一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，基于定义的换道行为和典型自然驾驶数据制作标准左换道和标准右换道时间序列；然后提取本次待分析的自然驾驶数据，制作车辆中心到参考车道线距离的时间序列；通过计算提取的时间序列与标准左换道、右换道时间序列的动态时间弯曲距离，判断是哪一侧换道。本发明专利技术是在分析换道行为基础上结合自然驾驶数据，提出了以车辆与车道线距离为切入点的动态时间弯曲距离匹配的自然驾驶数据换道行为提取方法。该方法相比于斜率比较、欧式距离等相似性度量方法，能够更好的度量两条序列间的形态相似度，且序列可以不等长，大幅提高了换道行为的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法
本专利技术涉及一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，应用于自动驾驶测试

技术介绍
随着自动驾驶技术的高速发展，自动驾驶将逐渐接替人在驾驶中的角色，处理越来越复杂的道路交通环境。而换道行为是驾驶需要、驾驶安全、周围车辆、路况因素等多个条件共同影响的结果，换道的车辆将驶离当前行驶的车道，进入相邻的车道。而换道行为也是引发交通事故的一大原因，因此换道行为的研究尤为重要。自然驾驶研究是指在自然状态下（即无干扰、无实验人员出现、日常驾驶状态下）利用高精度数据采集系统观测、记录驾驶员真实驾驶过程的研究。随着图像技术的发展，自然驾驶数据除了记录驾驶员行为和车辆运动过程，还可记录镜头道路环境和动态交通流要素，实现驾驶交通场景复现。可见，自然驾驶数据相较于场地测试更能体现驾驶员真实驾驶行为。针对换道行为的提取，已有相关成果体现了在这方面的研究工作。如：《WhattheDriver’sEyeTelltheCar’sBrain》中分析8669个实车换道样本，自然驾驶数据中虽然会采集转向灯信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，其特征在于，过程如下：/nstep 1：选取车辆所在车道的左侧或右侧车道线作为参考车道线；/nstep 2：基于典型自然驾驶数据，预先制作标准左换道时间序列T

【技术特征摘要】
1.一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，其特征在于，过程如下：
step1：选取车辆所在车道的左侧或右侧车道线作为参考车道线；
step2：基于典型自然驾驶数据，预先制作标准左换道时间序列Tsl和标准右换道时间序列Tsr，作为参考标准；
step3：提取本次待分析的自然驾驶数据，其中包含有车辆中心到参考车道线距离的数据d(t)；
step4：制作关于车辆中心到参考车道线距离的数据d(t)对应的时间序列Td；
step5：在时间序列Td中寻找车辆中心到参考车道线距离发生跳变的时刻tc；
step6：截取tc向前ta秒和向后tb秒一段时间窗[tc-ta，tc+tb]对应的数据片段d(ta,tb)，并记数据片段d(ta,tb)对应的时间序列为T(ta,tb)；
step7：并列计算时间序列T(ta,tb)与标准左换道时间序列Tsl的动态时间弯曲距离DTWl和时间序列T(ta,tb)与标准右换道时间序列Tsr的动态时间弯曲距离DTWr；
1）若DTWl小于等于设定的距离阈值X，且DTWr大于设定的距离阈值X，则数据片段d(ta,tb)为左换道片段中的数据，记为有效数据片段；
2）若DTWr小于等于设定的距离阈值X，且DTWl大于设定的距离阈值X，则数据片段d(ta,tb)为右换道片段中的数据，记为有效数据片段；
3）若DTWl和DTWr都小于等于设定的距离阈值X，进一步比较DTWl和DTWr的大小：
3-1）若DTWl＜DTWr，则数据片段d(ta,tb)为左换道片段中的数据，记为有效数据片段；
3-2）若DTWr＜DTWl，则数据片段d(ta,tb)为右换道片段中的数据，记为有效数据片段；
4）若DTWl和DTWr都大于设定的距离阈值X，则数据片段d(ta,tb)为无效数据片段；
step8：若step7中存在有效数据片段，再扩大截取时间窗，截取tc向前tforward秒和向后tbackward秒的一段时间窗[tc-tforward...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊英志，李鹏辉，陈华，梁黎明，乔敏，陈龙，陈涛，张强，夏芹，
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