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[發明專利]一種時空軌跡數據驅動的自動駕駛安全場景元建模方法有效

專利信息
申請號: 202011637674.4 申請日: 2020-12-31
公開(公告)號: CN112732671B 公開(公告)日: 2022-08-09
發明(設計)人: 杜德慧;張夢寒;張銘茁;張雷 申請(專利權)人: 華東師范大學
主分類號: G06F16/21 分類號: G06F16/21;G06F16/2458;G07C5/08
代理公司: 上海藍迪專利商標事務所(普通合伙) 31215 代理人: 徐筱梅;張翔
地址: 200241 *** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 時空 軌跡 數據 驅動 自動 駕駛 安全 場景 建模 方法
【說明書】:

發明公開了一種時空軌跡數據驅動的自動駕駛安全場景元建模方法,其特點是基于MOF元建模體系構建時空軌跡數據的元建模方法,通過時空軌跡數據的采集、時空軌跡元數據的構建、時空軌跡數據的預處理以及數據質量評價得到高質量自動駕駛汽車時空軌跡數據,進而構建了基于MOF的時空軌數據元建模過程、構建了面向汽車自動駕駛的時空軌跡數據元模型,并基于一種場景建模語言ADSML自動實例化安全場景。本發明提出一種基于時空軌跡數據驅動的汽車自動駕駛安全場景元建模方法,能夠有效地支持模型驅動和數據驅動協同開發方法,為自動駕駛領域場景建模提供一種新的途徑。

技術領域

本發明涉及一種安全場景元建模方法,尤其涉及時空軌跡數據驅動的自動駕駛安全場景元建模方法。

背景技術

近年來,大數據、人工智能、自動駕駛、智慧城市、智能交通等領域的快速發展促進了新一代信息技術的廣泛應用,如何高效利用所產生的大量數據是一個亟待解決的問題。把地球觀測所產生的時空數據,與公眾媒體數據(例如城市攝像頭、社交媒體、個人活動等)進行有效時空融合、高可信建模、大數據處理及面向特定領域的時空數據應用,已成為空間信息技術領域和大數據應用領域的研究熱點。尤其是全球衛星導航定位系統(GlobalNavigation Satellite System, GNSS)、中國遙感衛星(Remote Sensing, RS)、地理信息系統(Geographic Information System, GIS)和智慧城市(Smart City)綜合技術的日新月異,時空數據得以更加豐富,也呈現出高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜分辨率、高精準時空標識與多維屬性等特點。時空軌跡數據是一種特殊的時空數據,涵蓋了幾何、光譜、行為以及語義關聯等信息,具有海量、異構、動態等特點,反映出現實世界的多元性和復雜性,因此對其進行數據建模、描述、評估與驗證等多層次的分析、數據驅動的應用開發,已經成為感知、認知與控制客觀世界數據形態的重要途徑。

與此同時,汽車自動駕駛技術的飛速發展,引起了學術界和工業界的廣泛關注,但同時也帶來了一系列的安全問題。在自動駕駛汽車正式投入市場之前還有漫長的路程,需要大量的實驗來保證自動駕駛的安全。但隨著駕駛自動化級別越來越高、規模越來越大,實車測試自然不能滿足驗證需求。然而仿真測試使用一些計算方法、仿真軟件以及仿真參數實現的虛擬場景仿真,得到的數據不能完全代表真實汽車自動駕駛的運行數據。因此若想要加速自動駕駛汽車快速、安全上路,不僅要依靠仿真測試,還需要提高自動駕駛汽車場景建模的準確性和數據分析的有效性,其中高質量時空軌跡數據的挖掘與利用是實現自動駕駛真實場景建模的關鍵。

但目前,面向真實時空軌跡數據的場景建模方法、技術仍然有不足之處:自動駕駛場景建模的研究主要聚焦在建模場景的設計,重點討論仿真的結果,而沒有一套系統的模型驅動和數據驅動協同開發的建模方法,不方便對真實數據的管理以及高質量數據的生成,且存在缺乏可讀性好的場景描述語言和難以進行形式化驗證(Formal Verification)的問題。雖然GeoScenario和Scenic較其他場景建模語言更簡潔,可讀性有一定的提高,但它們的描述方式對于領域專家不夠友好,也無法使用形式化方法對場景進行驗證分析??傊?,現階段亟需一套時空軌跡數據驅動的自動駕駛場景建模方法,根據真實的物理世界將自動駕駛場景進行抽象建模,以實現構建特定的安全場景庫,為汽車自動駕駛領域的場景建模、仿真、驗證奠定基礎。

發明內容

本發明的目的是用于指導安全攸關場景的建模、仿真、驗證以及安全場景庫的構建,主要解決時空軌跡數據在自動駕駛領域的高效利用,為自動駕駛領域的數據驅動和模型驅動協同開發的場景建模提供一種可行的解決方案。

本發明提出一種基于時空軌跡數據驅動的汽車自動駕駛安全場景元建模方法。該方法支持模型驅動和數據驅動協同開發方法,為自動駕駛領域場景建模提供一種新的途徑。

實現本發明目的的具體技術方案是:

一種時空軌跡數據驅動的自動駕駛安全場景元建模方法,具體步驟如下:

S1:時空軌跡數據采集:

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