[發明專利]一種自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法

有效

• 申請號: 202110035159.7
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112721949B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 鄭玲;李劍輝;喬旭強;李以農;余穎弘;曾迪
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W40/09
• 代理公司: 重慶鼎慧峰合知識產權代理事務所(普通合伙) 50236
• 代理人: 楊云川

1.一種自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，包括：

采集不同類型駕駛員的駕駛數據，選取各類中典型駕駛員的駕駛數據并擬合為GMM，利用KL散度將其他駕駛數據分類；所述駕駛數據包括駕駛環境和跟車數據，駕駛環境包括：高速公路、國道、省道和城市道路，跟車數據包括：主車速度，相對距離，相對速度和主車加速度；

根據分類的駕駛數據建立不同類型駕駛員跟車模型；

基于MPC理論，結合不同類型駕駛員跟車模型建立巡航控制系統；

將巡航控制系統用于實車試驗采集跟車數據片段，將跟車數據片段擬合為GMM，利用KL散度將跟車數據片段分類，計算分類識別率用于評價擬人化程度；所述分類識別率為：其中，N為駕駛員數據片段總數，C_correct為識別準確片段數量；

邀請對應類型的駕駛員體驗并進行主觀評價，根據分類識別率和主觀評價計算綜合評價結果：

S＝ξS_subjective+(1-ξ)S_objective；

其中，ξ為權重參數，S_subjective為主觀滿意度。

2.根據權利要求1所述的自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，不同類型駕駛員包括：保守型、一般型和激進型。

3.根據權利要求1所述的自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，選擇主車速度、相對距離、相對速度和主車加速度作為特征向量x＝[v_f d Δv a_f]，選取三個典型駕駛員的駕駛數據分別代表保守型、一般型和激進型三類駕駛員的基準數據，并利用EM算法將這三組數據擬合為GMM：

其中，p(x|μ_i,∑_i)為單一高斯分布，∑_i為第i個高斯分布的協方差矩陣，μ_i為第i個高斯分布的均值向量，a_i為第i個高斯成分的混合系數，滿足

4.根據權利要求1所述的自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，駕駛員跟車模型為：

a_fR＝SVE·k_v·Δv+SDE·k_d·Δd；

其中，a_fR為駕駛員的參考加速度，SVE為車速誤差敏感度，SDE為車距誤差敏感度，k_v和k_d為常系數，Δd為車距誤差，Δv為相對車速。

5.根據權利要求4所述的自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，車速誤差敏感度為：

SVE^-1＝k_SVEv_f+d_SVE；

車距誤差敏感度為：

SDE^-1＝k_SDEv_f+d_SDE；

其中，k_SVE、d_SVE、k_SDE和d_SDE均為常量參數，v_f為主車速度。

6.根據權利要求4所述的自動駕駛車輛縱向駕駛擬人化程度評價方法，其特征在于，車距誤差為：

Δd＝d_des-d；

相對車速為：

Δv＝v_p-v_f；

期望距離d_des為：

d_des＝av_f²+bv_f+c；

其中，v_p為前車車速，d為相對距離，a，b和c均為常量參數。