运动基元库构建方法和装置、连接运动基元的方法和装置制造方法及图纸

本说明书提供一种类人驾驶运动基元库的构建方法和装置以及一种连接运动基元的方法和装置，构建方法包括：获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；确定车辆行驶的航向变化过零点，分割车辆特征数据，得到过分割数据段；根据各个过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个过分割数据段对应的属性特征集；基于所有过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段，以及对应的属性特征集。采用前述的运动基元库中运动基元构建的自动驾驶路径，更能满足乘客的乘坐体验。

Construction method and device of motion primitives library, method and device of connecting motion primitives

【技术实现步骤摘要】
运动基元库构建方法和装置、连接运动基元的方法和装置
本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及一种运动基元库的构建方法和装置，以及一种连接运动基元的方法和装置。
技术介绍
自动驾驶领域中，目前主要应用的自动驾驶方法时基于车辆传感器检测到的环境特征数据、车辆运行特征数据规划车辆的可行行驶轨迹和运行特性，并根据驾驶的安全性和高效性要求选定某一可行行驶轨迹和运动特性作为最终的行驶轨迹。因为当前自动驾驶控制方法仅根据环境特征数据、安全性要求和高效性要求规划行驶轨迹和运动特性，并没有考虑到车内人员的适应性。
技术实现思路
本说明书实施例类人驾驶基元库的构建方法和装置，用于根据车辆特征数据提取组成运动基元库的运动基元；此外，本申请还提供一种连接运动基元的方法和装置。一方面，本申请提供一种类人驾驶运动基元库的构建方法，包括：获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；所述行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；根据各个采样时刻的航向特征数据，确定车辆行驶的航向变化过零点；采用所述航向变化过零点作为过分割点，分割所述车辆特征数据，得到过分割数据段；根据各个所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个所述过分割数据段对应的属性特征集；基于所有所述过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段，以及对应的属性特征集。可选的，根据各个所述过分割数据段中的速度特征数据和位置特征数据，确定各个所述过分割数据段对应的属性特征集，包括：构建衰减函数和和高斯内核函数；根据所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，以及设定的临界阻尼系统数据，计算偏差数据；根据所述偏差数据、所述衰减函数和所述高斯内核函数，采用局部加权回归算法计算各个所述高斯内核函数对应的权重系数；采用所述过分割数据段的起始点速度，以及各个所述高斯内核函数对应的权重系数构建所述属性特征集。可选的，所述衰减函数为：其中：αz为预设参量，T为所述过分割数据段的持续时间，Δt为采样时刻的采样间隔。另一方面，本说明书还提供一种连接运动基元的方法，用于连接从前述类人驾驶运动基元库中选定的运动基元；包括：根据各个选定运动基元的持续时间计算总持续时间；采用所述总持续时间计算衰减函数；根据各个选定运动基元的持续时间、所述总持续时间分别计算各个选定运动基元的高斯内核中心和内核分布幅度，根据所有选定运动基元的高斯内核中心构建高斯内核中心序列，根据所有选定运动基元的内核分布幅度构建内核分布幅度序列；以及，根据所有选定运动基元的属性特征集中的权重系数构建基元轨迹特征序列；根据所述衰减函数、所述高斯内核中心序列、所述内核分布幅度序列、所述基元轨迹特征序列计算各个时刻点对应的非线性部分，并将所述非线性部分转换至全局坐标系；采用选定运动基元的速度特征数据和选定运动基元的速度参量计算各个所述时刻点对应的临界阻尼系统部分；以及，将所述非线性部分和所述临界阻尼系统求和，得到各个所述时刻点对应的轨迹坐标。可选的，将所述非线性部分转换为全局坐标系，包括：根据各个所述选定运动基元的起始点速度与全局坐标系坐标轴的夹角；根据所述夹角调整所述非线性部分，将所述非线性部分转换至全局坐标系。在一方面，本说明书提供一种类人驾驶运动基元库的构建装置，，包括：数据采集单元，用于获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；所述行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；分割单元，用于根据各个采样时刻的航向特征数据，确定车辆行驶的航向变化过零点；采用所述航向变化过零点作为过分割点，分割所述车辆特征数据，得到过分割数据段；特征集构建单元，用于根据各个所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个所述过分割数据段对应的属性特征集；运动基元筛选单元，用于基于所有所述过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的的过分割数据段，以及对应的属性特征集。可选的，所述特征集构建单元包括：函数构建子单元，用于构建衰减函数和和高斯内核函数；偏差数据计算子单元，用于根据所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，以及设定的临界阻尼系统数据，计算偏差数据；权重系数计算单元，根据所述偏差数据、所述衰减函数和所述高斯内核函数，采用局部加权回归算法计算各个所述高斯内核函数对应的权重系数；特征集构建子单元，用于采用所述过分割数据段的起始点速度，以及各个所述高斯内核函数对应的权重系数构建所述属性特征集。可选的，所述衰减函数为：其中：αz为预设参量，T为所述过分割数据段的持续时间，Δt为采样时刻的采样间隔。再一方面，本说明书提供一种连接从前述类人驾驶运动基元库中选定的运动基元；包括：时间计算单元，根据各个选定运动基元的持续时间计算总持续时间；衰减函数计算单元，采用所述总持续时间计算衰减函数；混合计算单元，用于根据各个选定运动基元的持续时间、所述总持续时间分别计算各个选定运动基元的高斯内核中心和内核分布幅度，根据所有选定运动基元的高斯内核中心构建高斯内核中心序列，根据所有选定运动基元的内核分布幅度构建内核分布幅度序列；以及，根据所有选定运动基元的属性特征集中的权重系数构建基元轨迹特征序列；非线性部分计算单元，根据所述衰减函数、所述高斯内核中心序列、所述内核分布幅度序列、所述基元轨迹特征序列计算各个时刻点对应的非线性部分，并将所述非线性部分转换至全局坐标系；组合单元，用于采用选定运动基元的速度特征数据和选定运动基元的速度参量计算各个所述时刻点对应的临界阻尼系统部分；以及，将所述非线性部分和所述临界阻尼系统求和，得到各个所述时刻点对应的轨迹坐标。可选的，所述非线性部分计算单元将所述非线性部分转换为全局坐标系，包括：根据各个所述选定运动基元的起始点速度与全局坐标系坐标轴的夹角；根据所述夹角调整所述非线性部分，将所述非线性部分转换至全局坐标系。本说明书提供的类人驾驶运动基元库的构建方法和装置，将复杂的驾驶行为分割为过分割数据段，并利用高斯混合模型实现了各个过分割数据段特征的表征，形成了各个过分割数据段对应的属性特征集；其中各个过分割数据段的表征方法再一定精度上表示驾驶行为的基础上，具有良好的泛化能力。随后采用了期望最大算法，基于基元表征与特征提取的相互依存关系，从没有标签的过分割数据段中进行提取，确定可以作为组成运动基元库的过分割数据段和对应的数据特征集。本专利技术中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。...

【技术保护点】
1.一种类人驾驶运动基元库的构建方法，其特征在于，包括：/n获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；所述行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；/n根据各个采样时刻的航向特征数据，确定车辆行驶的航向变化过零点；采用所述航向变化过零点作为过分割点，分割所述车辆特征数据，得到过分割数据段；/n根据各个所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个所述过分割数据段对应的属性特征集；/n基于所有所述过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段，以及对应的属性特征集。/n

【技术特征摘要】
1.一种类人驾驶运动基元库的构建方法，其特征在于，包括：
获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；所述行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；
根据各个采样时刻的航向特征数据，确定车辆行驶的航向变化过零点；采用所述航向变化过零点作为过分割点，分割所述车辆特征数据，得到过分割数据段；
根据各个所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个所述过分割数据段对应的属性特征集；
基于所有所述过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段，以及对应的属性特征集。


2.根据权利要求1所述的类人驾驶运动基元库的构建方法，其特征在于，根据各个所述过分割数据段中的速度特征数据和位置特征数据，确定各个所述过分割数据段对应的属性特征集，包括：
构建衰减函数和和高斯内核函数；
根据所述过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，以及设定的临界阻尼系统数据，计算偏差数据；
根据所述偏差数据、所述衰减函数和所述高斯内核函数，采用局部加权回归算法计算各个所述高斯内核函数对应的权重系数；
采用所述过分割数据段的起始点速度，以及各个所述高斯内核函数对应的权重系数构建所述属性特征集。


3.根据权利要求2所述的类人驾驶运动基元库的构建方法，其特征在于，所述衰减函数为：
其中：αz为预设参量，T为所述过分割数据段的持续时间，Δt为采样时刻的采样间隔。


4.一种连接运动基元的方法，用于连接在权利要求1-3任一项所述的类人驾驶运动基元库中选定的运动基元；其特征在于，包括：
根据各个选定运动基元的持续时间计算总持续时间；
采用所述总持续时间计算衰减函数；
根据各个选定运动基元的持续时间、所述总持续时间分别计算各个选定运动基元的高斯内核中心和内核分布幅度，根据所有选定运动基元的高斯内核中心构建高斯内核中心序列，根据所有选定运动基元的内核分布幅度构建内核分布幅度序列；以及，根据所有选定运动基元的属性特征集中的权重系数构建基元轨迹特征序列；
根据所述衰减函数、所述高斯内核中心序列、所述内核分布幅度序列、所述基元轨迹特征序列计算各个时刻点对应的非线性部分，并将所述非线性部分转换至全局坐标系；
采用选定运动基元的速度特征数据和选定运动基元的速度参量计算各个所述时刻点对应的临界阻尼系统部分；以及，将所述非线性部分和所述临界阻尼系统求和，得到各个所述时刻点对应的轨迹坐标。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述非线性部分转换为全局坐标系，包括：
根据各个所述选定运动基元的起始点速度与全局坐标系坐标轴的夹角；
根据所述夹角调整所述非线性部分，将所述非线性部分转换至全局坐标系。


6.一种类人驾驶运动基元库的构建装置，其特征在于，包括：
数据采...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟涌，韦家明，王博洋，龚建伟，熊光明，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11