[發明專利]一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法在審
| 申請號： | 202010750334.6 | 申請日： | 2020-07-30 |
| 公開（公告）號： | CN111985092A | 公開（公告）日： | 2020-11-24 |
| 發明（設計）人： | 李偉;李爽;楊明;李鵬輝;陳龍 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06F30/20 | 分類號： | G06F30/20;G06F17/16;G06N3/00;G06N3/12 |
| 代理公司： | 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211 | 代理人： | 劉景祥 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 智能 汽車 仿真 測試 矩陣 生成 方法 | ||
1.一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：
步驟一、基于自然駕駛數據提取仿真測試矩陣CSTM；
步驟二、基于仿真測試矩陣CSTM運用COLHS生成新的仿真測試矩陣LSTMcor。
2.根據權利要求1所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，在步驟一中，具體包括以下步驟：
步驟一一、從自然駕駛數據中提取指定場景事件；
步驟一二、從指定場景事件中提取仿真感興趣的變量；
步驟一三、將靜態變量直接存入CSTM中，將動態變量視為馬爾科夫隨機過程并擬合成馬爾科夫隨機模型，然后將模型參數存入CSTM中。
3.根據權利要求2所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，所述場景事件包括跟車事件、換道事件、預碰撞事件、騎車人事件和行人事件。
4.根據權利要求2所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，在步驟一一中，指定場景事件的條件包括天氣條件、光照條件、交通參與者行為、行駛環境條件和車輛行駛數據。
5.根據權利要求2所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，在步驟一三中，所述靜態變量包括場景事件中的自車運動狀態、道路狀態、環境狀態和其他交通參與者運動狀態。
6.根據權利要求2所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，在步驟一三中，所述動態變量包括自車動態參數、自車相對于其他交通參與者的動態參數和其他交通參與者的自身動態參數。
7.根據權利要求1所述的一種智能汽車仿真測試矩陣生成方法，其特征在于，在步驟二中，具體包括以下步驟：
步驟二一、對CSTM進行LHS抽樣，得到相關性控制前的拉丁超立方仿真測試矩陣，記為LSTM；
步驟二二、提取CSTM的相關系數矩陣，記為Matrixcor；
步驟二三、判斷Matrixcor是否正定，以及ns是否大于m，如果正定，且nsm，則執行步驟二四；否則，執行步驟二五；
步驟二四、對LSTM執行cholesky分解法，得到經過相關性控制的LSTM′，判斷LSTM′的相關性誤差是否符合要求，若不符合，則執行步驟二五；若符合，則LSTMcor＝LSTM′，LSTMcor即為所求的仿真測試矩陣；
步驟二五、對LSTM(或LSTM′)執行組合優化法，得到最終的LSTMcor。
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