一种异常驾驶行为识别方法技术

本申请涉及自动驾驶领域，公开了一种异常驾驶行为识别方法、系统以及包括该系统的车辆，异常驾驶行为识别方法包括：获取车辆驾驶行为数据，基于车辆驾驶行为数据判断车辆是否处于可疑异常驾驶行为的状态；如果车辆处于可疑异常驾驶行为的状态，则获取当前车辆驾驶场景数据；根据所述车辆驾驶行为数据和所述当前车辆驾驶场景数据判断所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为；在本申请技术方案中，将当前驾驶场景信息引入到车辆的异常驾驶行为的识别过程中，提升了异常驾驶行为识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种异常驾驶行为识别方法
本申请涉及自动驾驶领域，具体地，涉及一种异常驾驶行为识别方法、一种自动驾驶系统以及采用该自动驾驶系统的智能驾驶车辆。
技术介绍
随着5G通信和车联网技术的快速发展，自动驾驶技术已经成为研究热点。自动驾驶领域核心技术包括智能环境感知、自动导航定位、驾驶行为决策和智能路径规划控制等。自动驾驶行为决策技术是无人驾驶车能否平稳可靠运行的重要保障。对智能驾驶行为决策进行合理的评测是驾驶行为正确决策的基础。驾驶行为的决策和异常驾驶行为的识别又是自动驾驶理论的重要组成部分。通常，异常驾驶行为包括超速、急减速、急加速和频繁换道等非平稳的驾驶行为。提供可靠高效的异常驾驶行为识别方法对提升用户驾驶体验和改进现有驾驶行为决策具有重要的实际意义。在很多情况下，现有技术所识别的异常驾驶行为只是可疑异常驾驶行为，而并非真正的异常驾驶行为。参见图1所示出的场景100，其中示出了三种不同的情况，在左侧的图中，车辆101的车道无其它车辆，如果发生车辆刹车(包括急刹车)，属于异常刹车行为；在中间的图中，车辆101车道前方有车辆102慢行，在这种情况下如果发生车辆刹车(包括急刹车)，则属于正常刹车行为；在右侧的图中，车辆101前方有他车103切入，且车速较低，在这种情况下如果发生车辆刹车(包括急刹车)，则属于正常刹车行为。可以看出，在上述三种情况中，只有第一种情况是真正的异常驾驶行为，而后两种都是正常刹车行为(为了避免和前车的碰撞)，但现有技术会认为所有的急刹车都是异常驾驶行为，这样对于异常驾驶的识别是不准确的。基于以上，需要一种新的异常驾驶行为识别方法，其可以更加准确地识别异常驾驶行为。
技术实现思路
为了解决现有技术中异常驾驶行为识别准确度低的问题，本申请各种实施例提供了一种异常驾驶行为识别方法、系统、非暂态存储介质和采用该系统的车辆。本申请技术方案结合了车辆驾驶行为和车辆驾驶场景这两方面的信息数据，并至少依据这两方面的数据，利用为具体场景所设定的算法逻辑来综合判断车辆是否处于异常驾驶状态，从而解决了现有技术中对于异常驾驶行为识别不够准确的问题。作为本申请的一方面，本申请实施例提供了一种车辆异常驾驶识别方法，该方法具体可以包括：通过行车电脑ECU(ElectronicControlUnit)或者车载控制系统获得车辆驾驶行为数据，基于车辆驾驶行为数据判断车辆是否处于可疑异常驾驶行为的状态；通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声雷达等车载装置来获取当前车辆驾驶场景数据；根据车辆驾驶行为数据和当前车辆驾驶场景数据来判断上述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为。上述方法结合了车辆的驾驶行为数据和当前驾驶场景数据这两种信息，并依据这两种信息来判断车辆是否处于异常驾驶行为的状态，从而克服了现有技术中仅仅基于车辆驾驶行为数据来对车辆进行异常驾驶行为的判断的不准确性，因此也提高了自动驾驶的安全性能。在一个可能的设计中，车辆的驾驶行为数据可以包括：车辆速度、车辆加速度、车辆朝向角、车辆距离车道线偏离值。这些驾驶行为数据都是可以直接获得或间接由车控参数计算求得，它们是对车辆驾驶行为的直接体现。通过对车辆驾驶行为数据进行聚类分析以获得(未决定的)异常驾驶行为；聚类分析可以使用习知的技术方案：例如：主成分分析法(PCA)、核主元分析法(KPCA)、局部线性嵌入(LLE)、拉普拉斯映射(LE)等。在一个可能的设计中，车辆的当前驾驶场景数据包括：车辆信息参数、他车信息参数、交通信号参数、车道线参数、道路信息参数。这些信息表征了车辆所处的具体驾驶场景。这些数据中有些是离散型的而有些是连续型的，可以将连续型的数据进行离散化处理，以便于后续的处理和运算。可以使用神经网络来对离散化处理后的当前车辆驾驶场景数据进行分类，以确定当前驾驶场景，神经网络包括以下至少一种：卷积神经网络(CNN)、极限学习机(ELM)。在一个可能的设计中，所确定的当前驾驶场景包括以下至少之一：路口减速、道路路段减速、压车道线。这几类场景在实际驾驶中出现的频次较高，并且在这几类场景下，如果仅依据驾驶行为数据来判断车辆是否处于异常驾驶状态容易发生误判。在一个可能的设计中，在确定了当前驾驶场景之后，根据当前驾驶场景确定与之对应的算法逻辑，算法逻辑可以是事先确定的规则，也可以依据实际的判断情况而作相应调整，从而确定在当前驾驶场景下车辆是否处于异常驾驶行为的状态。不同的当前驾驶场景对应有各自不同的算法逻辑。第二方面，提供一种自动驾驶辅助系统，包括用于获取车辆驾驶行为数据的第一装置；用于获取当前车辆驾驶场景数据的第二装置；与第一装置和第二装置通信连接的处理器；处理器配置为可以根据获取的车辆驾驶行为数据和当前车辆驾驶场景数据判断车辆是否处于异常驾驶状态。第一装置可以包括行车电脑ECU(ElectronicControlUnit)，第二装置可以包括：激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、数码相机。可以理解的是，第二方面提供的系统对应于第一方面提供的方法，故第二方面各实现方式以及达到的技术效果可参见第一方面各实现方式的相关描述。第三方面，提供一种智能驾驶车辆，其包括前述第二方面的自动驾驶辅助系统。第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括指令集，所述指令集可以被处理器执行以实现前述第一方面任意一种实现方式所述的方法。本申请各种实施例提供了异常驾驶行为识别方法、自动驾驶辅助系统、非暂态存储系统以及包括自动驾驶辅助系统的智能驾驶车辆。在本申请技术方案中，将当前驾驶场景信息引入到车辆的异常驾驶行为的识别过程中，从而解决了现有技术中由于对驾驶场景信息的考虑欠缺所导致的异常驾驶行为的误识别问题；并且本申请方案为具体的驾驶场景设定了与之相配合的多种算法逻辑，并通过多种算法逻辑的算法族的逻辑运算来确定车辆的异常驾驶行为识别，技术人员也可以依据实际需求来对算法逻辑进行合理地调整；因此本申请技术方案的扩展性好；另一方面，本申请技术方案的算法逻辑的代码量较小，因此本申请技术方案可以方便地直接应用于车辆端，具有经济性优势，综上：本申请技术方案可以广泛地适用于不同等级的自动驾驶方案、系统、车辆。附图说明图1是异常驾驶识别应用场景示意图；图2是本申请实施例提供的一种异常驾驶行为识别架构图；图3是本申请实施例提供的一种可疑异常驾驶行为识别流程示意图；图4是本申请实施例提供的一种用于驾驶场景识别的神经网络示意图；图5是本申请实施例提供的一种基于场景的异常驾驶行为识别示意图；图6-1是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图6-2是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图6-3是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图6-4是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图6-5是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图7-1是本申请实施例提供的一种场景下的一种算法逻辑示意图；图7-2是本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常驾驶行为识别方法，包括：/n获取车辆驾驶行为数据，基于所述车辆驾驶行为数据判断车辆是否处于可疑异常驾驶行为的状态；/n如果车辆处于可疑异常驾驶行为的状态，则获取当前车辆驾驶场景数据；/n至少根据所述车辆驾驶行为数据和所述当前车辆驾驶场景数据判断所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种异常驾驶行为识别方法，包括：
获取车辆驾驶行为数据，基于所述车辆驾驶行为数据判断车辆是否处于可疑异常驾驶行为的状态；
如果车辆处于可疑异常驾驶行为的状态，则获取当前车辆驾驶场景数据；
至少根据所述车辆驾驶行为数据和所述当前车辆驾驶场景数据判断所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其中：
对所述车辆驾驶行为数据进行聚类分析以获得可疑异常驾驶行为；所述车辆驾驶行为数据包括以下至少一种：车辆速度、车辆加速度、车辆朝向角、车辆距离车道线偏离值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中：
所述聚类分析包括以下方法的至少一种：主成分分析法(PCA)、核主元分析法(KPCA)、局部线性嵌入(LLE)、拉普拉斯映射(LE)。


4.根据权利要求2-3任一所述的方法，还包括：
使用神经网络对所述当前车辆驾驶场景数据进行分类，以确定当前驾驶场景；所述当前车辆驾驶场景数据包括以下的至少一种：车辆信息参数、他车信息参数、交通信号参数、车道线参数、道路信息参数；
所述至少根据所述车辆驾驶行为数据和所述当前车辆驾驶场景数据判断所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为包括：至少根据所述可疑异常驾驶行为和所述当前驾驶场景判断所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为。


5.根据权利要求4所述的方法，其中：
所述神经网络包括以下至少一种：卷积神经网络(CNN)、极限学习机(ExtremeLearningMachine)。


6.根据权利要求4所述的方法，其中：
所述当前驾驶场景包括以下至少之一：路口减速、道路路段减速、压车道线。


7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
在确定所述当前驾驶场景之后，根据所述当前驾驶场景确定与之对应的算法逻辑，并依据所述算法逻辑判断在当前驾驶场景下车辆的所述可疑异常驾驶行为是否为异常驾驶行为。


8.一种自动驾驶辅助系统，包括：
用于获取车辆驾驶行为数据的第一装置；
用于获取当前车辆驾驶场景数据的第二装置；
处理器，所述处理器与所述第一装置和第二装置通信连接；所述处理器配置为：基于所述车辆驾驶行为数据判断车辆是否处于可疑异常驾驶行为的状态，如果车辆处于可疑异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：马红占，俞佳伟，王改良，姜军，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44