用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法技术方案

本发明专利技术公开一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，该方法基于包含有数据提取与计算模块和典型场景类型识别模块的系统实现；数据提取与计算模块从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数；典型场景类型识别模块根据提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态对典型场景进行识别，包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景。该方法是对典型自然驾驶场景的全面提取，实现了离线对典型自然驾驶场景的应用，结构完整，可应用性强。

【技术实现步骤摘要】
用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法
本专利技术涉及汽车智能驾驶系统的测试、分析和评价应用领域，具体涉及一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法。
技术介绍
近年来，随着科技的进步，汽车智能化程度越来越高，L2、L3级智能驾驶系统逐步推向市场。汽车在进入市场之前，必须经过充分的测试与验证，以保证智能控制系统在其设计运行域内可以安全地运行。自然驾驶场景指驾驶员在实际道路行驶中所遇到的真实交通状况，典型自然驾驶场景的研究对智能驾驶系统的研发、测试用例的编写和评价标准的制定都具有重要意义。典型自然驾驶场景的提取是场景研究的基础，目前有关研究人员提出了多种类型的典型自然驾驶场景的提取方法，比如德国的PEGASUS项目提出了危险驾驶场景提取方法的研究流程，得到了危险驾驶场景提取的一般标准；国内的张磊在《基于驾驶员特性自学习方法的车辆纵向驾驶辅助系统》提出了连续跟车工况的提取标准，王雪松在《基于自然驾驶数据的变道切入行为分析》中提出了邻车切入工况的识别方法。显然这些研究都仅限于单一功能场景的提取，目前还尚未形成标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述方法基于包含有数据提取与计算模块（1）和典型场景类型识别模块（2）的系统实现；/n所述数据提取与计算模块（1）从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数，所述驾驶场景关键参数包含有：采集时间t、采样步长T、主车车速egoV、主车加速度egoAcc、主车到车道线的距离distanceLane、目标物编号objectID、目标物行驶车道标志laneID、目标物相对纵向距离distanceX、目标物相对纵向速度relVX、目标物相对纵向加速度relAccX、目标物碰撞时间TTC、目标物车头时距THW；/n所...

【技术特征摘要】
1.一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述方法基于包含有数据提取与计算模块（1）和典型场景类型识别模块（2）的系统实现；
所述数据提取与计算模块（1）从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数，所述驾驶场景关键参数包含有：采集时间t、采样步长T、主车车速egoV、主车加速度egoAcc、主车到车道线的距离distanceLane、目标物编号objectID、目标物行驶车道标志laneID、目标物相对纵向距离distanceX、目标物相对纵向速度relVX、目标物相对纵向加速度relAccX、目标物碰撞时间TTC、目标物车头时距THW；
所述典型场景类型识别模块（2）根据所述数据提取与计算模块（1）提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态，对典型场景进行识别，所述典型场景包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景，供使用者提取使用。


2.根据权利要求1所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述数据提取与计算模块（1）首先从车辆行驶数据库中筛选原始数据，所述原始数据包含有：采集时间t、采样步长T、主车车速egoV、主车加速度egoAcc、主车到车道线的距离distanceLane、目标物编号objectID、目标物行驶车道标志laneID、目标物相对纵向距离distanceX、目标物相对纵向速度relVX、目标物相对纵向加速度relAccX；
然后，所述数据提取与计算模块（1）通过匹配每一组原始数据对应的采集时间t，匹配每一时刻的主车车速egoV、目标物编号objectID、目标物相对纵向距离distanceX、目标物相对纵向速度relVX，获得每一时刻每一个目标物与主车的相对速度和相对位置；
最后，所述数据提取与计算模块（1）计算目标物碰撞时间TTC和目标物车头时距THW，其中，计算目标物碰撞时间TTC的方法为：
TTC=distanceX/relVX(1)；
计算目标物车头时距THW的方法为：
THW=distanceX/egoV(2)。


3.根据权利要求1所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述典型场景类型识别模块（2）包括有危险场景识别模块（21）、主车换道场景识别模块（22）、跟车行驶场景识别模块（23）、邻车切入与前车切出场景识别模块（24）和巡线行驶场景识别模块（25）；
所述危险场景识别模块（21）识别危险场景；
所述主车换道场景识别模块（22）识别主车换道场景；
所述跟车行驶场景识别模块（23）识别跟车行驶场景；
所述邻车切入与前车切出场景识别模块（24）识别邻车切入场景和前车切出场景；
巡线行驶场景识别模块（25）识别巡线行驶场景。


4.根据权利要求3所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述危险场景识别模块（21）通过判断主车加速度egoAcc、目标物碰撞时间TTC、目标物车头时距THW是否满足危险条件识别危险场景；
所述危险条件为：主车加速度egoAcc、目标物碰撞时间TTC和目标物车头时距THW中的任一项超过对应设定的安全场景边界值；
当满足所述危险条件时判定为进入危险场景，记录满足危险条件时的时间为tdanger。


5.根据权利要求4所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：
当所述主车加速度egoAcc<设定的主车加速度安全场景边界值时，满足危险条件；
当所述目标物碰撞时间TTC<设定的目标物碰撞时间安全场景边界值，且主车发生制动时，满足危险条件；
当所述目标物车头时距THW<设定的目标物车头时距安全场景边界值，且主车发生制动时，满足危险条件。


6.根据权利要求4或5所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述危险场景识别模块（21）自满足危险条件时的时间tdanger向前预留时间tdangerForward、向后预留时间tdangerBackward，记录危险场景的时间区间为[tdanger－tdangerForward,tdanger＋tdangerBackward]。


7.根据权利要求3所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述主车换道场景识别模块（22）通过判断主车到车道线的距离distanceLane是否满足主车换道条件识别主车换道场景；
所述主车换道条件为：相邻采样时间的主车到某侧车道线的距离变化量大于设定的距离阈值；
当满足所述主车换道条件时判定为进入主车换道场景，记录满足主车换道条件时的时间为tlane。


8.根据权利要求7所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：设换道过程总持续时长为tlaneProcess，则记录主车换道场景时间区间为[tlane－tlaneProcess/2,tlane＋tlaneProcess/2]。


9.根据权利要求3所述的用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，其特征在于：所述跟车行驶场景识别模块（23）首先通过判断主车速度egoV、目标物编号ObjectID、目标物行驶车道标志laneID、目标物相对纵向距离distanceX是否满足跟车行驶预选条件识别预选跟车行驶场景，然后再通过判断预选跟车行驶场景是否满足跟车行驶场景时间条件识别跟车行驶场景；
所述跟车行驶预选条件为在某一时间段内主车所在车道存在有与主车纵向距离最近的目标物，且主车速度不为零；
设...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华，熊英志，梁黎明，陈龙，李鹏辉，赵树廉，陈涛，夏芹，夏利红，
申请(专利权)人：中汽院汽车技术有限公司，中国汽车工程研究院股份有限公司，中汽院智能网联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11