【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预期功能安全中预期功能安全性评估领域，特别是一种基于逻辑场景的自动驾驶汽车数字孪生场景生成及验证方法及系统。
技术介绍
1、人工智能(ai)的研究和应用加速了对高度自动驾驶汽车(hav)的认知和实现。人工智能算法的不确定性也带来了安全风险。目前仍然严重缺乏切实有效地解决这些挑战的具体方法。因此，预期功能安全(sotif)是为了补充功能安全(fusa)和信息安全所不能覆盖的风险，以解决车辆人工智能的不确定性带来的挑战。负责任的人工智能和合乎道德的人工智能有助于降低意外的风险性危险，是一种确保预期功能安全的有效方法。现实世界场景的不可复制特点是物理测试的众所周知的局限性之一，但如今汽车制造商可以基于实时数据使用数字孪生技术，让重现测试场景变得可能。在虚拟测试中，高度自动驾驶汽车与其他虚拟交通参与者之间的闭环交互作用使得实验结果与模拟产生的证据难以直接比较，因为高度自动驾驶汽车的突发行为可能会放大环境之间的微小差异。因此，基于场景的测试被认为是用于认知和验证高度自动驾驶汽车最先进的测试。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种基于逻辑场景的自动驾驶汽车数字孪生场景生成及验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，步骤一中，元场景是一个持续时间的驱动过程，通过创建行驶状态改变的时间点的元情景来描述元场景的动态过程；元场景包含主要车辆信息、基本轨迹的起始和结束坐标，以及由n个元情景片段组成的矩阵信息；元情景片段由元组组成，元场景表示为MSA＝{platoons，truck，n，scoord，ecoord,[nMSE]}，其中platoons表示整个卡车队列的信息，卡车truck表示自动驾驶卡车信息，n表示元情景碎片数量，...
【技术特征摘要】
1.一种基于逻辑场景的自动驾驶汽车数字孪生场景生成及验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，步骤一中，元场景是一个持续时间的驱动过程，通过创建行驶状态改变的时间点的元情景来描述元场景的动态过程；元场景包含主要车辆信息、基本轨迹的起始和结束坐标，以及由n个元情景片段组成的矩阵信息；元情景片段由元组组成，元场景表示为msa＝{platoons，truck，n，scoord，ecoord,[nmse]}，其中platoons表示整个卡车队列的信息，卡车truck表示自动驾驶卡车信息，n表示元情景碎片数量，scoord和ecoord表示元情景的起始和终止，[nmse]表示mse矩阵；卡车和其他交通参与者的交互模型在元情景中。
3.根据权利要求1所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，步骤一中，从实际场景转换到元场景基于opendrive和openscenario，asamopendrive提供使用可扩展标记语言描述道路网络的基础；openscenario格式允许创建详细的场景，用于测试和验证自动驾驶算法和系统。
4.根据权利要求1所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，步骤二中，元情景是元场景在行驶状态改变的时间点的状态；每个元情景都是一个静态场景描述；元情景包括静态时刻的道路信息、环境信息、卡车队列信息和第三方交通参与者信息；
5.根据权利要求4所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，在步骤二中，形式化建模具体如下：
6.根据权利要求1所述的孪生场景生成及验证方法，其特征在于，步骤二中，根据元情景的定义，每个元情景表示为一个原子公式；从元场景提取元情景中等价于从构建好的公式中提取原子公式；在形式化模型中，元场景被分为i个时间点，元场景的公式包含i个原子公式：在这个公式中，是一个约束变...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘虹，王子维，侯中林，成文东，倪华，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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