CN201310151019-一种基于场景的驾驶行为评价方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810790172.1(22)申请日 2018.07.18(71)申请人 南斗六星系统集成有限公司地址 430056 湖北省武汉市经济技术开发区206M地块华中电子商务产业园B3/B5栋1-6层B3/B5-1室(72)发明人 陆林　周继波　张宇　李晓聪　纪湘湘　(74)专利代理机构 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316代理人 赵永伟(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06F 17/30(2006.01)B60W 40/09(2012.01)(54)发明名称一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法及系统(57)摘要本发明涉及一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，包括以下步骤，S1，利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；S2，基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；S3，根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。

本发明的方法使用大数据处理技术，能够快速对驾驶员的驾驶行为做出评价，及时反馈评价结果，其计算效率高；同时，综合考虑车辆的驾驶行程数据，可以准确、客观、全面的识别驾驶员的驾驶行为。

权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109034589 A 2018.12.18C N 109034589A1.一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；S2，基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；S3，根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。

基于场景的自动驾驶评估方法
基于场景的自动驾驶评估方法是一种通过模拟和测试不同场景下的自动驾驶系统性能来评估其安全性和可靠性的方法。

以下是基于场景的自动驾驶评估方法的一般步骤：
1. 场景建模：首先需要对自动驾驶系统可能遇到的各种场景进行建模和描述。

这包括交通场景、道路条件、天气状况等等。

2. 场景生成：根据场景模型，使用模拟软件或者仿真平台来生成各种不同的场景。

这些场景可以是真实的道路和交通环境，也可以是虚拟的模拟环境。

3. 系统测试：将自动驾驶系统置于生成的不同场景中，测试其在不同场景下的表现和反应能力。

这包括车辆控制、障碍物避让、道路规划等方面的测试。

4. 评估指标：根据测试结果和场景特征，制定一组评估指标来评估系统性能，如安全指标、行为一致性、决策能力等等。

5. 数据分析：对测试数据进行分析和处理，比较不同场景下系统的性能差异，并找出系统潜在的弱点和不足之处。

6. 优化改进：根据评估结果，对自动驾驶系统进行改进和优化，以提高其在不同场景下的性能和可靠性。

基于场景的自动驾驶评估方法能够更加全面地评估自动驾驶系
统的能力和安全性，帮助开发者发现和解决可能存在的问题，从而提高自动驾驶系统的性能和可靠性。

专利名称：一种基于动态虚拟场景的测试方法及评价方法专利类型：发明专利
发明人：孙宇,李金广,林远利,刘明伟,牛泽平,申亚飞
申请号：CN202210169515.9
申请日：20220223
公开号：CN114625637A
公开日：
20220614
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于动态虚拟场景的测试方法和评价方法，能够接收场景选择指令，并根据场景选择指令获取对应的场景数据；接收测试起始指令，将静态物体数据、环境数据和动态物体数据进行随机参数化组合，生成多个仿真测试场景；将所有仿真测试场景依次发送至自动驾驶车辆，并获取自动驾驶车辆在各仿真测试场景下进行测试的车辆行驶数据；根据车辆行驶数据和预存的标准行驶数据，获取当前自动驾驶车辆的测试结果，完成测试。

本发明能够得到多种仿真测试场景，并使得自动驾驶车辆能够持续针对不同仿真测试场景进行测试，使得测试得到的最终结果更全面，且能够为不同经验、处于不同位置的测试人员设置多个维度的权重值，使得评价结果更具可信度。

申请人：浙江吉利控股集团有限公司,吉利汽车研究院(宁波)有限公司
地址：310000 浙江省杭州市滨江区江陵路1760号
国籍：CN
代理机构：上海光华专利事务所(普通合伙)
代理人：梁风霞
更多信息请下载全文后查看。

专利名称：通过检测驾驶场景来评估驾驶员的驾驶习惯的方法和装置
专利类型：发明专利
发明人：金桂贤,金镕重,金鹤京,南云铉,夫硕焄,成明哲,申东洙,吕东勋,柳宇宙,李明春,李炯树,张泰雄,郑景中,诸
泓模,赵浩辰
申请号：CN202010058346.2
申请日：20200119
公开号：CN111508101B
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种通过检测驾驶场景来评估驾驶员的驾驶习惯的方法和装置。

所述方法包括以下步骤：(a)若学习装置获取到特定枚举事件向量，所述特定枚举事件向量以特定顺序包含与各特定驾驶事件相关的各信息作为特定分量，则使循环神经网络以所述特定顺序对所述特定枚举事件向量的所述特定分量进行循环神经网络运算，以检测包含所述特定驾驶事件的特定预测驾驶场景；以及(b)所述学习装置使损失模块参考所述特定预测驾驶场景和已获取的特定地面实况驾驶场景来生成循环神经网络损失，使用所述循环神经网络损失来执行时间序列反向传播，从而学习所述循环神经网络的参数中的至少一部分。

申请人：斯特拉德视觉公司
地址：韩国庆尚北道
国籍：KR
代理机构：北京东方亿思知识产权代理有限责任公司
代理人：金美莲
更多信息请下载全文后查看。

专利名称：一种基于场景的辅助驾驶系统实现方法专利类型：发明专利
发明人：蔡文学
申请号：CN201310150209.1
申请日：20130426
公开号：CN103247186A
公开日：
20130814
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于场景的辅助驾驶系统实现方法，包括下述步骤：S1、通过车辆ECU 数据采集装置采集车辆工况数据和车辆性能参数数据，并把采集到的数据通过无线网络传输到移动辅助驾驶终端；S2、在车辆行驶过程中移动辅助驾驶终端采集车辆的地理坐标数据，并把这些地理坐标数据与步骤S1中采集到的数据，通过无线网络同步到云端智能平台；S3、云端智能平台通过大数据分析算法，从海量的数据中分析出辅助驾驶所需要的信息。

本发明科学有效，使用海量历史驾驶行程数据作为行程选路参考依据，有效的满足司机对选路的要求。

同时，本发明准确性高：准确地识别不同的驾驶场景，准确的推断车辆行驶的下一个场景，正确的引导司机做出恰当的驾驶动作。

申请人：广州通易科技有限公司
地址：510630 广东省广州市天河区翰景路1号金星大厦14楼
国籍：CN
代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：黄磊
更多信息请下载全文后查看。

基于场景的自动驾驶评价流程1. 引言自动驾驶技术的发展已经引起了广泛的关注和研究。

为了确保自动驾驶车辆的安全性和可靠性，评价自动驾驶系统的性能至关重要。

基于场景的自动驾驶评价是一种常用的评价方法，它通过模拟真实道路场景，对自动驾驶系统的各项性能进行测试和评估。

本文将详细描述基于场景的自动驾驶评价流程的步骤和流程，以确保流程清晰且实用。

2. 自动驾驶评价流程步骤基于场景的自动驾驶评价流程包括以下步骤：步骤 1：场景定义在评价自动驾驶系统之前，首先需要定义评价的场景。

场景定义包括选择评价的道路类型、交通情况、天气条件等。

这些场景应该能够覆盖各种日常驾驶情况，包括城市道路、高速公路、复杂交叉口等。

步骤 2：场景生成在场景定义完成后，需要生成相应的场景。

场景生成可以通过多种方式实现，比如使用虚拟仿真软件生成虚拟场景，或者使用实际车辆在真实道路上采集数据生成真实场景。

生成的场景应该包括道路几何信息、车辆位置、交通信号灯状态、行人和其他车辆的位置等。

步骤 3：传感器数据采集在评价自动驾驶系统之前，需要采集传感器数据。

传感器数据可以包括摄像头图像、雷达数据、激光雷达数据等。

这些数据将用于评估自动驾驶系统对场景的感知能力和障碍物检测能力。

步骤 4：自动驾驶系统测试在采集到传感器数据后，需要对自动驾驶系统进行测试。

测试过程中，将输入采集到的传感器数据，并观察自动驾驶系统的输出行为。

测试的指标可以包括车辆的轨迹规划、车辆的控制命令、车辆的速度和加速度等。

步骤 5：评估指标定义在测试完成后，需要定义评估指标来评估自动驾驶系统的性能。

评估指标可以包括车辆的舒适性、安全性、驾驶员体验等。

评估指标应该能够客观地反映自动驾驶系统的优劣。

步骤 6：评估指标计算在定义评估指标后，需要计算评估指标的值。

评估指标的计算可以通过对测试数据进行分析和处理来实现。

比如，可以计算车辆的平均速度、加速度的标准差、车辆的停车次数等。

步骤 7：评估结果分析在计算评估指标后，需要对评估结果进行分析。

基于场景的自动驾驶系统的评测体系说到自动驾驶系统，大家都会想到那些高大上的科技感十足的东西，对吧？就像电影里的“飞行汽车”，一瞬间就能带你穿越城市，速度快得飞起来。

但咱们今天说的不是那些飘在空中的，而是地面上那些在你不开车的情况下还能带你走的车。

别看它们现在还不完全普及，技术已经进步得像火箭一样，眼看着就能在不久的将来，彻底改变咱们的出行方式。

所以问题来了，既然是自动驾驶，咱们怎么知道它的“表现”怎么样呢？这就要说到“评测体系”了。

你想想看，这自动驾驶车可不是开玩笑的，里头的技术复杂得像个小宇宙，啥传感器、啥算法，啥都得考虑进去。

这不，咱们得有一套完整的评测体系，才能知道这车到底能不能稳稳地开，不会把你带进大河里。

评测体系，说白了就是一个标准化的打分系统，帮咱们看看这辆车在各种不同的场景下能不能像人一样聪明、稳重。

比如说，有些车在城市里走得飞快，但一到乡村道路就迷路了；有些车是雨天“老手”，晴天却迷迷糊糊。

是不是很神奇？首先得看看自动驾驶车的基本能力，能不能在城市街道上顺利开，别一看到红灯就紧张得“吱呀”一声停了。

你想啊，城市街道里车流复杂，行人、骑行者、狗猫小孩啥都有，真得考验这个系统的反应速度和判断力。

碰到突发情况能不能“冷静应对”，这不是开玩笑的事。

你可能想，这车开得挺好啊，连最基本的停车都不会错，那咋办呢？这时候就得考虑到系统在复杂路况下的表现了。

比如前方有个左转的车辆，它能不能通过准确判断，自信地避开，绕过去？再比如有些小巷子，不仅窄得像个迷宫，还得避开路边的垃圾桶，自动驾驶车是不是能处理这些复杂的细节？再来看看天气和环境的适应性。

你想，咱们很多地方，突然一下就大雨滂沱，或者雾霾四起，能见度低得像被关在了密闭空间。

这个时候，自动驾驶车的表现也得过得去。

尤其是这场景中，如何在“盲区”里保持精准判断，怎么确保车子不乱开，是个大问题。

对了，还有夜间驾驶！别看白天都能车流如织，到了晚上，灯光闪烁，街头又常常是一个迷失的世界。