一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法技术

本发明专利技术涉及一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，该方法包括确定交通协调性客观评价指标体系；搭建简易的驾驶员/乘员在环试验平台，设计试验进行测试并采集训练样本数据和验证样本数据；将其中归一化处理后训练样本数据作为训练输入，专家评分作为目标输出，通过BP神经网络训练得到客观映射评价模型；利用验证样本数据对训练得到的映射模型的有效性进行验证，最后运用此客观映射评价模型实现对智能汽车交通协调性进行定量评价。与现有的智能性评价技术相比，本发明专利技术具有能避免评价标准不统一给测试结果带来的不确定性、效率高、测试成本低等特点。

An Objective Mapping Test Method for Intelligent Vehicle Traffic Coordination

【技术实现步骤摘要】
一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法
本专利技术涉及车辆测试评价
，尤其是涉及一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法。
技术介绍
随着智能汽车技术的发展，智能汽车在现实道路上的渗透率逐步提高，其与人类驾驶汽车将存在无形的协同和博弈，进而造成交通协调性问题。目前，智能汽车测试评价的研究都针对车辆本身在一定的外界条件、环境下的行驶能力，而没有针对交通协调性的相关研究，其迫切需要一种客观定量的测试评价方法加以评价。针对智能汽车的智能性评价，主要的评价方法有：一种方法是定性评价：1)基于蛛网模型；2)基于图灵测试。另一种方法是定量评价：1)TOPSIS综合评价法和灰度关联评价方法；2)模糊综合评价法；3)熵成本函数评价法。此类方法存在评价标准不统一，评价效率低、测试评价成本高等缺点。为了实现量化评价，且避免由评价标准不统一给评价结果带来的不确定性和评价效率低的问题，有必要对一种针对智能汽车交通协调性客观映射评价方法进行研究。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，包括以下步骤：步骤1：建立经过训练的交通协调性客观映射评价模型；步骤2：设计交互试验并进行仿真或实车测试；步骤3：采集样本数据并进行归一化处理；步骤4：将步骤3中得到的归一化处理结果输入到步骤1中的客观映射评价模型中得到交通协调性评价测试结果；步骤5：根据交通协调性评价测试结果对实际自动驾驶汽车配套辅助软件进行参数设计。进一步地，所述步骤1包括以下分步骤：步骤101：选取针对智能汽车交通协调性的客观评价指标构建交通协调性客观映射评价模型；步骤102：设计交互试验并进行仿真或实车测试；步骤103：采集测试样本数据并进行数据归一化处理；步骤104：将归一化处理的数据结果选取部分样本数据作为训练输入，以专家评分结果作为期望输出，训练交通协调性客观映射评价模型；步骤105：选取步骤104中归一化处理的数据结果中的剩余样本数据以验证交通协调性客观映射评价模型性能。进一步地，所述步骤101中的客观评价指标包括全局、乘员和其他交通参与者驾驶员三个不同的视角用于表征交通协调性的准则层和指标层的多个客观评价指标，即：被测车变道时间、被测车变道位置、变道成功率、背景车速度衰减、两车最小侧向间距、两车侧向相对速度、两车最小车头间距、两车最小车头时距、被测车最大横摆角速度、被测车平均纵向加速度和被测车最大侧向加速度。进一步地，所述步骤102具体包括：选择典型工况作为测试场景，所述测试场景包括匝道口汇入和超车，设计不同形式的交互试验，并通过仿真试验或实车试验的方式进行测试，所述仿真试验中的场景构建软件包括Prescan、VTD、Carla和Unity，其中视角的再现设备包括液晶显示器和VR眼镜，其中虚拟车辆控制器包括驾驶模拟器和驾驶员模型。进一步地，所述步骤103中的归一化处理具体包括：A.被测车变道时间，用x1表示：当被测变道时间大于正常变道时间时，被测车变道时间归一化处理结果为1，当被测变道时间小于正常变道时间时，被测车变道时间归一化处理结果为被测车变道时间与正常变道时间的比值；B.被测车变道位置，用x2表示：被测车变道位置归一化处理结果的计算公式为：式中，X2表示被测车变道位置归一化处理结果，P1表示汇入路段的起点位置，P2表示汇入路段的终点位置；C.变道成功率，用x3表示：变道成功率归一化处理结果的计算公式为：式中，X3表示被测车变道位置归一化处理结果；D.背景车速度衰减：当背景车没有制动时，则背景车速度衰减归一化处理结果为0，当背景车有减速行为时，背景车速度衰减归一化处理结果的计算公式为：式中，X4表示背景车速度衰减归一化处理结果，表示背景车辆在交互期间的平均速度，V表示背景车辆在交互器件的速度最小值，表示背景车辆在交互前的平均速度；E.两车最小侧向间距，用x5表示：当两车最小侧向间距大于舒适间距X0时，两车最小侧向间距归一化处理结果为1，当两车最小侧向间距小于舒适间距X0时，两车最小侧向间距归一化处理结果为x5/X0；F.两车侧向相对速度，用x6表示：当两车侧向相对速度大于舒适相对速度时，两车侧向相对速度归一化处理结果为1，当两车侧向相对速度小于舒适相对速度时，两车侧向相对速度归一化处理结果为两车侧向相对速度与舒适相对速度的比值；G.两车最小车头间距，用x7表示：当两车最小车头间距大于舒适车头间距时，两车最小车头间距归一化处理结果为1，当两车最小车头间距小于舒适车头间距时，两车最小车头间距归一化处理结果为两车最小车头间距与舒适车头间距的比值；H.两车最小车头时距，用x8表示：当两车最小车头时距小于0时，两车最小车头时距归一化处理结果为1，当两车最小车头时距大于0时，两车最小车头时距归一化处理结果为x8/T，T表示安全车头时距；I.被测车最大横摆角速度，用x9表示：当被测车最大横摆角速度大于最大横摆角速度时，被测车最大横摆角速度归一化处理结果为1，当被测车最大横摆角速度小于最大横摆角速度时，被测车最大横摆角速度归一化处理结果为x9/ω0，ω0表示最大横摆角速度；J.被测车平均纵向加速度，用x10表示：当被测车平均纵向加速度大于人体承受最大纵向加速度时，被测车平均纵向加速度归一化处理结果为1，当被测车平均纵向加速度小于人体承受最大纵向加速度时，被测车平均纵向加速度归一化处理结果为被测车平均纵向加速度与人体承受最大纵向加速度的比值；K.被测车最大侧向加速度，用x11表示：当被测车最大侧向加速度大于人体承受最大侧向加速度时，被测车最大侧向加速度归一化处理结果为1，当被测车最大侧向加速度小于人体承受最大侧向加速度时，被测车最大侧向加速度归一化处理结果为被测车最大侧向加速度与人体承受最大侧向加速度时的比值。进一步地，所述步骤104具体包括：取部分样本数据，以归一化处理的客观评价指标数据作为训练输入，以专家主观评分数据作为期望输出，通过神经网络进行训练得到客观映射模型。进一步地，所述神经网络中的隐含层神经元个数的计算公式为：式中，m表示输入层神经元个数，n表示输出层神经元个数，α取0～10之间的整数。进一步地，所述步骤4具体包括：利用MATLAB神经网络工具箱或matlab编写脚本调用训练得到的客观映射评价模型，输入归一化处理后的测试样本数据，进行仿真得到交通协调性客观评价结果。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：1、本专利技术填补了相应领域测试评价的空白，且能针对智能汽车交通协调性进行高效的客观映射测试评价，具体设置了集合有多种指标参数的交通协调性客观映射评价模型，其具体包括全局、乘员和其他交通参与者驾驶员三个不同的视角用于表征交通协调性的准则层和指标层的多个客观评价指标，即：被测车变道时间、被测车变道位置、变道成功率、背景车速度衰减、两车最小侧向间距、两车侧向相对速度、两车最小车头间距、两车最小车头时距、被测车最大横摆角速度、被测车平均纵向加速度和被测车最大侧向加速度，因此对于智能汽车的针对性更强，更加帮助适用于智能汽车实际辅助软件的设计；2、本专利技术能有效避免评价标准不统一给评价结果带来的不确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立经过训练的交通协调性客观映射评价模型；步骤2：设计交互试验并进行仿真或实车测试；步骤3：采集样本数据并进行归一化处理；步骤4：将步骤3中得到的归一化处理结果输入到步骤1中的客观映射评价模型中得到交通协调性评价测试结果；步骤5：根据交通协调性评价测试结果对实际自动驾驶汽车配套辅助软件进行参数设计。

【技术特征摘要】
1.一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立经过训练的交通协调性客观映射评价模型；步骤2：设计交互试验并进行仿真或实车测试；步骤3：采集样本数据并进行归一化处理；步骤4：将步骤3中得到的归一化处理结果输入到步骤1中的客观映射评价模型中得到交通协调性评价测试结果；步骤5：根据交通协调性评价测试结果对实际自动驾驶汽车配套辅助软件进行参数设计。2.根据权利要求1所述的一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，所述步骤1包括以下分步骤：步骤101：选取针对智能汽车交通协调性的客观评价指标构建交通协调性客观映射评价模型；步骤102：设计交互试验并进行仿真或实车测试；步骤103：采集测试样本数据并进行数据归一化处理；步骤104：将归一化处理的数据结果选取部分样本数据作为训练输入，以专家评分结果作为期望输出，训练交通协调性客观映射评价模型；步骤105：选取步骤104中归一化处理的数据结果中的剩余样本数据以验证交通协调性客观映射评价模型性能。3.根据权利要求2所述的一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，所述步骤101中的客观评价指标包括全局、乘员和其他交通参与者驾驶员三个不同的视角用于表征交通协调性的准则层和指标层的多个客观评价指标，即：被测车变道时间、被测车变道位置、变道成功率、背景车速度衰减、两车最小侧向间距、两车侧向相对速度、两车最小车头间距、两车最小车头时距、被测车最大横摆角速度、被测车平均纵向加速度和被测车最大侧向加速度。4.根据权利要求2所述的一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，所述步骤102具体包括：选择典型工况作为测试场景，所述测试场景包括匝道口汇入和超车，设计不同形式的交互试验，并通过仿真试验或实车试验的方式进行测试，所述仿真试验中的场景构建软件包括Prescan、VTD、Carla和Unity，其中视角的再现设备包括液晶显示器和VR眼镜，其中虚拟车辆控制器包括驾驶模拟器和驾驶员模型。5.根据权利要求2所述的一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，其特征在于，所述步骤103中的归一化处理具体包括：A.被测车变道时间，用x1表示：当被测变道时间大于正常变道时间时，被测车变道时间归一化处理结果为1，当被测变道时间小于正常变道时间时，被测车变道时间归一化处理结果为被测车变道时间与正常变道时间的比值；B.被测车变道位置，用x2表示：被测车变道位置归一化处理结果的计算公式为：式中，X2表示被测车变道位置归一化处理结果，P1表示汇入路段的起点位置，P2表示汇入路段的终点位置；C.变道成功率，用x3表示：变道成功率归一化处理结果的计算公式为：式中，X3表示被测车变道位置归一化处理结果；D.背景车速度衰减：当背景车没有制动时，则背景车速度衰减归一化处理结果为0，当背景车有减速行为时，背景车速度衰减归一化处理结果的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈君毅，陈磊，蒙昊蓝，熊璐，余卓平，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31