一种驾驶相似度计算方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种驾驶相似度计算方法和装置，包括：获取基准车辆数据和目标车辆数据；根据基准车辆所处位置信息、所处多车位置拓扑信息、单一车辆的运动状态信息，得到基准车辆驾驶信息；根据目标车辆所处位置信息、所处多车位置拓扑信息、单一车辆的运动状态信息，得到目标车辆驾驶信息；根据基准车辆驾驶信息和目标车辆驾驶信息，得到基准车辆与目标车辆的所处位置相似度、所处多车位置拓扑结构相似度、拓扑属性相似度和运动状态相似度；根据上述所述相似度，得到基准车辆与目标车辆综合单一车辆与多车辆位置拓扑信息的相似度。采用本发明专利技术的技术方案，可以实现综合考虑单一车辆运动信息与车辆所处的多车位置拓扑信息的驾驶相似度计算。度计算。度计算。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶相似度计算方法和装置


[0001]本专利技术属于自动驾驶
，尤其涉及一种综合考虑单一车辆运动信息与车辆所处的多车位置拓扑信息的驾驶相似度计算方法和装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆具有丰富的历史，最早出现在20世纪80年代，在过去的四十年里得到了飞速的发展。自动驾驶车辆搭载先进的传感系统、智能控制系统与精准的执行系统，具备在一定交通环境下智能感知、自主决策和精准执行等功能，以实现安全、舒适、高效和节能的自动驾驶。
[0003]自动驾驶的飞速发展使得其对安全、效率等方面的要求也逐步提升。快速、高效、可靠的计算模型能够为自动驾驶提供有力的支撑。随着世界各地交通能力的发展，自然驾驶数据集大量涌现，为自动驾驶领域计算模型的建立提供了真实的数据支撑。且此类数据集所涉及的数据类型能够便利地从自动驾驶车辆所搭载的传感系统获取。
[0004]获得与基准车辆、基准驾驶行为相同、相似的车辆及其行为数据，能够用以提升自动驾驶的决策准确性和控制稳定性。此外，此类数据还能够应用于车辆行驶风险预测模型，用来提升驾驶安全。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶相似度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取基准车辆数据和目标车辆数据；步骤S2、根据所述基准车辆数据中基准车辆所处位置信息、所处多车位置拓扑信息、单一车辆的运动状态信息，得到基准车辆驾驶信息；步骤S3、根据所述目标车辆数据中目标车辆所处位置信息、所处多车位置拓扑信息、单一车辆的运动状态信息，得到目标车辆驾驶信息；步骤S4、根据基准车辆驾驶信息和目标车辆驾驶信息，得到基准车辆与目标车辆的所处位置相似度、所处多车位置拓扑结构相似度、拓扑属性相似度和运动状态相似度；步骤S5、根据所述所处位置相似度、所处多车位置拓扑结构相似度、拓扑属性相似度和运动状态相似度，得到基准车辆与目标车辆综合单一车辆与多车辆位置拓扑信息的相似度。2.如权利要求1所述的驾驶相似度计算方法，其特征在于，步骤S1中，根据驾驶行为，从自然驾驶数据集中提取执行该行为的车辆数据，作为基准车辆数据。3.如权利要求2所述的驾驶相似度计算方法，其特征在于，步骤S1中，以基准车辆的行驶位置和时间为条件，从非基准车辆数据中获取位置相近且时间相近的车辆数据作为目标车辆数据。4.如权利要求3所述的驾驶相似度计算方法，其特征在于，步骤S5基准车辆与目标车辆综合单一车辆与多车辆位置拓扑信息的相似度计算公式为：5.一种驾驶相似度计算装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄平，丁海涛，张建伟，陈虹，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：