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公开(公告)号：CN113408061B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110773122.4
申请日：2021-07-08
申请人： 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院汽车技术有限公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
摘要： 本发明公开一种基于改进拉丁超立方抽样的虚拟驾驶场景要素重组方法，基于原始数据，经过如下步骤获得重组数据：1)统计离散要素组合；2)确定离散要素组合在累计概率分布中的采样点；3)确定离散要素组合属性；4)确定离散要素组合的抽样次数；5)对应提取连续要素；6)计算连续要素的累计概率分布；7)确定连续要素的采样点位置；8)确定连续要素值；9)相关性控制；10)全部抽样的离散要素和连续要素重组。本发明基于真实的数据，对场景关键要素进行分析和统计，根据概率特性进行不同维度要素采样和重组，获得与真实非常相近的随机样本，鲁棒性好，非常适用于汽车智能驾驶系统的测试和评价。
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公开(公告)号：CN113408061A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110773122.4
申请日：2021-07-08
申请人： 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院汽车技术有限公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
摘要： 本发明公开一种基于改进拉丁超立方抽样的虚拟驾驶场景要素重组方法，基于原始数据，经过如下步骤获得重组数据：1)统计离散要素组合；2)确定离散要素组合在累计概率分布中的采样点；3)确定离散要素组合属性；4)确定离散要素组合的抽样次数；5)对应提取连续要素；6)计算连续要素的累计概率分布；7)确定连续要素的采样点位置；8)确定连续要素值；9)相关性控制；10)全部抽样的离散要素和连续要素重组。本发明基于真实的数据，对场景关键要素进行分析和统计，根据概率特性进行不同维度要素采样和重组，获得与真实非常相近的随机样本，鲁棒性好，非常适用于汽车智能驾驶系统的测试和评价。
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公开(公告)号：CN111599182B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010707395.4
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，基于定义的换道行为和典型自然驾驶数据制作标准左换道和标准右换道时间序列；然后提取本次待分析的自然驾驶数据，制作车辆中心到参考车道线距离的时间序列；通过计算提取的时间序列与标准左换道、右换道时间序列的动态时间弯曲距离，判断是哪一侧换道。本发明是在分析换道行为基础上结合自然驾驶数据，提出了以车辆与车道线距离为切入点的动态时间弯曲距离匹配的自然驾驶数据换道行为提取方法。该方法相比于斜率比较、欧式距离等相似性度量方法，能够更好的度量两条序列间的形态相似度，且序列可以不等长，大幅提高了换道行为的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111599183A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010707401.6
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
摘要： 本发明公开一种自动驾驶场景分类识别系统及方法，所述系统设置场景数据获取模块、驾驶场景识别模块、场景融合模块、场景片段切分与存储模块；场景数据获取模块获取场景关键信息；驾驶场景识别模块根据场景关键信息对各类驾驶场景进行并行识别；场景融合模块对识别的驾驶场景进行场景融合。所述方法包括步骤：1）自定义主场景和子场景；2）获取场景关键信息；3）预设各子场景的参数边界与提取标准，基于场景关键信息对各子场景进行并行识别；4）基于设定的场景融合条件和融合原则，对识别出的各子场景进行场景融合，得出多维度驾驶场景。本发明可以实现对驾驶场景的智能分类识别。
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公开(公告)号：CN111599183B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010707401.6
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
摘要： 本发明公开一种自动驾驶场景分类识别系统及方法，所述系统设置场景数据获取模块、驾驶场景识别模块、场景融合模块、场景片段切分与存储模块；场景数据获取模块获取场景关键信息；驾驶场景识别模块根据场景关键信息对各类驾驶场景进行并行识别；场景融合模块对识别的驾驶场景进行场景融合。所述方法包括步骤：1）自定义主场景和子场景；2）获取场景关键信息；3）预设各子场景的参数边界与提取标准，基于场景关键信息对各子场景进行并行识别；4）基于设定的场景融合条件和融合原则，对识别出的各子场景进行场景融合，得出多维度驾驶场景。本发明可以实现对驾驶场景的智能分类识别。
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公开(公告)号：CN111599182A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010707395.4
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法，基于定义的换道行为和典型自然驾驶数据制作标准左换道和标准右换道时间序列；然后提取本次待分析的自然驾驶数据，制作车辆中心到参考车道线距离的时间序列；通过计算提取的时间序列与标准左换道、右换道时间序列的动态时间弯曲距离，判断是哪一侧换道。本发明是在分析换道行为基础上结合自然驾驶数据，提出了以车辆与车道线距离为切入点的动态时间弯曲距离匹配的自然驾驶数据换道行为提取方法。该方法相比于斜率比较、欧式距离等相似性度量方法，能够更好的度量两条序列间的形态相似度，且序列可以不等长，大幅提高了换道行为的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111338973A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010427451.9
申请日：2020-05-19
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开一种基于场景的自动驾驶仿真测试评价服务云平台及应用方法，用于自动驾驶仿真测试使用，设置客户端、云端和后台管理端，客户端通过功能模块界面将相应的功能操作需求传递给云端，云端根据功能操作需求，驱动相应的功能模块执行相应的功能；后台管理端对云端和客户端实施管理和维护。在平台应用上，包括数据上传、数据融合、场景提取、场景标注、场景分析、场景生成、仿真分析、测试评价的功能应用。本发明将场景数据库、场景提取与标注、场景分析、场景生成、仿真分析以及测试评价等整个工具链集成到云端，实现了自动驾驶仿真数据和测试评价资源的统一调度、管理与使用，提高了测试效率。
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公开(公告)号：CN111338973B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010427451.9
申请日：2020-05-19
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开一种基于场景的自动驾驶仿真测试评价服务云平台及应用方法，用于自动驾驶仿真测试使用，设置客户端、云端和后台管理端，客户端通过功能模块界面将相应的功能操作需求传递给云端，云端根据功能操作需求，驱动相应的功能模块执行相应的功能；后台管理端对云端和客户端实施管理和维护。在平台应用上，包括数据上传、数据融合、场景提取、场景标注、场景分析、场景生成、仿真分析、测试评价的功能应用。本发明将场景数据库、场景提取与标注、场景分析、场景生成、仿真分析以及测试评价等整个工具链集成到云端，实现了自动驾驶仿真数据和测试评价资源的统一调度、管理与使用，提高了测试效率。
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公开(公告)号：CN111599181B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010707394.X
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G01M17/007 , G05B23/02
摘要： 本发明公开一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，该方法基于包含有数据提取与计算模块和典型场景类型识别模块的系统实现；数据提取与计算模块从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数；典型场景类型识别模块根据提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态对典型场景进行识别，包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景。该方法是对典型自然驾驶场景的全面提取，实现了离线对典型自然驾驶场景的应用，结构完整，可应用性强。
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公开(公告)号：CN111599181A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010707394.X
申请日：2020-07-22
申请人： 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G01M17/007 , G05B23/02
摘要： 本发明公开一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，该方法基于包含有数据提取与计算模块和典型场景类型识别模块的系统实现；数据提取与计算模块从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数；典型场景类型识别模块根据提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态对典型场景进行识别，包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景。该方法是对典型自然驾驶场景的全面提取，实现了离线对典型自然驾驶场景的应用，结构完整，可应用性强。
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