本發(fā)明屬于自動駕駛汽車測試評價，具體的說是一種基于駕駛行為偏移的自動駕駛危險(xiǎn)測試場景庫構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、自然駕駛數(shù)據(jù)是自動駕駛汽車測試場景分析及提取的重要數(shù)據(jù)來源，然而當(dāng)前大多數(shù)方法僅考慮直接從自然駕駛數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵場景，忽視了某些直觀上不關(guān)鍵的測試場景隱含的重要信息。現(xiàn)有技術(shù)通過設(shè)定行為指標(biāo)閾值對危險(xiǎn)測試場景進(jìn)行提取，對于那些低于行為指標(biāo)閾值的自然駕駛數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了忽略，這導(dǎo)致相當(dāng)一部分駕駛數(shù)據(jù)造成了浪費(fèi)。為此，本發(fā)明提出了一種基于駕駛行為偏移的自動駕駛危險(xiǎn)測試場景生成方法，對那些傳統(tǒng)方法忽視的關(guān)鍵場景進(jìn)行分析，并通過駕駛行為偏移將其轉(zhuǎn)化為危險(xiǎn)測試場景，充分利用自然駕駛數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建完善的自動駕駛汽車危險(xiǎn)測試場景庫。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于駕駛行為偏移的自動駕駛危險(xiǎn)測試場景庫構(gòu)建方法，對傳統(tǒng)方法忽視的關(guān)鍵場景進(jìn)行分析，并通過駕駛行為偏移將其轉(zhuǎn)化為危險(xiǎn)測試場景，充分利用自然駕駛數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建完善的自動駕駛汽車危險(xiǎn)測試場景庫。

2、本發(fā)明技術(shù)方案結(jié)合附圖說明如下：

3、一種基于駕駛行為偏移的自動駕駛危險(xiǎn)測試場景庫構(gòu)建方法，包括：

4、設(shè)定場景提取閾值；

5、直接提取危險(xiǎn)測試場景；

6、分析剩余安全場景隱含風(fēng)險(xiǎn)；

7、在交通車駕駛安全行為中剔除危險(xiǎn)場景生成。

8、進(jìn)一步的，設(shè)定場景提取閾值的具體方法如下：

9、將碰撞時間ttc、后侵入時間pet作為危險(xiǎn)測試場景的直接提取閾值，在獲取自然駕駛過程本車及周圍目標(biāo)物的運(yùn)動軌跡后，依次實(shí)時計(jì)算本車與周圍所有目標(biāo)物之間的ttc和pet，將ttc小于2秒或pet小于2秒作為危險(xiǎn)場景提取閾值；

10、其中，ttc用于無交叉路口的道路情況；pet用于交叉口的情況；出現(xiàn)滿足ttc和pet的時間點(diǎn)，即周圍存在危險(xiǎn)場景數(shù)據(jù)；ttc和pet的計(jì)算方式如下：

11、ttc＝|vego-vtarget|×cosθ÷δs

12、pet＝|ttarget-tego|

13、式中，vego為本車的速度矢量；vtarget為周圍目標(biāo)物的速度矢量；θ為速度矢量差方向與交通車-目標(biāo)物中心點(diǎn)連線之間的夾角；δs為交通車-目標(biāo)物中心點(diǎn)連線之間的距離；ttarget為目標(biāo)物到達(dá)交叉口目標(biāo)點(diǎn)的時間；tego為本車到達(dá)交叉口目標(biāo)點(diǎn)的時間。

14、進(jìn)一步的，直接提取危險(xiǎn)測試場景的具體方法如下：

15、搜索自然駕駛時序數(shù)據(jù)對應(yīng)的實(shí)時ttc及pet信息，當(dāng)出現(xiàn)ttc小于2秒或pet小于2秒的情況，記錄當(dāng)前的時刻點(diǎn)，分析當(dāng)前的道路結(jié)構(gòu)狀態(tài)，本車運(yùn)動行為狀態(tài)，目標(biāo)物運(yùn)動行為狀態(tài)；

16、獲取道路結(jié)構(gòu)狀態(tài)、本車運(yùn)動行為狀態(tài)和目標(biāo)物運(yùn)動行為狀態(tài)之后，將道路結(jié)構(gòu)、本車運(yùn)動行為狀態(tài)、目標(biāo)物運(yùn)動行為狀態(tài)、本車在道路中的位置、目標(biāo)物在道路中的位置、目標(biāo)物與本車的相對位置分別進(jìn)行編碼，編碼順序?yàn)榈缆方Y(jié)構(gòu)、本車在道路中的位置、本車運(yùn)動行為狀態(tài)、目標(biāo)物1在道路中的位置、目標(biāo)物1與本車的相對位置、目標(biāo)物1運(yùn)動行為狀態(tài)、目標(biāo)物2在道路中的位置、目標(biāo)物2與本車的相對位置、目標(biāo)物2運(yùn)動行為狀態(tài)、……周圍存在多少目標(biāo)物，便對多少個目標(biāo)物的相關(guān)信息進(jìn)行編碼；將具有相同編碼結(jié)構(gòu)的場景數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，獲取所有場景類型的對應(yīng)的場景數(shù)據(jù)，初步構(gòu)建自然駕駛危險(xiǎn)測試場景庫。

17、進(jìn)一步的，所述道路結(jié)構(gòu)狀態(tài)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式獲??；所述本車及目標(biāo)物的運(yùn)動行為狀態(tài)通過高維時間序列數(shù)據(jù)聚類的方法獲取。

18、進(jìn)一步的，分析剩余安全場景隱含風(fēng)險(xiǎn)的具體方法如下：

19、經(jīng)過處理后，剩余的自然駕駛數(shù)據(jù)為實(shí)時ttc及pet不滿足閾值條件的安全場景，對剩余安全場景進(jìn)行隱含風(fēng)險(xiǎn)分析；基于目標(biāo)物運(yùn)動行為狀態(tài)分析方法，將剩余所有自然駕駛數(shù)據(jù)中目標(biāo)物的運(yùn)動行為狀態(tài)進(jìn)行分析，建立目標(biāo)物對應(yīng)的運(yùn)動行為狀態(tài)時序圖；找到自然駕駛狀態(tài)下周圍目標(biāo)物所有的非勻速的運(yùn)動行為狀態(tài)，包括加速、減速、轉(zhuǎn)彎、換道、掉頭，依次將目標(biāo)物的這些行為替換為前序運(yùn)動行為，即將前序運(yùn)動行為按照狀態(tài)轉(zhuǎn)變點(diǎn)前2秒的狀態(tài)進(jìn)行時序擴(kuò)展，分別計(jì)算每次替換后替換節(jié)點(diǎn)后10秒的實(shí)時ttc及pet。

20、進(jìn)一步的，將前序運(yùn)動行為按照狀態(tài)轉(zhuǎn)變點(diǎn)前2秒的狀態(tài)進(jìn)行時序擴(kuò)展的具體方法如下：

21、前序行為包括勻速行為、加速行為、減速行為、轉(zhuǎn)彎行為、換道行為、掉頭行為；

22、對于勻速行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)檠氐缆分行木€，速度大小為擴(kuò)展點(diǎn)前2秒的平均速度；

23、對于加速行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)檠氐缆分行木€，加速度大小為擴(kuò)展點(diǎn)前2秒的平均加速度；

24、對于減速行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)檠氐缆分行木€，減速度大小為擴(kuò)展點(diǎn)前2秒的平均減速度，減速度行為擴(kuò)展的最終行為為靜止，不產(chǎn)生負(fù)速度；

25、對于轉(zhuǎn)彎行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)橐援?dāng)前道路中心線及目標(biāo)車道道路中心線為切線的圓弧方向，轉(zhuǎn)彎行為擴(kuò)展的速度趨勢與前序行為一致，包括勻速、加速或減速，同時，轉(zhuǎn)彎行為的終點(diǎn)為目標(biāo)車道道路中心線方向，當(dāng)達(dá)到目標(biāo)車道道路中心線方向后，轉(zhuǎn)彎行為變?yōu)橹本€行為；

26、對于換道行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)橐援?dāng)前道路中心線及最邊界車道道路中心線為切線的五次多項(xiàng)式方向，轉(zhuǎn)彎行為擴(kuò)展的速度趨勢與前序行為一致，包括勻速、加速或減速，同時，換道行為的終點(diǎn)為最邊界車道道路中心線方向，當(dāng)達(dá)到最邊界車道道路中心線方向后，換道行為變?yōu)橹本€行為；

27、對于掉頭行為而言，行為擴(kuò)展運(yùn)動方向?yàn)橐援?dāng)前道路中心線及反向道路中心線為切線的圓弧方向，掉頭行為擴(kuò)展的速度趨勢與前序行為一致，包括勻速、加速或減速，速度大小參照前文描述的勻速、加速或減速擴(kuò)展方法，同時，掉頭行為的終點(diǎn)為反向車道道路中心線方向，當(dāng)達(dá)到反向車道道路中心線方向后，掉頭行為變?yōu)橹本€行為。

28、進(jìn)一步的，在交通車駕駛安全行為中剔除危險(xiǎn)場景生成的具體方法如下：

29、判斷是否出現(xiàn)ttc小于2秒或pet小于2秒的情況，并記錄當(dāng)前的時刻點(diǎn)；若出現(xiàn)，則表明替換前的目標(biāo)物行為為駕駛安全行為，將其剔除后則可產(chǎn)生危險(xiǎn)場景；將滿足ttc及pet閾值的時刻點(diǎn)及對應(yīng)的道路結(jié)構(gòu)、本車運(yùn)動行為狀態(tài)、目標(biāo)物運(yùn)動行為狀態(tài)、本車在道路中的位置、目標(biāo)物在道路中的位置、目標(biāo)物與本車的相對位置分別進(jìn)行編碼；對于某一時時刻而言，該時刻可能多個周圍目標(biāo)物行為替換的操作，每個行為替換均對應(yīng)ttc及pet計(jì)算，若不同目標(biāo)的前序行為擴(kuò)展均導(dǎo)致ttc或pet閾值條件產(chǎn)生，則每個前序行為擴(kuò)展均對應(yīng)一個危險(xiǎn)測試場景；將編碼后危險(xiǎn)測試場景與危險(xiǎn)測試場場景庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，將具有相同編碼的危險(xiǎn)測試場景進(jìn)行合并，從而豐富自然駕駛數(shù)據(jù)中提取的危險(xiǎn)測試場景數(shù)據(jù)。

30、本發(fā)明的有益效果為：

31、本發(fā)明對那些傳統(tǒng)方法忽視的關(guān)鍵場景進(jìn)行分析，并通過駕駛行為偏移將其轉(zhuǎn)化為危險(xiǎn)測試場景，充分利用自然駕駛數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建完善的自動駕駛汽車危險(xiǎn)測試場景庫。