[發明專利]一種跟馳行為場景數據采集、識別、分類提取系統及方法

有效

• 申請號: 202110587293.8
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113487874B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 邢智超;方銳;劉興亮;劉世東;張慧;楊帥;孟憲明;付會通;李洪亮;崔東;周景巖;季中豪;劉之光
• 申請（專利權）人: 中汽研（天津）汽車工程研究院有限公司;中國汽車技術研究中心有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G08G1/01;G08G1/042;G06K9/62;G01S13/58;G01M17/007
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 安孔川

本發明提供了一種跟馳行為場景數據采集、識別、分類提取系統及方法，基于自車CAN獲取實際道路駕駛場景下的自車信息，攝像頭、雷達實時感知采集與之交互的車輛信息及周圍環境信息，工控機對獲取數據進行存儲，通過數據分析處理軟件能夠實現數據預處理，結合自開發跟馳識別分類算法能夠實現對跟馳場景的識別分類，最后可基于場景提取模塊對各類跟馳場景數據及視頻進行自動提取。本發明能夠提高跟馳行為場景識別精度及效率，并且能夠細化跟馳行為場景分類，對搭建適用于我國交通環境的跟馳駕駛場景分類數據庫具有十分重要的意義，能夠遍歷針對城市干道及高速公路的全部跟馳場景，為跟馳智能駕駛決策模型研發及測試驗證提供對應的全場景數據支持。

技術領域

本發明屬于智能駕駛技術研發及測試驗證領域，尤其是涉及一種跟馳行為場景數據采集、識別、分類提取系統及方法。

背景技術

駕駛場景是指一段時間內車輛與環境中其它車輛、設施、天氣、光照、道路等因素綜合交互的結果。駕駛場景庫構建貫穿智能駕駛汽車研發及測試全生命周期，是加速智能駕駛技術研發及測試評價的有效途徑。車輛跟馳行為是指車輛在單一車道上列隊行駛，隨道路交通流密度增大，自車與前車間距減小，自車隨所在車道內相鄰前車行駛且受前車制約的駕駛行為。在智能駕駛領域，賦予其時間屬性并定義為跟馳行為場景，隸屬駕駛場景庫。

針對駕駛場景的數據采集、識別、分類提取技術是駕駛場景數據庫構建的基礎，主要包括四個關鍵步驟：場景解構、場景分類及分類標準制定、場景模式識別及目標篩選、智能駕駛場景提取模塊鏈生成。在我國，目前研發人員多通過肉眼識別方式對道路試驗行程中的特定駕駛場景進行識別分類，不僅需要大量人力物力投入，還存在場景識別準確率低、耗時長、場景邊界模糊、漏識別和誤識別多等問題。部分專家學者對場景自動識別提取進行了大量研究，提出了諸如前向危險場景識別、車輛變道預警場景識別、盲區監測場景識別等方法，但大部分自動場景識別準確度不高，存在大量漏判及誤判情況，且識別分類不夠細致，很難用于支撐駕駛場景庫構建。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在提出一種跟馳行為場景數據采集、識別、分類提取系統及方法，以試驗車輛為載體，基于攝像頭與雷達連接工控機實現場景數據采集及存儲，基于數據后處理模塊、識別分類算法及場景提取模塊實現跟馳行為場景識別、分類提取，能夠提高跟馳行為場景識別精度及效率，并且能夠細化跟馳行為場景分類，對于跟馳行為場景數據庫構建具有重要意義。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

本申請一方面提出一種跟馳行為場景數據采集、識別、分類提取系統，包括感知數據采集模塊、數據存儲器模塊、數據后處理模塊、場景提取模塊；

所述感知數據采集模塊采集信息包括目標物速度、目標物相對位置和目標物類型；

所述數據存儲器模塊與感知數據采集模塊連接用以獲取目標物信息及環境信息，數據存儲器模塊還與車輛CAN總線5連接，用以獲取自車相關信息；

所述數據后處理模塊運用數據存儲模塊獲得的信息數據進行濾波處理，提高跟馳場景數據可用性；濾波處理后的數據通過數據后處理模塊中的場景識別分類算法處理實現對一段完整駕駛場景中的跟馳場景識別分類；

所述場景提取模塊用于提取需要的并經過場景識別分類算法確認有效的跟馳片段數據與視頻；輸入完整的駕駛場景采集數據及視頻信息，自定義所需的跟馳場景分類系數，實現完整駕駛場景中滿足該分類系數要求的自車、目標車、道路環境等信息及與之對應的跟馳視頻片段的自動提取，生成固定格式的數據文件及視頻文件。

進一步的，所述感知數據采集模塊包括毫米波雷達1和功能攝像頭3；毫米波雷達1固設于車輛前保險杠附近，用于目標物位置及速度測試，功能攝像頭3通過安裝支架固定在車輛前擋風玻璃內側，用于識別周圍信息包括交通環境中行人、兩輪車、轎車、卡車、車道線，同時也能夠輸出目標物位置及速度信息；所述毫米波雷達和功能攝像頭3均與數據存儲器模塊連接；