一种驾驶员制动行为分析方法技术

本发明专利技术涉及一种驾驶员制动行为分析方法及系统，分别获取自车制动参数、自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数以及环境参数；以自车制动踏板从非制动状态变为制动状态为基准，提取场景关键帧及关键帧对应前3秒内的信息，并以此将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景；根据场景划分结果将关键帧信息进行分类存储，并计算关键帧下车头时距值THW＝纵向距离/自车车速；在所有组合场景下利用线性回归算法对THW为纵轴，自车车速为横轴的数据分布点上边界进行回归计算，进而得到在各场景下驾驶员制动行为模型。本方法将场景分为三个大类，有相互独立的驾驶员制动行为模型，可为自动驾驶功能算法设计提供更加可靠地理论支撑。供更加可靠地理论支撑。供更加可靠地理论支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶员制动行为分析方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及一种驾驶员制动行为分析方法。

技术介绍

[0002]随着智能网联汽车的大力发展，汽车的自动驾驶能力加强需要结合本土自然驾驶习惯，现行的自动驾驶功能参数制定缺少中国自然驾驶习惯结论的支撑，本专利技术提供一种方法，通过分析中国道路自然人驾驶习惯，确定驾驶员制动心理阈值，为自动驾驶功能安全提供优化方法。
[0003]名词解释：
[0004]CIPV(Closest in path vehicle)：路径上最近的车辆。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种驾驶员制动行为分析方法。
[0006]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种驾驶员制动行为分析方法，包括以下步骤：
[0008]分别获取自车制动参数、自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数以及环境参数；所述自车制动参数包括自车速度、制动踏板速度；
[0009]以自车制动踏板从非制动状态变为制动状态为基准，提取场景关键帧及关键帧对应前3秒内的信息，并根据所述关键帧以及关键帧对应前3秒内的信息将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景；
[0010]根据场景划分结果将关键帧信息进行分类存储，并计算关键帧下车头时距值THW＝纵向距离/自车车速；
[0011]在所有组合场景下利用线性回归算法对THW为纵轴，自车车速为横轴的数据分布点上边界进行回归计算，进而得到在各场景下驾驶员制动行为模型。
[0012]进一步的，所述自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数包括：自车与其他交通参与者间的纵向距离、横向距离、相对速度以及其他交通参与者的横向速度变化率；所述环境参数包括CIPV、道路类型、天气、时间。
[0013]进一步的，所述的根据所述关键帧以及关键帧对应前3秒内的信息将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景，包括：
[0014]从关键帧中进行查找当前车CIPV状态值在三秒内存在0变为1的帧数，将其分类为加塞场景；
[0015]当前车CIPV状态值在三秒内维持1不变，且计算相对速度+自车速度在3秒内减小时，将其分类为前车减速场景；
[0016]当前车CIPV状态值在三秒内维持1不变，且计算相对速度+自车速度在3秒内均小于等于1m/s，将其分类为前车静止场景。
[0017]进一步的，在进行回归计算之前还包括：根据道路类型、时间、天气对所述前车加
塞场景、前车减速场景、前车静止场景进行进一步细分。
[0018]进一步的，所述的根据道路类型、时间、天气对所述前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景进行进一步细分，具体为：
[0019]在前车加塞场景、前车减速场景下根据道路类型按照普通道路与高速道路进行区分；
[0020]在前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景下根据时间按照黑夜与白天进行区分，根据天气按照晴天、雨天进行区分。
[0021]第二方面，本专利技术提供一种驾驶员制动行为分析系统，包括：
[0022]数据获取模块，分别获取自车制动参数、自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数以及环境参数；所述自车制动参数包括自车速度、制动踏板速度；
[0023]场景划分模块，以自车制动踏板从非制动状态变为制动状态为基准，提取场景关键帧及关键帧对应前3秒内的信息，并根据所述关键帧以及关键帧对应前3秒内的信息将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景；
[0024]计算模块，根据场景划分结果将关键帧信息进行分类存储，并计算关键帧下车头时距值THW＝纵向距离/自车车速；
[0025]模型构建模块，在所有组合场景下利用线性回归算法对THW为纵轴，自车车速为横轴的数据分布点上边界进行回归计算，进而得到在各场景下驾驶员制动行为模型。
[0026]进一步的，所述自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数包括：自车与其他交通参与者间的纵向距离、横向距离、相对速度以及其他交通参与者的横向速度变化率；所述环境参数包括CIPV、道路类型、天气、时间。
[0027]进一步的，在进行回归计算之前还包括：根据道路类型、时间、天气对所述前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景进行进一步细分。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：
[0029]多个传感器，用于采集自车制动参数、自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数以及环境参数；
[0030]存储器，用于存储传感器采集的参数并用于存储计算机软件程序；
[0031]处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的计算机软件程序，对传感器采集的参数进行处理，进而实现本专利技术第一方面所述的一种驾驶员制动行为分析方法。
[0032]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，该存储介质中存储有用于实现本专利技术第一方面所述的一种驾驶员制动行为分析方法的计算机软件程序。
[0033]本专利技术的有益效果是：传统的驾驶员制动行为的分析没有具体分场景进行模型设定，场景覆盖度低，指标化单一，可靠性不足，本方法将场景分为三个大类，有相互独立的驾驶员制动行为模型，可为自动驾驶功能算法设计提供更加可靠地理论支撑。
附图说明
[0034]图1为本专利技术实施例提供的一种驾驶员制动行为分析方法流程图。
具体实施方式
[0035]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并
非用于限定本专利技术的范围。
[0036]实施例1
[0037]如图1所示，本专利技术实施例提供一种驾驶员制动行为分析方法，包括以下步骤：
[0038]1.在采集时以固定帧率记录自车速度，制动踏板状态，自车与其他交通参与者间的纵向距离，横向距离，相对速度，其他交通参与者的横向速度变化率，CIPV，道路类型，天气，时间。
[0039]2.以自车制动踏板从非制动变为制动状态进行场景关键帧查找，并提取当前帧采集信息。
[0040]3.利用横向距离，自车速度，相对速度进行计算归类将场景分为前车减速、前车静止、前车加塞三类。
[0041]4.通过回归算法对每个场景下进行模型分析，总结适用于场景下的驾驶员刹车模型。
[0042]具体的，在采集时将自车速度，制动踏板速度从CAN通道中进行解析记录，将自车与其他交通参与者间的纵向距离，横向距离，相对速度，其他交通参与者的横向速度变化率，CIPV，道路类型，天气，时间从传感器通道中进行解析记录。
[0043]然后以固定帧率融合两种采集数据，以自车制动踏板从非制动状态变为制动状态为基准提取场景关键帧数及帧数对应前3秒内信息。
[0044]从关键帧中进行查找当前车CIPV状态值在三秒内存在0变为1的帧数，将其分类为加塞场景；当前车CIPV状态值在三秒内维持1不变，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员制动行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取自车制动参数、自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数以及环境参数；所述自车制动参数包括自车速度、制动踏板速度；以自车制动踏板从非制动状态变为制动状态为基准，提取场景关键帧及关键帧对应前3秒内的信息，并根据所述关键帧以及关键帧对应前3秒内的信息将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景；根据场景划分结果将关键帧信息进行分类存储，并计算关键帧下车头时距值THW＝纵向距离/自车车速；在所有组合场景下利用线性回归算法对THW为纵轴，自车车速为横轴的数据分布点上边界进行回归计算，进而得到在各场景下驾驶员制动行为模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自车与其他交通参与者之间的相对行驶参数包括：自车与其他交通参与者间的纵向距离、横向距离、相对速度以及其他交通参与者的横向速度变化率；所述环境参数包括CIPV、道路类型、天气、时间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据所述关键帧以及关键帧对应前3秒内的信息将关键帧所在场景划分为前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景，包括：从关键帧中进行查找当前车CIPV状态值在三秒内存在0变为1的帧数，将其分类为加塞场景；当前车CIPV状态值在三秒内维持1不变，且计算相对速度+自车速度在3秒内减小时，将其分类为前车减速场景；当前车CIPV状态值在三秒内维持1不变，且计算相对速度+自车速度在3秒内均小于等于1m/s，将其分类为前车静止场景。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在进行回归计算之前还包括：根据道路类型、时间、天气对所述前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景进行进一步细分。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的根据道路类型、时间、天气对所述前车加塞场景、前车减速场景、前车静止场景进行进一步细分，具体为：在前车加塞场景、前车减速场景下根据道路类型按照普通道路与高...

【专利技术属性】
技术研发人员：李森林，周风明，郝江波，谢赤天，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：