智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法及调控终端技术

本申请提供一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法及调控终端，涉及汽车技术领域。其中，该方法包括：获取混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据；根据混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略；向目标智能网联自动驾驶车辆发送实时动态安全行驶博弈策略，实现了可以在混合交通场景下，确定智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，以使目标智能网联自动驾驶车辆按照动态安全博弈策略行驶，提高了博弈动态行驶安全测控方法的鲁棒性和适用性。

【技术实现步骤摘要】
智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法及调控终端
本申请涉及汽车
，特别涉及一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法及调控终端。
技术介绍
智能网联汽车(IntelligentConnectedVehicle，ICV)，是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。其中，根据是否可以自动驾驶，智能网联汽车又可以分为智能网联自动驾驶汽车和智能网联人工驾驶汽车。现有的，控制智能网联自动驾驶汽车在道路上行驶时，主要是控制智能网联自动驾驶汽车在预设道路上行驶，交通场景较为简单，未进行混流交通系统的联动，动态安全决策存在简单化、控制策略不够严密等问题。但由于实际交通场景一般都较为复杂，因此现有的控制方法无法满足实际混流交通场景的需求。
技术实现思路
本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法及调控终端，可以满足实际混流交通场景的需求。为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法，包括：获取混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，所述初始运动特征数据用于表征所述目标智能网联自动驾驶车辆的实际运动状态；根据混合交通场景下的所述环境特征数据和所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，所述安全博弈模型根据训练样本数据集构建，所述安全博弈模型包括下述至少一个：负和博弈模型、零和博弈模型、正和博弈模型、动态博弈模型，所述训练样本数据集包括多个智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，且每个所述训练样本数据标注有博弈策略标签；向所述目标智能网联自动驾驶车辆发送所述实时动态安全行驶博弈策略，以使所述目标智能网联自动驾驶车辆按照所述实时动态安全行驶博弈策略行驶。在可选的实施方式中，所述基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略之前，所述方法还包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本数据，每个所述样本数据包括：预设历史时间段内混合交通场景下的环境特征数据和样本车辆对应的运动特征数据，所述样本车辆包括智能网联自动驾驶样本车辆，且所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的样本数据标注有博弈策略标签，所述博弈策略标签包括所述智能网联自动驾驶样本车辆与任一所述样本车辆的博弈策略类型，以及每种博弈策略类型对应的博弈策略概率；根据所述样本数据集，获取训练样本数据集，所述训练样本数据集包括所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据；根据所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，构建所述安全博弈模型。在可选的实施方式中，所述根据所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，构建所述安全博弈模型之后，所述方法还包括：根据所述样本数据集，获取测试样本数据集，所述测试样本数据集包括多个智能网联自动驾驶样本车辆对应的测试样本数据；根据所述测试样本数据集和所述安全博弈模型，预测获取所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略；根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略和博弈策略标签，更新所述安全博弈模型。在可选的实施方式中，所述根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略，更新所述安全博弈模型，包括：根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应标注的博弈策略标签和预测获取的所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略，调整所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应标注的博弈策略类型的博弈策略概率；基于所述测试样本数据集中调整后的各智能网联自动驾驶样本车辆所对应的博弈策略类型的博弈策略概率，更新所述安全博弈模型。在可选的实施方式中，所述根据所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，构建所述安全博弈模型之后，所述方法还包括：基于数字孪生技术构建所述混合交通场景对应的虚拟仿真交通场景、所述目标智能网联自动驾驶车辆对应的车辆仿真模型；根据所述虚拟仿真交通场景和所述车辆仿真模型，基于硬件在环技术对所述目标智能网联自动驾驶车辆进行仿真，确定所述实时动态安全行驶博弈策略下所述目标智能网联自动驾驶车辆对应的目标运动特征数据是否符合预设安全行驶要求；若确定不符合预设安全行驶要求，则根据预设更新条件更新所述安全博弈模型。在可选的实施方式中，所述根据混合交通场景下的所述环境特征数据和所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，包括：根据所述混合交通场景下的环境特征数据，获取所述混合交通场景下其他车辆的运动特征数据；根据所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据和所述混合交通场景下其他车辆的运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略。在可选的实施方式中，所述向所述目标智能网联自动驾驶车辆发送所述实时动态安全行驶博弈策略之后，所述方法还包括：获取所述实时动态安全行驶博弈策略下所述目标智能网联自动驾驶车辆对应的目标运动特征数据；根据所述目标运动特征数据和预设安全行驶指标，确定所述目标运动特征数据是否符合预设安全行驶要求。在可选的实施方式中，所述根据所述目标运动特征数据和预设安全行驶指标，确定所述目标运动特征数据是否符合预设安全行驶要求，包括：若确定所述目标运动特征数据不符合预设安全行驶要求，则基于所述安全博弈模型重新确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，并根据预设筛选条件向混合交通场景中的至少一个所述其他车辆对应的控制信息和/或告警信息。在可选的实施方式中，所述博弈策略包括下述至少一项：纵向加/减速度、横向加/减速度、变道、制动、停车、转向、掉头；所述混合交通场景下的环境特征数据包括下述至少一项：其他车辆的运动特征数据、道路状况数据、交通设施数据、气象数据，交通参与者数据。第二方面，本专利技术提供一种智能网联汽车的调控终端，该调控终端可以包括：特征识别模块，用于获取混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，所述初始运动特征数据用于表征所述目标智能网联自动驾驶车辆的实际运动状态；博弈策略模块，用于根据混合交通场景下的所述环境特征数据和所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，所述安全博弈模型根据训练样本数据集构建，所述安全博弈模型包括下述至少一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法，其特征在于，包括：/n获取混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，所述初始运动特征数据用于表征所述目标智能网联自动驾驶车辆的实际运动状态；/n根据混合交通场景下的所述环境特征数据和所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，所述安全博弈模型根据训练样本数据集构建，所述安全博弈模型包括下述至少一个：负和博弈模型、零和博弈模型、正和博弈模型、动态博弈模型，所述训练样本数据集包括多个智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，且每个所述训练样本数据标注有博弈策略标签；/n向所述目标智能网联自动驾驶车辆发送所述实时动态安全行驶博弈策略，以使所述目标智能网联自动驾驶车辆按照所述实时动态安全行驶博弈策略行驶。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能网联汽车的博弈动态行驶安全测控方法，其特征在于，包括：
获取混合交通场景下的环境特征数据和目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，所述初始运动特征数据用于表征所述目标智能网联自动驾驶车辆的实际运动状态；
根据混合交通场景下的所述环境特征数据和所述目标智能网联自动驾驶车辆的初始运动特征数据，基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略，所述安全博弈模型根据训练样本数据集构建，所述安全博弈模型包括下述至少一个：负和博弈模型、零和博弈模型、正和博弈模型、动态博弈模型，所述训练样本数据集包括多个智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，且每个所述训练样本数据标注有博弈策略标签；
向所述目标智能网联自动驾驶车辆发送所述实时动态安全行驶博弈策略，以使所述目标智能网联自动驾驶车辆按照所述实时动态安全行驶博弈策略行驶。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于安全博弈模型确定所述目标智能网联自动驾驶车辆的实时动态安全行驶博弈策略之前，所述方法还包括：
获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本数据，每个所述样本数据包括：预设历史时间段内混合交通场景下的环境特征数据和样本车辆对应的运动特征数据，所述样本车辆包括智能网联自动驾驶样本车辆，且所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的样本数据标注有博弈策略标签，所述博弈策略标签包括所述智能网联自动驾驶样本车辆与任一所述样本车辆的博弈策略类型，以及每种博弈策略类型对应的博弈策略概率；
根据所述样本数据集，获取训练样本数据集，所述训练样本数据集包括所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据；
根据所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，构建所述安全博弈模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述智能网联自动驾驶样本车辆对应的训练样本数据，构建所述安全博弈模型之后，所述方法还包括：
根据所述样本数据集，获取测试样本数据集，所述测试样本数据集包括多个智能网联自动驾驶样本车辆对应的测试样本数据；
根据所述测试样本数据集和所述安全博弈模型，预测获取所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略；
根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略和博弈策略标签，更新所述安全博弈模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略，更新所述安全博弈模型，包括：
根据所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应标注的博弈策略标签和预测获取的所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应的博弈策略，调整所述测试样本数据集中各智能网联自动驾驶样本车辆对应标注的博弈策略类型的博弈策略概率；
基于所述测试样本数据集中调整后的各智能网联自动驾驶样本车辆所对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兴彬，闵新和，张鹏，李妮妮，曹伟，肖舜仁，邓展鹏，吴袁生，袁文强，艾汉南，
申请(专利权)人：广州机械科学研究院有限公司，中汽检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44