為所有ADAS任務中復雜度最高的任務，即E_max＝E_p，根據百分制原則，綜合計算第i個ADAS任務的百分制行駛任務復雜度C_i：