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、S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...

【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