本發(fā)明涉及智能交通控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種面向跟車安全的無人駕駛車輛控制參數(shù)標(biāo)定方法。

背景技術(shù)：

隨著國民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，機(jī)動化水平不斷提高，我國的交通問題日益尖銳，所帶來的交通安全問題尤為突出。據(jù)統(tǒng)計(jì)，僅2010年，全國就發(fā)生交通事故210821起，事故造成死亡人數(shù)達(dá)6.5萬之多。在眾多的交通事故中，跟車追尾事故占據(jù)了非常重大的比例。由于前后車輛距離過近，若前車駕駛狀態(tài)突變時(shí)后車駕駛員不能進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，就會造成跟車追尾事故。

隨著智能交通技術(shù)的迅猛發(fā)展，無人駕駛車輛技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。無人駕駛車輛通過車載感知設(shè)備對前車進(jìn)行檢測，并進(jìn)行及時(shí)反饋操作，因此能夠較好的降低跟車追尾事故的風(fēng)險(xiǎn)。然而，已有無人駕駛車輛控制系統(tǒng)參數(shù)的確定成為一大瓶頸。無人駕駛車輛生產(chǎn)廠家一般根據(jù)駕駛習(xí)慣來進(jìn)行參數(shù)確定，并通過試算的方法進(jìn)行調(diào)整，缺乏系統(tǒng)科學(xué)的控制參數(shù)標(biāo)定方法，從而無法保障設(shè)計(jì)的無人駕駛車輛的安全性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種面向跟車安全的無人駕駛車輛控制參數(shù)標(biāo)定方法，可以采集人工駕駛車輛和無人駕駛車輛的安全指標(biāo)，建立目標(biāo)安全函數(shù)來確定無人駕駛車輛的控制參數(shù)，保障無人駕駛車輛的安全性。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種面向跟車安全的無人駕駛車輛控制參數(shù)標(biāo)定方法，包括如下步驟：

(1)采集人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)：通過無人機(jī)航拍獲取人工駕駛車輛運(yùn)行的視頻，通過視頻處理軟件進(jìn)行人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)提取，軌跡數(shù)據(jù)包括人工駕駛車輛前后車跟車數(shù)據(jù)集D_L和D_F；其中，數(shù)據(jù)集D_L包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的速度第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的車身長度數(shù)據(jù)集D_F包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒的速度第n輛人工駕駛車輛運(yùn)行的時(shí)長T_n，n＝1,2,…,N，N和k為大于0的正整數(shù)；

(2)根據(jù)步驟(1)中的信息，計(jì)算第n輛人工駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

${\mathrm{TTC}}_n^k=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^k-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^k-V_{L,n}^k}$

(3)根據(jù)步驟(1)中的信息，通過無人駕駛車輛控制模型來迭代計(jì)算無人駕駛車輛數(shù)據(jù)集U_F；

$e_n^{k,i}=X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-t_{hw}^i{V}_{F,n}^{*k,i}$

$V_{F,n}^{*k+1,i}=V_{F,n}^{*k,i}+k_p^i{e}_n^{k,i}+k_d^i{\stackrel{\·}{e}}_n^{k,i}$

$X_{F,n}^{*k+1,i}=X_{F,n}^{*k,i}+V_{F,n}^{*k+1,i}*1$

其中，參數(shù)為第i組參數(shù)值，i＝1,2,…,m，m為的個數(shù)；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差的導(dǎo)數(shù)；

迭代的初始值設(shè)置為：k＝1，數(shù)據(jù)集U_F包括和

(4)根據(jù)步驟(3)中的數(shù)據(jù)集U_F，計(jì)算模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

$TTC{*}_n^{k,i}=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^{*k,i}-V_{L,n}^k}$

(5)根據(jù)步驟(1)、步驟(2)和步驟(4)中的信息，建立目標(biāo)安全函數(shù)Y，Y的計(jì)算公式如下：

$Y=Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_i\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{T_n}{\Σ}}{(TTC{*}_n^{k,i}-{\mathrm{TTC}}_n^k)}^2}}{T_n}$

(6)根據(jù)步驟(5)中的信息，判斷無人駕駛車輛控制模型中的參數(shù)是否全部檢測，即i是否等于m，若是，則轉(zhuǎn)入步驟(7)；否則，i＝i+1，轉(zhuǎn)入步驟(3)；

(7)輸出使得目標(biāo)安全函數(shù)Y最小的參數(shù)值即：

$Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}^{*}\right)=min\{Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_1\right),Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_2\right),\mathrm{...},Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_i\right),\mathrm{...},Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_m\right)\}.$

本發(fā)明的有益效果為：通過采集人工駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)信息，提取人工駕駛車輛前后車跟車數(shù)據(jù)集，并計(jì)算人工駕駛車輛安全指標(biāo)，同時(shí)利用人工駕駛車輛數(shù)據(jù)計(jì)算無人駕駛車輛數(shù)據(jù)集，并計(jì)算無人駕駛車輛安全指標(biāo)，通過人工駕駛車輛和無人駕駛車輛的安全指標(biāo)來建立目標(biāo)安全函數(shù)，檢測無人駕駛車輛控制參數(shù)，最終確定使得目標(biāo)安全函數(shù)最小的參數(shù)作為無人駕駛車輛的控制參數(shù)。將已有人工車輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，結(jié)合無人駕駛車輛的安全跟車目標(biāo)，保障無人駕駛車輛的安全性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的方法流程示意圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，一種面向跟車安全的無人駕駛車輛控制參數(shù)標(biāo)定方法，包括如下步驟：(1)采集人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)：通過無人機(jī)航拍獲取人工駕駛車輛運(yùn)行的視頻，通過視頻處理軟件進(jìn)行人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)提取，軌跡數(shù)據(jù)包括人工駕駛車輛前后車跟車數(shù)據(jù)集D_L和D_F；其中，數(shù)據(jù)集D_L包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的速度第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的車身長度數(shù)據(jù)集D_F包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒的速度第n輛人工駕駛車輛運(yùn)行的時(shí)長T_n，n＝1,2,…,N，N和k為大于0的正整數(shù)；

(2)根據(jù)步驟(1)中的信息，計(jì)算第n輛人工駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

${\mathrm{TTC}}_n^k=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^k-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^k-V_{L,n}^k}$

(3)根據(jù)步驟(1)中的信息，通過無人駕駛車輛控制模型來迭代計(jì)算無人駕駛車輛數(shù)據(jù)集U_F；

$e_n^{k,i}=X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-t_{hw}^i{V}_{F,n}^{*k,i}$

$V_{F,n}^{*k+1,i}=V_{F,n}^{*k,i}+k_p^i{e}_n^{k,i}+k_d^i{\stackrel{\·}{e}}_n^{k,i}$

$X_{F,n}^{*k+1,i}=X_{F,n}^{*k,i}+V_{F,n}^{*k+1,i}*1$

其中，參數(shù)為第i組參數(shù)值，i＝1,2,…,m，m為的個數(shù)；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差的導(dǎo)數(shù)；

迭代的初始值設(shè)置為：k＝1，數(shù)據(jù)集U_F包括和

(4)根據(jù)步驟(3)中的數(shù)據(jù)集U_F，計(jì)算模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

$TTC{*}_n^{k,i}=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^{*k,i}-V_{L,n}^k}$

(5)根據(jù)步驟(1)、步驟(2)和步驟(4)中的信息，建立目標(biāo)安全函數(shù)Y，Y的計(jì)算公式如下：

$Y=Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_i\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{T_n}{\Σ}}{(TTC{*}_n^{k,i}-{\mathrm{TTC}}_n^k)}^2}}{T_n}$

(6)根據(jù)步驟(5)中的信息，判斷無人駕駛車輛控制模型中的參數(shù)是否全部檢測，即i是否等于m，若是，則轉(zhuǎn)入步驟(7)；否則，i＝i+1，轉(zhuǎn)入步驟(3)；

(7)輸出使得目標(biāo)安全函數(shù)Y最小的參數(shù)值即：

$Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}^{*}\right)=min\{Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_1\right),Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_2\right),...,Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_i\right),...,Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_m\right)\}.$

下面給出一個具體實(shí)施例。采用本發(fā)明對無人駕駛車輛控制參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，本算例中，為簡單起見，只考慮N＝2和m＝2，但在實(shí)際應(yīng)用中N和m可以取到任一正整數(shù)。

步驟1，采集人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)：通過無人機(jī)航拍獲取人工駕駛車輛運(yùn)行的視頻，通過視頻處理軟件進(jìn)行人工駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)提取，軌跡數(shù)據(jù)包括人工駕駛車輛前后車跟車數(shù)據(jù)集D_L和D_F；其中，數(shù)據(jù)集D_L包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的速度第n輛人工駕駛車輛在第k秒跟隨的前車的車身長度數(shù)據(jù)集D_F包括第n輛人工駕駛車輛在第k秒的位置第n輛人工駕駛車輛在第k秒的速度第n輛人工駕駛車輛運(yùn)行的時(shí)長T_n，n＝1,2,…,N，取N＝2，k為大于0的正整數(shù)，和的單位為米，的單位為米，和的單位為米/秒，T_n的單位為秒；

其中，數(shù)據(jù)集D_L如下表所示：

n＝1對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

n＝2對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

數(shù)據(jù)集D_F如下表所示：

n＝1對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

n＝2對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

步驟2，根據(jù)步驟1中的信息，計(jì)算第n輛人工駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

${\mathrm{TTC}}_n^k=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^k-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^k-V_{L,n}^k}$

計(jì)算所得數(shù)據(jù)為：

n＝1對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

n＝2對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

步驟3，根據(jù)步驟1中的信息，通過無人駕駛車輛控制模型來迭代計(jì)算無人駕駛車輛數(shù)據(jù)集U_F，即：

$e_n^{k,i}=X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-t_{hw}^i{V}_{F,n}^{*k,i}$

$V_{F,n}^{*k+1,i}=V_{F,n}^{*k,i}+k_p^i{e}_n^{k,i}+k_d^i{\stackrel{\·}{e}}_n^{k,i}$

$X_{F,n}^{*k+1,i}=X_{F,n}^{*k,i}+V_{F,n}^{*k+1,i}*1$

其中，參數(shù)為第i組參數(shù)值，i＝1,2,…,m，取m＝2，

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的位置；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k+1秒的速度；

為模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒與前車的間距誤差的導(dǎo)數(shù)；

迭代的初始值設(shè)置為：k＝1，

數(shù)據(jù)集U_F包括和當(dāng)i＝1，時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)為：

n＝1對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

n＝2對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

步驟4，根據(jù)步驟3中的數(shù)據(jù)集U_F，計(jì)算模型參數(shù)為時(shí)計(jì)算所得的第n輛無人駕駛車輛在第k秒的安全指標(biāo)為：

$TTC{*}_n^{k,i}=\frac{X_{L,n}^k-X_{F,n}^{*k,i}-L_{L,n}^k}{V_{F,n}^{*k,i}-V_{L,n}^k}$

計(jì)算所得數(shù)據(jù)為：

n＝1對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

n＝2對應(yīng)的數(shù)據(jù)為：

步驟5，根據(jù)步驟1,、步驟2和步驟4中的信息，建立目標(biāo)安全函數(shù)Y，Y的計(jì)算公式如下：

$Y=Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_1\right)=\underset{n=1}{\overset{2}{\Σ}}\frac{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{T_n}{\Σ}}{(TTC{*}_n^{k,1}-{\mathrm{TTC}}_n^k)}^2}}{T_n}=0.33$

步驟6，根據(jù)步驟5,中的信息，判斷無人駕駛車輛控制模型中的參數(shù)是否全部檢測，即i是否等于m，此時(shí)i＝1，m＝2，i不等于m，i＝i+1＝2，轉(zhuǎn)入步驟3；重復(fù)步驟3至步驟6，當(dāng)i＝2時(shí)，計(jì)算所得此時(shí)i＝m，轉(zhuǎn)入步驟7；

步驟7，輸出使得目標(biāo)安全函數(shù)Y最小的參數(shù)值即：

$Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}^{*}\right)=min\{Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_1\right),Y\left({\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_2\right)\}=min\{0.33,0.35\}$

${\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}^{*}={\stackrel{\→}{\mathrm{\β}}}_1=(0.4,0.45,0.2)$

盡管本發(fā)明就優(yōu)選實(shí)施方式進(jìn)行了示意和描述，但本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，只要不超出本發(fā)明的權(quán)利要求所限定的范圍，可以對本發(fā)明進(jìn)行各種變化和修改。