[發明專利]一種基于視點場景的自動駕駛汽車環境復雜度量化方法

在審

• 申請號: 202211225690.1
• 申請日: 2022-10-09
• 公開（公告）號: CN115527371A
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 成英;高利;趙亞男;張蕊;劉曉鋒;閆光輝
• 申請（專利權）人: 天津職業技術師范大學（中國職業培訓指導教師進修中心）;北京理工大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G01C21/00;G01C21/20;G01S17/86;G01S17/931
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 劉子文

本發明公開一種基于視點場景的自動駕駛汽車環境復雜度量化方法，包括：S1.依據信息熵理論，按照時間和空間維度，計算自動駕駛汽車所行駛區域的時空環境復雜度系數θ_ST；S2.依據勢場法理論，以被測自動駕駛汽車駕駛視點即有人駕駛眼橢圓視點為坐標基準，計算基于視點場景的靜態要素復雜度和動態要素復雜度，最后將靜態要素復雜度與動態要素復雜度進行加權求和得到交通環境要素的復雜度C_E；S3.將上述時空環境復雜度系數θ_ST與交通環境要素復雜度C_E相乘，得自動駕駛汽車所行駛區域的交通環境復雜度C；公式表達為：C＝θ_ST×C_E；S4.基于交通環境復雜度C值，對自動駕駛汽車的交通環境復雜度評級。

技術領域

本發明屬于智能交通系統技術領域，特別涉及一種基于視點場景的自動駕駛汽車環境復雜度量化方法。

背景技術

道路交通環境是一個開放的、非線性、隨機動態系統，具有高度的不確定性的、不可重復的、不可預測的和不可窮盡的等特征，對自動駕駛系統是一個巨大的挑戰。基于場景的測試與評價技術成為了智能汽車安全上路的關鍵，然而交通環境仍面臨復雜性特征難以量化的問題，這直接影響了自動駕駛汽車測試效率問題。

測試的核心是測試場景的構建，而基于視點場景的交通環境復雜度量化評估是自動駕駛測試能力的關鍵，這直接決定了車輛測試的難度。目前還沒有任何有關基于視點場景的自動駕駛汽車交通環境復雜度量化裝置，僅有部分文獻涉及交通場景復雜度的計算方法，但是遺憾的是它還沒有形成一個實時響應的系統方案，這不利于無人車研發與開展相關測試研究。其次，無人車離線測試便是智能測試方法之一，它是組織不同交通場景下采集的多傳感數據序列，按照確定的時-空順序輸入自動駕駛系統認知算法/模塊，并對其性能進行評估。離線測試需要大量的交通場景數據，真實交通場景中獲取的多傳感數據“天然”蘊含降低無人駕駛環境感知算法性能的不利條件，如低光照、霧霾天氣等情況。實證研究表明這些不利條件的不同分布對自動駕駛系統具有不同影響。然而在現有交通場景數據集中相關屬性標簽不足以全面、定量地估計交通環境要素對自動駕駛系統挑戰的難易程度，從而導致自動駕駛系統面對復雜行駛環境及測試場景時應對能力不足的問題，因此全面量化評估自動駕駛汽車的交通環境復雜度是解決當前缺乏復雜測試場景以及測試效率低下的主要手段，也是當前行業亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術中模型相對簡單，考慮因素不夠全面等不足，提供一種基于視點場景的自動駕駛汽車環境復雜度量化方法，本發明從空間、時間等多個維度剖析不同環境要素對自動駕駛系統的影響，同時考慮自動駕駛汽車自主感知的優勢，實時獲取基于視點場景的環境信息，計算自動駕駛汽車的交通環境復雜度，并進一步量化評級。交通環境復雜度評估是基于視點場景的環境要素對自動駕駛系統影響的客觀描述。道路交通環境復雜度是一個客觀屬性，由環境要素的物理特性決定，不因被測車輛能力而變化。本發明能夠定量評估道路交通環境復雜程度，為車輛高級輔助駕駛和自動駕駛系統研究開發及測試評價提供定量技術支撐。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種基于視點場景的自動駕駛汽車環境復雜度量化方法，包括：

S1.依據信息熵理論，按照時間和空間維度，計算自動駕駛汽車所行駛區域的時空環境復雜度系數θ_ST；

S2.依據勢場法理論，以被測自動駕駛汽車駕駛視點即有人駕駛眼橢圓視點為坐標基準，計算基于視點場景的靜態要素復雜度和動態要素復雜度，最后將靜態要素復雜度與動態要素復雜度進行加權求和得到交通環境要素的復雜度C_E；

S3.將上述時空環境復雜度系數θ_ST與交通環境要素復雜度C_E相乘，得自動駕駛汽車所行駛區域的交通環境復雜度C；公式表達為：C＝θ_ST×C_E；