一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，包括：步骤1，进行车辆与行人初始化；步骤2，在单步时间间隔更新完后，判断人车间距是否小于交互判定边界且行人冻结数未达到上限，若是则进入步骤3；步骤3，通过当前的人车间距以及行人激进度计算行人继续前进的概率；步骤4，产生随机数，判断随机数是否大于前进概率；若是，则进入步骤5；若否，设置行人速度为预设速度，冻结数归零，进入步骤6；其中，所述随机数为大于0小于1的小数；步骤5，行人速度归零，冻结数加一；步骤6，更新行人与车辆的位置和速度；步骤7，判断行人是否已经通过路口，若已通过则仿真结束，若未通过则返回步骤2。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法
本专利技术涉及智能网联汽车领域，特别是关于一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法。
技术介绍
近年来汽车与人工智能均是业界与学界最关注的问题之一，硬件方面的逐步完善使得汽车的控制越发精细，同时算法方面的进步使得汽车电子控制单元(ECU)的计算能力大幅提升，更多的功能得以实现，因此汽车与人工智能的结合——智能网联汽车(ICV)被认为是当前汽车行业的核心问题之一。然而，目前市面上几乎所有已经量产商业化的智能驾驶汽车只能达到L2或L3等级，无法实现L4及以上的高等级自动驾驶。大部分当前智能驾驶无法到达高等级自动驾驶最大的痛点在于人、车混杂的复杂交通场景下通行效率过低。因此，如何设计合理的人车交互算法便是关键问题之一。想要设计出有效的决策系统，必须通过一系列实验以验证算法安全性，然而由于交通场景中的危险性，直接让真人参与到实车实验中是不合规范的，所以如何将行人纳入到仿真流程中，在仿真平台上还原行人的人车交互逻辑便是一个重要的课题。当前主要的人车混合仿真平台主要有：Prescan、Carla、Sumo。Prescan图形化程度高易于操作，Sumo界面简单且能够导入现有城市地图，然而此二者仿真平台中的行人无法通过接口进行控制，原因在于Prescan与Sumo本质上是宏观的交通流分析软件，行人的参数只有速度、加速度等；而Carla的控制接口虽然很丰富(在最新版本中甚至能够对人体的每一块骨骼进行操控)，然而其操作难度相对较大，操控行人的逻辑依托于V2X的集中规划中心，无法在行人中内嵌通行逻辑，同时能够控制的参数除了速度与加速度之外，主要集中于外形(例如性别、年龄等)，无法体现行人互相之间的个体内在激进程度差异。以上各平台的特点以及应用场景总结如下表1。表1各仿真平台特点与应用场景综上，有必要开发一种能够体现行人激进度个体差异性的人车交互仿真方法。为体现每个行人在交通场景中的个体差异性，需要赋予行人单独的内在逻辑，逻辑的主要功能为复现人车交互过程中的一系列决策。元胞自动机(CA)是一种较好的行人模拟机制，将道路划分为网格，行人具有基础的属性，该属性决定平均意义下该个体的速度、加速度等特点，而具体的运动则通过实时对周围8个方格的具体情况实时判定来产生，如果预测在某个方格会与其他个体产生碰撞，便通过交互函数产生一个占据潜在冲突区域的概率。本专利技术依托CA提供一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。为实现上述目的，本专利技术提供一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，包括：步骤1，进行车辆与行人初始化，每个行人在初始化时被赋予激进度作为内生参数，所述激进度数值越大代表行人越激进，反之则代表其越保守；步骤2，在单步时间间隔更新完后，判断人车间距是否小于交互判定边界且行人冻结数未达到上限，若是则进入步骤3；若否则说明未达成交互条件，行人与车辆继续保持各自移动状态；其中，所述单步时间间隔为预设的仿真步长值；所述交互判定边界为预设的人车间距值；所述行人冻结数表示行人坚持原先决策的难易度，初始值为零，上限为预设数值，上限越大表示行人越容易改变先前决策；步骤3，通过当前的人车间距以及行人激进度计算行人继续前进的概率；其中，通过下式(1)计算所述行人继续前进的概率：上式(1)中，prob(vehicle.x,agg)表示所述行人继续前进的概率，vehicle.x与vehicle.v表示车辆与行人之间的纵向距离以及车辆的纵向速度，agg表示行人的激进度，ssafe表示所述交互判定边界；步骤4，产生随机数，判断随机数是否大于前进概率；若是，则进入步骤5；若否，设置行人速度为预设速度，冻结数归零，进入步骤6；其中，所述随机数为大于0小于1的小数；步骤5，行人速度归零，冻结数加一；步骤6，更新行人与车辆的位置和速度；步骤7，判断行人是否已经通过路口，若已通过则仿真结束，若未通过则返回步骤2。优选的，所述激进度数值为0.1至0.9之间的实数。优选的，预先设定当所述行人冻结数达到上限后，行人将一直停留在原地直至车辆与行人不再产生交互。优选的，所述预设速度为1.5m/s。优选的，该方法还包括：每一组仿真均产生预设数量的初始化数值相同的车辆与行人；在每对行人与车辆的仿真过程中，当车辆还未通过路口时首先记录上一个时间间隔车辆与行人的速度、位置，随后更新车辆与行人的速度与位置，在通过路口后，判断人车是否碰撞，若碰撞则总碰撞次数加一；以及记录所述预设数量的仿真对象中发生车祸的次数和总的通行路口时间数据；其中，步骤1-7应用于每对行人与车辆的仿真过程。优选的，行人与车辆发生碰撞的条件为同时满足以下两不等式：|vehicle.x|≤0.5m(2)|pedestrian.y|≤0.2m(3)其中，vehicle.x表示车辆与行人之间的纵向距离，pedestrian.y表示行人与车辆之间的横向距离。优选的，所述方法基于采用元胞自动机模式的仿真构型。本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：提供一种能够体现行人个体激进程度差异性的人车交互场景仿真方法，充分体现了行人在真实场景中的决策连续性以及对侧向来车距离的敏感性，能够较好还原人车交互的过程。附图说明图1为本专利技术实施例中仿真场景的示意图。图2为本专利技术实施例提供的考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法的流传示意图。图3示出了不同激进度的行人在不同人车距离的前进概率曲线。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细的描述。本专利技术实施例提供一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，整体的仿真构型采用和元胞自动机相同的模式。其中，可以设置具有初始化的位置、速度等属性的个体单元，仿真开始后，每经过一个短时间间隔个体单元根据当前的状态来更新下一个时间段的行为。本专利技术实施例提供一种仿真系统，用来实施上述行人穿行场景仿真方法，该系统中，预先设定如表2所示的常数。容易理解，下述表2设定的常数仅为示例，本领域技术人员可以根据需要从中选择部分或者设置其它常数。表2其中，仿真步长(即单步时间间隔)设置为0.1s，即每隔0.1秒行人以及车辆的位置、速度等信息进行一次更新，该更新频率较高，能够满足仿真的精度需求。设定行人运动速度为正常行人行走速度，比如1.5m/s。冻结判定次数(即冻结数的上限)与后续仿真流程有关，表示行人坚持原先决策的难易度，其数值越大则表示行人越容易改变先前决策。交互判定边界预设为例如15m，即当人车距离小于15米时交互流程开启。车辆常数方面，自车操作裕量指的是留存给自车制动操作的时间，设置为1秒；自车理想速度为5m/s，加速情况下的期望本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，包括：/n步骤1，进行车辆与行人初始化，每个行人在初始化时被赋予激进度作为内生参数，所述激进度数值越大代表行人越激进，反之则代表其越保守；/n步骤2，在单步时间间隔更新完后，判断人车间距是否小于交互判定边界且行人冻结数未达到上限，若是则进入步骤3；若否则说明未达成交互条件，行人与车辆继续保持各自移动状态；其中，所述单步时间间隔为预设的仿真步长值；所述交互判定边界为预设的人车间距值；所述行人冻结数表示行人坚持原先决策的难易度，初始值为零，上限为预设数值，上限越大表示行人越容易改变先前决策；/n步骤3，通过当前的人车间距以及行人激进度计算行人继续前进的概率；/n其中，通过下式(1)计算所述行人继续前进的概率：/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，包括：
步骤1，进行车辆与行人初始化，每个行人在初始化时被赋予激进度作为内生参数，所述激进度数值越大代表行人越激进，反之则代表其越保守；
步骤2，在单步时间间隔更新完后，判断人车间距是否小于交互判定边界且行人冻结数未达到上限，若是则进入步骤3；若否则说明未达成交互条件，行人与车辆继续保持各自移动状态；其中，所述单步时间间隔为预设的仿真步长值；所述交互判定边界为预设的人车间距值；所述行人冻结数表示行人坚持原先决策的难易度，初始值为零，上限为预设数值，上限越大表示行人越容易改变先前决策；
步骤3，通过当前的人车间距以及行人激进度计算行人继续前进的概率；
其中，通过下式(1)计算所述行人继续前进的概率：



上式(1)中，prob(vehicle.x,agg)表示所述行人继续前进的概率，vehicle.x与vehicle.v表示车辆与行人之间的纵向距离以及车辆的纵向速度，agg表示行人的激进度，ssafe表示所述交互判定边界；
步骤4，产生随机数，判断随机数是否大于前进概率；若是，则进入步骤5；若否，设置行人速度为预设速度，冻结数归零，进入步骤6；其中，所述随机数为大于0小于1的小数；
步骤5，行人速度归零，冻结数加一；
步骤6，更新行人与车辆的位置和速度；
步骤7，判断行人是否已经通过路口，若已通过则仿真结束，若未通过则...

【专利技术属性】
技术研发人员：许庆，王裕宁，黄荷叶，王建强，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11