高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型技术方案

一种高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型，属于自动驾驶技术领域。本发明专利技术的目的是分别采用综合成本核算方法、指数等级指标和信息熵理论，分析各元素对任务复杂度的影响，用于对自动驾驶汽车的行驶任务进行量化分级，支撑第三方汽车试验场等机构对自动驾驶汽车的高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型。本发明专利技术步骤是：系统硬件复杂度、自动驾驶等级复杂度、ADAS任务逻辑信息熵、ADAS行驶任务复杂度等四步。本发明专利技术建立首个高级驾驶辅助系统(ADAS)任务复杂度量化评估模型与方法，服务于整车厂和第三方测试机构建立完善的自动驾驶测试评价体系。

【技术实现步骤摘要】
高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型
本专利技术属于自动驾驶

技术介绍
伴随汽车行业的持续发展，我国车辆保有量逐年提升，导致城市交通拥堵、道路安全事故频繁发生。为了减少交通拥堵和交通事故造成的严重伤亡，各汽车制造商不断加大对高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术的研发投入以提高汽车的安全性。随着ADAS技术的不断完善并逐步向智能驾驶技术发展，汽车将在可预期的未来实现自动驾驶。根据美国机动车工程师协会SAEJ3016协议，将自动驾驶等级划分为以下几个层次：L0(无自动化)，由人类驾驶者全权操作汽车，在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助；L1(驾驶支援)，通过驾驶环境对放线盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援，对其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作；L2(部分自动化)，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作；L3(有条件自动化)，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统请求，人类驾驶者提供适当的应答；L4(高度自动化)，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，根据系统请求，人类驾驶者不一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型，其特征在于：其步骤是：/n步骤一、系统硬件复杂度计算/n假设一个自动驾驶系统包含n

【技术特征摘要】
1.一种高级驾驶辅助系统任务复杂度量化模型，其特征在于：其步骤是：
步骤一、系统硬件复杂度计算
假设一个自动驾驶系统包含na个硬件元素，其第i个硬件元素市场单价为pi，附加价值为ci，根据独立分布原则，定义第i个硬件元素的硬件复杂度ai，即



步骤二、自动驾驶等级复杂度计算
定义自动驾驶各等级如下：L0级复杂度l0；L1级复杂度l1；L2级复杂度l2；L3级复杂度l3；L4级复杂度l4和L5级复杂度l5，根据自动驾驶等级的内涵，拟采用难度指数增长原则，计算第i个自动驾驶等级复杂度li，即



步骤三、ADAS任务逻辑信息熵
采用图论和信息熵理论计算第i个ADAS任务的逻辑复杂度，首先，定义第i个ADAS任务的逻辑流为一个有向图：



其中，表示第i个有向图Gi的顶点集，εi表示第i个有向图Gi的顶点间的关系集合即弧的集合；
任务复杂度一阶熵的计算流程描述如下：设有向图Gi有ni个顶点，第j个顶点依附的弧头数称为该顶点的入度第j个顶点依附的弧尾数称为该顶点的出度那么，按照入度和出度所构成的二元集合分别对有向图Gi中每顶点进行归类，得到一阶信息熵的类别数ni，1和每个类别的出入度个数mi，1，k，k＝1，...，ni，1。根据信息熵理论和上述变量，计算第i个ADAS任务的一阶信息熵Hi，1：



任务复杂度二阶熵的计算流程描述如下：设有向图Gi有ni个顶点，第j个顶点邻接的顶点集合如果第j个顶点邻接的顶点集...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇雷，殷璐，胡云峰，陈虹，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22