[發(fā)明專(zhuān)利]一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011077309.2
• 申請(qǐng)日: 2020-10-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112131756B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許慶;王裕寧;黃荷葉;王建強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F30/20
• 分類(lèi)號(hào): G06F30/20;G06N3/00
• 代理公司: 北京匯智勝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11346
• 代理人: 石輝;趙立軍

本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法，包括：步驟1，進(jìn)行車(chē)輛與行人初始化；步驟2，在單步時(shí)間間隔更新完后，判斷人車(chē)間距是否小于交互判定邊界且行人凍結(jié)數(shù)未達(dá)到上限，若是則進(jìn)入步驟3；步驟3，通過(guò)當(dāng)前的人車(chē)間距以及行人激進(jìn)度計(jì)算行人繼續(xù)前進(jìn)的概率；步驟4，產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，判斷隨機(jī)數(shù)是否大于前進(jìn)概率；若是，則進(jìn)入步驟5；若否，設(shè)置行人速度為預(yù)設(shè)速度，凍結(jié)數(shù)歸零，進(jìn)入步驟6；其中，所述隨機(jī)數(shù)為大于0小于1的小數(shù)；步驟5，行人速度歸零，凍結(jié)數(shù)加一；步驟6，更新行人與車(chē)輛的位置和速度；步驟7，判斷行人是否已經(jīng)通過(guò)路口，若已通過(guò)則仿真結(jié)束，若未通過(guò)則返回步驟2。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)汽車(chē)與人工智能均是業(yè)界與學(xué)界最關(guān)注的問(wèn)題之一，硬件方面的逐步完善使得汽車(chē)的控制越發(fā)精細(xì)，同時(shí)算法方面的進(jìn)步使得汽車(chē)電子控制單元(ECU)的計(jì)算能力大幅提升，更多的功能得以實(shí)現(xiàn)，因此汽車(chē)與人工智能的結(jié)合——智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)(ICV)被認(rèn)為是當(dāng)前汽車(chē)行業(yè)的核心問(wèn)題之一。

然而，目前市面上幾乎所有已經(jīng)量產(chǎn)商業(yè)化的智能駕駛汽車(chē)只能達(dá)到L2或L3等級(jí)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)L4及以上的高等級(jí)自動(dòng)駕駛。大部分當(dāng)前智能駕駛無(wú)法到達(dá)高等級(jí)自動(dòng)駕駛最大的痛點(diǎn)在于人、車(chē)混雜的復(fù)雜交通場(chǎng)景下通行效率過(guò)低。因此，如何設(shè)計(jì)合理的人車(chē)交互算法便是關(guān)鍵問(wèn)題之一。想要設(shè)計(jì)出有效的決策系統(tǒng)，必須通過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證算法安全性，然而由于交通場(chǎng)景中的危險(xiǎn)性，直接讓真人參與到實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)中是不合規(guī)范的，所以如何將行人納入到仿真流程中，在仿真平臺(tái)上還原行人的人車(chē)交互邏輯便是一個(gè)重要的課題。

當(dāng)前主要的人車(chē)混合仿真平臺(tái)主要有：Prescan、Carla、Sumo。Prescan圖形化程度高易于操作，Sumo界面簡(jiǎn)單且能夠?qū)氍F(xiàn)有城市地圖，然而此二者仿真平臺(tái)中的行人無(wú)法通過(guò)接口進(jìn)行控制，原因在于Prescan與Sumo本質(zhì)上是宏觀的交通流分析軟件，行人的參數(shù)只有速度、加速度等；而Carla的控制接口雖然很豐富(在最新版本中甚至能夠?qū)θ梭w的每一塊骨骼進(jìn)行操控)，然而其操作難度相對(duì)較大，操控行人的邏輯依托于V2X的集中規(guī)劃中心，無(wú)法在行人中內(nèi)嵌通行邏輯，同時(shí)能夠控制的參數(shù)除了速度與加速度之外，主要集中于外形(例如性別、年齡等)，無(wú)法體現(xiàn)行人互相之間的個(gè)體內(nèi)在激進(jìn)程度差異。以上各平臺(tái)的特點(diǎn)以及應(yīng)用場(chǎng)景總結(jié)如下表1。

表1各仿真平臺(tái)特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景

綜上，有必要開(kāi)發(fā)一種能夠體現(xiàn)行人激進(jìn)度個(gè)體差異性的人車(chē)交互仿真方法。

為體現(xiàn)每個(gè)行人在交通場(chǎng)景中的個(gè)體差異性，需要賦予行人單獨(dú)的內(nèi)在邏輯，邏輯的主要功能為復(fù)現(xiàn)人車(chē)交互過(guò)程中的一系列決策。元胞自動(dòng)機(jī)(CA)是一種較好的行人模擬機(jī)制，將道路劃分為網(wǎng)格，行人具有基礎(chǔ)的屬性，該屬性決定平均意義下該個(gè)體的速度、加速度等特點(diǎn)，而具體的運(yùn)動(dòng)則通過(guò)實(shí)時(shí)對(duì)周?chē)?個(gè)方格的具體情況實(shí)時(shí)判定來(lái)產(chǎn)生，如果預(yù)測(cè)在某個(gè)方格會(huì)與其他個(gè)體產(chǎn)生碰撞，便通過(guò)交互函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)占據(jù)潛在沖突區(qū)域的概率。

本發(fā)明依托CA提供一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法來(lái)克服或至少減輕現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷中的至少一個(gè)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種考慮個(gè)體激進(jìn)度的行人穿行場(chǎng)景仿真方法，包括：

步驟1，進(jìn)行車(chē)輛與行人初始化，每個(gè)行人在初始化時(shí)被賦予激進(jìn)度作為內(nèi)生參數(shù)，所述激進(jìn)度數(shù)值越大代表行人越激進(jìn)，反之則代表其越保守；