一种驾驶水平评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种驾驶水平评估方法及系统，属于智能驾驶技术领域，包括对驾驶员的驾驶状态进行分类，利用逆向云发生器计算每种驾驶状态的云模型，并根据同一驾驶水平下的各类驾驶状态的云模型，构建该驾驶水平所对应的评估云图。在获取一未知水平的驾驶员的实时驾驶数据时，构建其对应的水平评估云图，将其与实现构建的各种驾驶水平的云图进行比较即可确定该未知水平的驾驶员的真实驾驶水平。本方案可以处理驾驶水平的不确定性，评估驾驶员的驾驶水平。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶水平评估方法及系统
本专利技术涉及智能驾驶
，特别涉及一种驾驶水平评估方法及系统。
技术介绍
智能驾驶技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科，是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志。智能驾驶的出现，从根本上改变了传统的车辆驾驶方式，将驾驶员从“车-路-人”闭环系统中解放出来。其利用先进的电子与信息技术控制车辆行驶，让驾驶活动中常规的、持久且疲劳的操作自动完成，人仅仅做高级的目的性操作，能够极大地提高交通系统的效率和安全性，具有广阔的应用前景。同时，智能驾驶技术的研究将极大地增强我国在汽车主动安全系统方面的核心竞争力，对提升我国汽车电子产品和汽车产业自主创新能力具有重大的战略意义。但由于驾驶水平不一，不同驾驶水平的驾驶员对道路资源的占有情况及其对拥堵的影响不同，因此需要对驾驶员的驾驶水平进行评估，以为研究路权与城市拥堵关系提供依据，实现最大程度地解决城市交通拥堵问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的不足或缺陷，以对驾驶员的驾驶水平进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶水平评估方法，其特征在于，包括：/nS100、对驾驶员的驾驶状态进行分类，并设定各类驾驶状态的评价指标；/nS200、基于专家评价方法，得到每种驾驶状态的评估值；/nS300、将同一驾驶水平下的每种驾驶状态的评估值输入至逆向云发生器中，计算每种驾驶状态中云模型的表征数；/nS400、将同一驾驶水平下的每种驾驶状态中云模型的表征数输入到正向云发生器中，获得该驾驶水平的云滴在数域空间的定量位置和定性概念的确定度，构建该驾驶水平的评估云图；/nS500、重复执行所述步骤S200～S400，获得不同驾驶水平对应的评估云图；/nS600、获取待评估驾驶员的实时驾驶数据，并执行所述步骤S200...

【技术特征摘要】
1.一种驾驶水平评估方法，其特征在于，包括：
S100、对驾驶员的驾驶状态进行分类，并设定各类驾驶状态的评价指标；
S200、基于专家评价方法，得到每种驾驶状态的评估值；
S300、将同一驾驶水平下的每种驾驶状态的评估值输入至逆向云发生器中，计算每种驾驶状态中云模型的表征数；
S400、将同一驾驶水平下的每种驾驶状态中云模型的表征数输入到正向云发生器中，获得该驾驶水平的云滴在数域空间的定量位置和定性概念的确定度，构建该驾驶水平的评估云图；
S500、重复执行所述步骤S200～S400，获得不同驾驶水平对应的评估云图；
S600、获取待评估驾驶员的实时驾驶数据，并执行所述步骤S200～S400，获得该待评估驾驶员的水平评估云图；
S700、将该待评估驾驶员的水平评估云图与所述不同驾驶水平对应的评估云图进行比较，确定该待评估驾驶员的驾驶水平。


2.如权利要求1所述的驾驶水平评估方法，其特征在于，所述将同一驾驶水平下的每种驾驶状态的评估值输入至逆向云发生器中，计算每种驾驶状态中云模型的表征数，包括：
获取N个同一驾驶水平驾驶员的同一种驾驶状态的评估值，作为该驾驶状态对应的云滴；
根据该驾驶状态对应的云滴，分别计算云滴的均值、云滴的方差和云滴的熵；
根据所述云滴的方差和云滴的熵，计算云滴的超熵；
将所述云滴的均值、云滴的熵以及云滴的超熵作为该驾驶状态对应云模型的表征数。


3.如权利要求2所述的驾驶水平评估方法，其特征在于，所述将同一驾驶水平下的每种驾驶状态中云模型的表征数输入到正向云发生器中，获得该驾驶水平的云滴在数域空间的定量位置和定性概念的确定度，构建该驾驶水平的评估云图，包括：
S401、根据同一驾驶水平下的每种驾驶状态中云模型的表征数，建立用于评估该驾驶水平的综合云模型A＝(Ex,En,He)，该综合云模型的表征数分别为期望值Ex、熵En和超熵He；
S402、根据期望值Ex、熵En和超熵He和给定的云滴数N，得到一个均值为Ex、标准差为He的正态随机数以及一个均值为En，标准差为的正态随机数x；
S403、计算令x是定性概念的一次具体量化值，令y是x的确定度；
S404、重复执行步骤S402～S403，直至产生N个云滴；
S405、输出N个同一水平驾驶员的云滴在数域空间的定量位置和定性概念的确定度(x,y)；
S406、获得该驾驶水平的云滴在数域空间的定量位置和定性概念的确定度，构建该驾驶水平的评估云图。


4.如权利要求1所述的驾驶水平评估方法，其特征在于，所述将该待评估驾驶员的水平评估云图与所述不同驾驶水平对应的评估云图进行比较，确定该待评估驾驶员的驾驶水平，包括：
计算所述待评估驾驶员的水平评估云图与所述不同驾驶水平对应的评估云图之间的相似度；
将取得最大相似度的评估云图所对应的驾驶水平作为所述待评估驾驶员的驾驶水平。


5.如权利要求3所述的驾驶水平评估方法，其特征在于，所述驾驶员的驾驶状态包括违章情况、行驶方位和长期状态；
违章情况的评价指标包括按交通信号灯规定通行情况、按规定的速度行驶情况以及按规定车道行驶情况；
行驶方位的评价指标包括侧向偏差情况和方位偏差情况；
长期状态的评价指标包括驶情绪稳定性、运行速度判断能力、处理突发事件反应能力和不同驾驶环境时空判断能力。


6.如权利要求5所述的驶水平评估方法，其特征在于，所述违章情况、行驶方位和长期状态对应的云模型分别为A1＝(E1x,E1n,H1e)，A2＝(E...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪波，李智军，刘康，储晓丽，郝正源，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34