基于时序网络的交通流生成方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及交通流仿真技术领域，提供一种基于时序网络的交通流生成方法，方法包括：根据至少两帧的交通流历史帧提取交互车辆组的历史运动状态；将交互车辆组的历史运动状态和道路输入时序网络，得到生成帧的交互车辆组运动状态；时序网络是根据样本和标签训练得到的；样本包括根据真实交通流得到的交互车辆组运动状态；标签包括根据真实交通流得到的交互车辆组运动状态。本发明专利技术能够得出包括车辆交互的仿真交通流，实现了复杂路况交通流的针对性生成；同时，通过真实数据训练时序网络，能够使得生成的交通流更为贴近人类驾驶员习惯，最终得到的仿真交通流，能够为后续自动驾驶或辅助驾驶的开发、测试和验证提供更为有力的基础。驾驶的开发、测试和验证提供更为有力的基础。驾驶的开发、测试和验证提供更为有力的基础。

【技术实现步骤摘要】
基于时序网络的交通流生成方法和系统


[0001]本专利技术涉及交通流仿真
，尤其涉及一种基于时序网络的交通流生成方法和系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶，又称无人驾驶、电脑驾驶或轮式移动机器人，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。
[0003]在21世纪，由于汽车用户的不断增加，公路交通面临的拥堵、安全事故等问题越发严重。自动驾驶技术在车联网技术和人工智能技术的支持下，能够协调出行路线与规划时间，从而大程度提高出行效率，并在一定程度上减少能源消耗。自动驾驶同时还能帮助避免醉驾，疲劳驾驶等安全隐患，减少驾驶员失误，提升安全性。自动驾驶也因此成为各国近年的一项研发重点。
[0004]然而无人驾驶也面临着许多挑战，比如恶劣的天气、复杂的交通环境等等，因此在某些场景下的表现可能无法匹敌人类驾驶员，甚至存在新的更加严重的事故风险(如网络攻击)。
[0005]一些分析显示，在95％的置信度下，无人驾驶系统需要进行约50亿英里的路测才可证明其事故率显著小于人类驾驶员，也本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时序网络的交通流生成方法，其特征在于，包括：根据至少两帧的交通流历史帧数据提取交互车辆组的历史运动状态数据；所述交互车辆组包括根据车辆间距和速度差确定的交互车辆；将所述交互车辆组的历史运动状态数据和道路数据输入时序网络，得到生成帧的交互车辆组运动状态数据；所述时序网络是根据样本和标签训练得到的；所述样本包括根据真实交通流数据得到的第一时刻至第二时刻的交互车辆组运动状态；所述标签包括根据真实交通流数据得到的第三时刻的交互车辆组运动状态；所述第三时刻晚于第二时刻；所述第二时刻晚于第一时刻。2.根据权利要求1所述的基于时序网络的交通流生成方法，其特征在于，所述交互车辆是指间距小于交互阈值的车辆；所述交互阈值是根据车辆速度差确定的。3.根据权利要求2所述的基于时序网络的交通流生成方法，其特征在于，所述交互车辆组是基于关注车辆确定的、由关注交互车辆构成的；所述关注交互车辆是指关注车辆、所述关注车辆所在车道内的前后车以及所述关注车辆相邻车道内的前后车中的交互车辆。4.根据权利要求1所述的基于时序网络的交通流生成方法，其特征在于：所述样本的交互车辆组运动状态包括车辆位置、车辆速度以及车辆加速度；所述交互车辆组的历史运动状态数据包括车辆位置、车辆速度以及车辆加速度；所述标签由第三时刻的交互车辆组中车辆的加速度构成；所述生成帧的交互车辆组运动状态数据由所述交互车辆组中车辆的加速度构成。5.根据权利要求4所述的基于时序网络的交通流生成方法，其特征在于，在所述将所述交互车辆组的历史运动状态数据和道路数据输入时序网络，得到生成帧的交互车辆组运动状态数据的步骤后，还包括：根据生成帧的所述交互车辆组中车辆的加速度，在时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：任佳萍，李伟，
申请(专利权)人：际络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：