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原文传递自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法、设备和存储介质

专利名称：	自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法、设备和存储介质
摘要：	本发明公开了一种用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法、设备和存储介质，该方法包括以下步骤，(1)根据激励输入和理论输出之间的传递关系在仿真环境中创建基础模型；(2)使用与创建基础模型相同的激励输入在实地测试场景中干预目标车辆，获取实地测试场景中该激励输入下目标车辆的真实输出数据，所述真实输出数据包括目标车辆驾驶员决策数据和目标车辆运行变化数据；(3)使用获取的实地测试场景下目标车辆的真实输出数据对所述基础模型进行修正。本发明与现有技术中基于AI技术分析，从海量庞大的数据中训练获取驾驶员行为模型的方法决然不同，获取最大程度上趋近于真实驾驶员行为的驾驶员行为模型，有效提取端到端的算法和方案。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	格物汽车科技(苏州)有限公司
发明人：	杜光辉;袁雁城;张尧文
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-26T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-26T00:00:00+0800
申请号：	CN201910791480.0
公开号：	CN110497914A
代理机构：	苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	殷海霞
分类号：	B60W40/09(2012.01);B;B60;B60W;B60W40
申请人地址：	215000 江苏省苏州市工业园区钟园路788号丰隆城市生活广场3幢2015室
主权项：	1.一种用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：其包括以下步骤， (1)根据激励输入和理论输出之间的传递关系在仿真环境中创建基础模型； (2)使用与创建基础模型相同的激励输入在实地测试场景中干预目标车辆，获取实地测试场景中该激励输入下目标车辆的真实输出数据，所述真实输出数据包括目标车辆驾驶员决策数据和目标车辆运行变化数据； (3)使用获取的实地测试场景下目标车辆的真实输出数据对所述基础模型进行修正。 2.如权利要求1所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：步骤(3)中，对所述基础模型进行修正包括，判断所述实地测试场景下目标车辆的真实输出数据与所述理论输出是否差异，若有，使用真实输出数据更新理论输出数据，并使用更新后的理论输出数据对所述基础模型进行修正。 3.如权利要求1所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：所述激励输入包括周围车辆的运行变化参数。 4.如权利要求3所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：所述激励输入还包括道路交通信息参数和环境信息参数。 5.如权利要求4所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：所述环境信息参数包括光照度、天气、温度、湿度、风向、风速其中之一或任意组合；所述道路交通信息参数包括城区主道路交通信息参数、郊区道路交通信息参数、国道交通信息参数、省道交通信息参数、高速交通信息参数其中之一或任意组合。 6.如权利要求3所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：所述激励输入还包括驾驶员的年龄参数、性别参数、生理参数、心理参数和驾龄参数。 7.如权利要求1所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：步骤(2)中，目标车辆运行变化数据包括车辆位置变化数据、速度变化数据、加速度变化数据、转向角变化数据、横摆角速度变化数据、侧向加速度变化数据、油门开度变化数据、刹车踏板开度变化数据其中之一或任意组合。 8.如权利要求3所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法，其特征在于：所述周围车辆的运行变化参数包括车辆位置变化数据、速度变化数据、加速度变化数据、转向角变化数据、横摆角速度变化数据、侧向加速度变化数据、油门开度变化数据、刹车踏板开度变化数据其中之一或任意组合。 9.一种驾驶员行为模型开发设备，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在所述存储器内并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储有驾驶员行为模型开发程序，所述驾驶员行为模型开发程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的用于自动驾驶的驾驶员行为模型开发方法。
所属类别：	发明专利