一种驾驶模型确定方法和系统技术方案

本申请实施例公开了一种驾驶模型确定方法和系统，所述方法包括：根据驾驶场景中的全局地图信息、交通快照和观测区域信息构建驾驶场景模型；根据观测区域中的空间场景信息和空间方位指示算子确定目标车辆的驾驶约束条件；根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型；所述状态集合为所述驾驶场景模型中目标车辆的驾驶场景记录的状态表示的集合；所述守卫条件集合为基于目标车辆的驾驶约束条件定义的状态转移的判断条件的集合；所述动作集合为目标车辆基于当前场景的决策的集合。通过对驾驶场景抽象建模以及具体场景下的空间约束，将车辆的决策控制器建模为驾驶模型，科学进行驾驶决策的制定。科学进行驾驶决策的制定。科学进行驾驶决策的制定。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶模型确定方法和系统


[0001]本申请实施例涉及自动驾驶
，具体涉及一种驾驶模型确定方法和系统。

技术介绍

[0002]近年来，自动驾驶技术取得了飞速的发展，并且已经被部署在未来多个应用领域当中，例如：无人驾驶出租车，园区作业，物流和集装箱运输等，这些应用极大地便利了人类的生活，提高了工作效率。作为一种安全攸关系统，开发自动驾驶系统首要考虑的因素就是确保车辆在驾驶过程中的安全性，即任何时刻都不会发生碰撞事故。
[0003]自动驾驶的行为控制离不开决策层的支持，决策层根据当前观测到的驾驶场景进行评估和判断，以此指挥车辆在下一时刻的动作。为了保证驾驶决策的正确性，目前业界已经提出了不少针对车辆决策功能的形式化验证方法，例如变道、交叉、转弯、跟车行驶以及车与车、人、路旁设施的行为交互等。
[0004]以上方法大多只考虑通过车辆自身行为的建模和仿真，用来验证自动驾驶系统的功能模块的可靠性。然而，这些方法忽视了场景因素对驾驶决策的影响，往往只能局限于某些特定的场景，因此缺乏说服力，具有一定的局限性。

技术实现思路

[0005]为此，本申请实施例提供一种驾驶模型确定方法和系统，通过对驾驶场景抽象建模以及具体场景下的空间约束，将车辆的决策控制器建模为驾驶模型，科学进行驾驶决策的制定。
[0006]为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
[0007]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种驾驶模型确定方法，所述方法包括：
[0008]根据驾驶场景中的全局地图信息、交通快照和观测区域信息构建驾驶场景模型；
[0009]根据观测区域中的空间场景信息和空间方位指示算子确定目标车辆的驾驶约束条件；
[0010]根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型；所述状态集合为所述驾驶场景模型中目标车辆的驾驶场景记录的状态表示的集合；所述守卫条件集合为基于目标车辆的驾驶约束条件定义的状态转移的判断条件的集合；所述动作集合为目标车辆基于当前场景的决策的集合。
[0011]可选地，所述方法还包括：
[0012]将所述目标车辆的驾驶模型在模型仿真工具上进行驾驶场景下驾驶决策的仿真，基于仿真结果对所述目标车辆的驾驶模型的参数进行调整。
[0013]可选地，所述根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型，按照如下公式：
[0014]构建目标车辆的驾驶模型六元组：TA＝<Q,A,G,C,T,q0>；
[0015]其中，所述状态集合包括Q和A，Q为每个状态对应某一时刻的交通快照；A为车辆行
为集合；所述守卫条件集合为G和T；G为车辆决策所考虑的守卫条件，T是状态迁移信息，当车辆观测的当前场景满足守卫条件时进行状态迁移；C是驾驶模型的时钟变量；q0为初始交通快照下的场景状态。
[0016]可选地，所述全局地图信息包括车辆所在道路的连通性、通行方向、起始范围；所述交通快照包括车辆位置、速度、加速度和车辆发出的信号指示；所述观测区域信息为地图上设定大小的车辆观测窗口的观测场景的方位指示信息。
[0017]可选地，所述空间方位指示算子用于指示相对于目标车辆的具体方向，包括东、南、西、北、东北、东南、西北、西南方向。
[0018]可选地，所述观测区域中的空间场景信息包括：观测区域的车辆分布情况、观测区域的道路状况、车辆的间距、子区域的划分和连接。
[0019]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种驾驶模型确定系统，所述系统包括：
[0020]驾驶场景模型构建模块，用于根据驾驶场景中的全局地图信息、交通快照和观测区域信息构建驾驶场景模型；
[0021]驾驶约束条件确定模块，用于根据观测区域中的空间场景信息和空间方位指示算子确定目标车辆的驾驶约束条件；
[0022]驾驶模型确定模块，用于根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型；所述状态集合为所述驾驶场景模型中目标车辆的驾驶场景记录的状态表示的集合；所述守卫条件集合为基于目标车辆的驾驶约束条件定义的状态转移的判断条件的集合；所述动作集合为目标车辆基于当前场景的决策的集合。
[0023]可选地，所述系统还包括：
[0024]仿真优化模块，用于将所述目标车辆的驾驶模型在模型仿真工具上进行驾驶场景下驾驶决策的仿真，基于仿真结果对所述目标车辆的驾驶模型的参数进行调整。
[0025]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现上述第一方面所述的方法。
[0026]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述第一方面所述的方法。
[0027]综上所述，本申请实施例提供了一种驾驶模型确定方法和系统，通过根据驾驶场景中的全局地图信息、交通快照和观测区域信息构建驾驶场景模型；根据观测区域中的空间场景信息和空间方位指示算子确定目标车辆的驾驶约束条件；根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型；所述状态集合为所述驾驶场景模型中目标车辆的驾驶场景记录的状态表示的集合；所述守卫条件集合为基于目标车辆的驾驶约束条件定义的状态转移的判断条件的集合；所述动作集合为目标车辆基于当前场景的决策的集合。通过对驾驶场景抽象建模以及具体场景下的空间约束，将车辆的决策控制器建模为驾驶模型，科学进行驾驶决策的制定。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅
仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0029]本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
能涵盖的范围内。
[0030]图1为本申请实施例提供的一种驾驶模型确定方法流程示意图；
[0031]图2为本申请实施例提供的驾驶模型系统框架结构示意图；
[0032]图3为本申请实施例提供的多车道高速公路上车辆驾驶场景示意图；
[0033]图4为本申请实施例提供的抽象模型中车辆在二维地图上行驶示意图；
[0034]图5为本申请实施例提供的基本空间逻辑规约车辆观测场景示意图；
[0035]图6为本申请实施例提供的一种驾驶模型确定系统框图；
[0036]图7示出了本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据驾驶场景中的全局地图信息、交通快照和观测区域信息构建驾驶场景模型；根据观测区域中的空间场景信息和空间方位指示算子确定目标车辆的驾驶约束条件；根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型；所述状态集合为所述驾驶场景模型中目标车辆的驾驶场景记录的状态表示的集合；所述守卫条件集合为基于目标车辆的驾驶约束条件定义的状态转移的判断条件的集合；所述动作集合为目标车辆基于当前场景的决策的集合。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标车辆的驾驶模型在模型仿真工具上进行驾驶场景下驾驶决策的仿真，基于仿真结果对所述目标车辆的驾驶模型的参数进行调整。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标车辆的状态集合、守卫条件集合和动作集合构建目标车辆的驾驶模型，按照如下公式：构建目标车辆的驾驶模型六元组：TA＝<Q,A,G,C,T,q0>；其中，所述状态集合包括Q和A，Q为每个状态对应某一时刻的交通快照；A为车辆行为集合；所述守卫条件集合为G和T；G为车辆决策所考虑的守卫条件，T是状态迁移信息，当车辆观测的当前场景满足守卫条件时进行状态迁移；C是驾驶模型的时钟变量；q0为初始交通快照下的场景状态。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局地图信息包括车辆所在道路的连通性、通行方向、起始范围；所述交通快照包括车辆位置、速度、加速度和车辆发出的信号指示；所述观测区域信息为地图上设定大小的车辆观测窗口的观测场景的方位指示信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：史建琦，黄滟鸿，许婧雯，
申请(专利权)人：上海丰蕾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：