一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法技术方案

本发明专利技术涉及一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，包括以下步骤1)根据自动驾驶功能和设计运行域，获取功能场景以及感知系统性能要求；2)收集感知系统评价指标，构建自动驾驶汽车感知系统评价体系；3)分析感知系统的触发条件，构建感知系统具体测试场景；4)在具体测试场景中测试验证感知系统，是否满足性能要求，进行感知系统迭代，直至满足性能要求。5)输出感知系统评价结果。与现有技术相比，本发明专利技术满足感知系统开发过程评估需求，为面向预期功能安全的自动驾驶汽车感知系统开发提供引导，可操作性强，易于操作。易于操作。易于操作。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶汽车测试评价领域，尤其是涉及一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶感知系统是指自动驾驶系统从环境中获取信息并提取相关知识的系统，它利用车载传感器获取的信息与自动驾驶系统控制单元和决策单元进行交互，通常包括感知过程和认知过程两部分内容。由于自动驾驶系统运行场景的复杂性和随机性，要求自动驾驶感知系统融合多种传感器和复杂软件算法以满足系统设计需求。然而由于多种传感器与复杂软件算法的性能局限，将会导致自动驾驶系统出现无法实现预期功能的情况，即预期功能安全。
[0003]在自动驾驶功能开发过程中，对自动驾驶感知系统提出了具体的性能需求。而在某些极端条件下感知系统的性能无法得到保证，存在感知系统性能局限方面的触发条件致使自动驾驶感知系统无法满足设定的性能需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，满足感知系统开发过程评估需求，为面向预期功能安全的自动驾驶汽车感知系统开发提供引导，可操作性强，易于操作。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，包括以下步骤：
[0007]1)根据自动驾驶功能和设计运行域，获取功能场景以及感知系统性能要求；
[0008]2)根据功能场景生成自动驾驶汽车感知系统的具体测试场景；<br/>[0009]3)在具体测试场景中运行自动驾驶汽车感知系统，判断运行结果是否满足感知系统性能要求，若是则执行步骤4)，否则迭代自动驾驶汽车感知系统，并执行步骤3)；
[0010]4)根据运行结果，通过评价体系计算自动驾驶汽车感知系统的量化评估结果；
[0011]本专利技术提出的评估方法能够系统性评估和测试依赖复杂传感器和算法工作的感知系统，识别并迭代感知系统，提高自动驾驶感知系统在复杂动态交通场景下的准确性、可靠性和确定性，满足自动驾驶预期功能安全性要求，满足感知系统开发过程评估需求，为自动驾驶感知系统的开发提供引导。
[0012]进一步地，所述的自动驾驶功能包括HWP、AVP、TJP和NOP等多种自动驾驶功能，所述的设计运行域中包括静态实体、动态实体和自车功能，所述的静态实体方面即要求该感知系统可以在定义的道路条件、天气条件和光照条件等条件下正常运行，所述的动态实体方面即要求该感知系统正确识别和跟踪各类交通参与者，所述的自车功能即要求该感知系统在激活车速和各类传感器无误条件下正常运行；
[0013]所述的功能场景包括自动驾驶功能的子功能及其运行条件；
[0014]所述的感知系统性能要求说明了传感器类型、数量和具体实现功能，所述的感知系统性能要求保证该自动驾驶功能在其运行场景中可实现其预期行为，所述的感知系统性能要求包括识别静动态实体精度、稳定性、及时性、全面性、跟踪精度和识别参数精度。
[0015]进一步地，所述的评价体系为层级结构，每层包括若干个评价指标，除最低层外，每层的评价指标由隶属于其的次级指标加权计算获得；
[0016]所述的步骤4)包括：
[0017]根据运行结果，通过评价指标加权计算获得自动驾驶汽车感知系统的量化评估结果。
[0018]进一步地，所述的评价体系最高层包括传感器性能量化评价指标和感知系统性能量化评价指标；
[0019]隶属于传感器性能量化评价指标的次级指标包括传感器的可靠性、成本以及稳定性；
[0020]隶属于感知系统性能量化评价指标的次级指标包括特定场景下感知系统的识别率、准确性和鲁棒性；
[0021]进一步地，隶属于传感器的可靠性的次级指标包括传感器的故障率、鲁棒性以及平均使用寿命；
[0022]隶属于传感器的成本的次级指标包括传感器数量和传感器单价；
[0023]隶属于传感器的稳定性的次级指标包括传感器的信噪比、电磁干扰稳定性以及工作温度范围。
[0024]进一步地，所述的识别率即感知系统识别运行场景的比例，隶属于感知系统的识别率的次级指标包括感知系统的漏检率；
[0025]隶属于感知系统的准确性的次级指标包括感知系统的误检率和检测精度；
[0026]隶属于感知系统的鲁棒性的次级指标包括感知系统的上报延迟、目标跟随特性和最大有效探测距离，所述的目标跟随特性包括多目标跟踪精度和多目标跟踪准确度。
[0027]进一步地，所述的步骤2)包括以下步骤：
[0028]201)获取自动驾驶汽车感知系统的触发条件；
[0029]202)获取触发条件的参数范围；
[0030]203)根据功能场景、触发条件以及触发条件的参数范围生成具体测试场景。
[0031]进一步地，所述的步骤201)包括：
[0032]构建触发源知识库、触发机制知识库和触发效果知识库，所述的触发源知识库以树状结构存储影响感知系统的触发源要素，所述的触发机制知识库和触发效果知识库基于语义引导词建立；
[0033]通过触发源知识库、触发机制知识库和触发效果知识库构建触发条件分析矩阵；
[0034]通过触发条件分析矩阵获取触发条件。
[0035]进一步地，根据自然驾驶数据获取触发条件的参数范围。
[0036]进一步地，所述的步骤203)包括：
[0037]根据自然驾驶数据获取功能场景的参数范围，在功能场景和触发条件的参数范围内，组合具有特定参数的功能场景和触发条件，生成若干个整体逻辑场景；
[0038]构建以触发源的出现频率为输入，以场景暴露率等级为判断结果的场景暴露率判
断矩阵，根据自然驾驶数据中触发源的出现频率，通过场景暴露率判断矩阵确定整体逻辑场景的场景暴露率等级；
[0039]构建以事故的严重度为输入，以场景严重度等级为判断结果的场景严重度判断矩阵，根据自然驾驶数据中事故的严重度，通过场景严重度判断矩阵确定整体逻辑场景的场景严重度等级；
[0040]构建以场景暴露率等级和场景严重度等级为输入，以场景风险等级为输出的场景风险等级判断矩阵，根据场景暴露率等级和场景严重度等级，通过场景风险等级判断矩阵确定整体逻辑场景的场景风险等级；
[0041]选取场景风险等级最高的整体逻辑场景作为具体测试场景。
[0042]与现有技术相比，本专利技术具有以如下有益效果：
[0043]本专利技术提出的评估方法能够系统性评估和测试依赖复杂传感器和算法工作的感知系统，识别并迭代感知系统，提高自动驾驶感知系统在复杂动态交通场景下的准确性、可靠性和确定性，满足自动驾驶预期功能安全性要求，满足感知系统开发过程评估需求，为面向预期功能安全的自动驾驶汽车感知系统开发提供引导，可操作性强，易于操作。
附图说明
[0044]图1为自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法的流程示意图；
[0045]图2为感知系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据自动驾驶功能和设计运行域，获取功能场景以及感知系统性能要求；2)根据功能场景生成自动驾驶汽车感知系统的具体测试场景；3)在具体测试场景中运行自动驾驶汽车感知系统，判断运行结果是否满足感知系统性能要求，若是则执行步骤4)，否则迭代自动驾驶汽车感知系统，并执行步骤3)；4)根据运行结果，通过评价体系计算自动驾驶汽车感知系统的量化评估结果。2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，所述的功能场景包括自动驾驶功能的子功能及其运行条件，所述的感知系统性能要求包括识别静动态实体精度、稳定性、及时性、全面性、跟踪精度和识别参数精度。3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，所述的评价体系为层级结构，每层包括若干个评价指标，除最低层外，每层的评价指标由隶属于其的次级指标加权计算获得；所述的步骤4)包括：根据运行结果，通过评价指标加权计算获得自动驾驶汽车感知系统的量化评估结果。4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，所述的评价体系最高层包括传感器性能量化评价指标和感知系统性能量化评价指标；隶属于传感器性能量化评价指标的次级指标包括传感器的可靠性、成本以及稳定性；隶属于感知系统性能量化评价指标的次级指标包括特定场景下感知系统的识别率、准确性和鲁棒性。5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，隶属于传感器的可靠性的次级指标包括传感器的故障率、鲁棒性以及平均使用寿命；隶属于传感器的成本的次级指标包括传感器数量和传感器单价；隶属于传感器的稳定性的次级指标包括传感器的信噪比、电磁干扰稳定性以及工作温度范围。6.根据权利要求4所述的一种自动驾驶汽车感知系统性能量化评估方法，其特征在于，隶属于感知系统的识别率的次级指标包括感知系统的漏检率；隶属于感知系统的准确性的次级指标包括感知系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈君毅，贾通，邢星宇，姜为，熊璐，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：