專利名稱：有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于交通運(yùn)輸與智能車輛研究技術(shù)領(lǐng)域，涉及認(rèn)知科學(xué)的信息加工理論， 通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比車輛在有人駕駛與無人駕駛兩種情況中的避障行為，為無人駕駛車輛控制系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，為建立無人駕駛車輛比賽評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)和環(huán)境設(shè)計(jì)體系提供有力依據(jù)，充分體現(xiàn)科技創(chuàng)新對(duì)交通運(yùn)輸效率提升的重要支撐作用。
背景技術(shù)：
計(jì)算機(jī)處理圖像、語(yǔ)音和文本(語(yǔ)言)信息的能力遠(yuǎn)遜于人類，且處理效率遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展需求，因此構(gòu)建新型的計(jì)算方法、提高計(jì)算機(jī)對(duì)非結(jié)構(gòu)化視聽覺感知信息的理解能力，和海量異構(gòu)信息的處理效率可有力推動(dòng)信息科學(xué)的快速發(fā)展。無人駕駛車輛驗(yàn)證平臺(tái)的創(chuàng)新與發(fā)展具有重要的推動(dòng)和促進(jìn)作用，合理全面地研究無人駕駛車輛的駕駛行為特點(diǎn)具有重要意義。本發(fā)明主要針對(duì)車輛避障行為，進(jìn)行有人駕駛和無人駕駛車輛對(duì)比分析，首先，闡述有人駕駛與無人駕駛的關(guān)系，從信息加工的角度分析其行為產(chǎn)生過程，最后，建立有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為對(duì)照模型。在視聽覺信息處理的基礎(chǔ)理論和視聽覺信息協(xié)同計(jì)算、自然語(yǔ)言(漢語(yǔ))理解以及與視聽覺認(rèn)知相關(guān)的腦一機(jī)接口等三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)之上，研制具有自然環(huán)境感知與智能行為決策能力的無人駕駛車輛驗(yàn)證平臺(tái)，可提升我國(guó)在視聽覺信息處理領(lǐng)域的整體研究實(shí)力。首屆中國(guó)“智能車未來挑戰(zhàn)”比賽已經(jīng)將無人駕駛車輛從實(shí)驗(yàn)室?guī)нM(jìn)現(xiàn)實(shí)，對(duì)推動(dòng)和促進(jìn)無人駕駛車輛驗(yàn)證平臺(tái)的創(chuàng)新與發(fā)展具有重要意義。然而，與歐美國(guó)家相比，我國(guó)無人駕駛車輛的整體研究水平還有待提高。為了推動(dòng)我國(guó)無人駕駛車輛相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，“智能車未來挑戰(zhàn)”比賽將會(huì)定期舉行，從基本駕駛行為測(cè)試到復(fù)雜交通環(huán)境中的綜合駕駛行為進(jìn)行考核，成功選拔安全和技能兼優(yōu)的無人駕駛車輛。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)無人駕駛車輛的研究很多，但是只要針對(duì)無人駕駛車輛內(nèi)部的控制技術(shù)，對(duì)于無人駕駛車輛智能行為的研究還不夠多，并且將有人駕駛行為和無人駕駛行為結(jié)合起來研究也很少。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了克服上述現(xiàn)有研究的不足，提供一種有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型。該對(duì)照模型將有人駕駛與無人駕駛有機(jī)的結(jié)合起來，以有人駕駛為依據(jù)，為無人駕駛的研究提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，針對(duì)車輛避障行為，對(duì)車速和偏距兩個(gè)參數(shù)分析，反映出無人駕駛車輛目前所具備的智能行為，可應(yīng)用本發(fā)明采集和分析兩種情況下駕駛行為的異同，可建立各種復(fù)雜交通環(huán)境中無人駕駛車輛比賽評(píng)分體系及環(huán)境設(shè)計(jì)。本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，針對(duì)平行同向急停的機(jī)動(dòng)車為障礙物，分別通過試驗(yàn)獲得車輛在有人駕駛與無人駕駛兩種情況下的車速與偏距樣本，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析避障時(shí)車速和偏距的變化規(guī)律，可判斷有人駕駛與無人駕駛車輛的避障行為及無人駕駛車輛的智能水平。所述的有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的信息加工過程，所謂有人駕駛，就是在這個(gè)控制系統(tǒng)中，駕駛員與車輛之間的交互行為，即駕駛員通過視覺、聽覺等感官感知周圍的交通情況，及時(shí)調(diào)整方向、速度、制動(dòng)，并有意圖地規(guī)劃超車、避障等短期行為。無人駕駛，是依靠車內(nèi)以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛設(shè)備，發(fā)揮人的視聽覺器官效能，使用車載傳感器，例如激光雷達(dá)、超聲傳感器、微波雷達(dá)、GPS、里程計(jì)、磁羅盤等，實(shí)時(shí)與交通環(huán)境進(jìn)行交互，感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)所獲得的道路、車輛、障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，智能地規(guī)劃自身行為，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。依據(jù)信息加工論，可將駕駛員視為一個(gè)單通道的有限輸送容量的信息處理系統(tǒng)來研究。駕駛員依靠眼、耳、手和其他感受器接受信息，這些感官構(gòu)成了一個(gè)感覺子系統(tǒng)(感受器)。感受器將獲得的這些信息通過神經(jīng)傳送到大腦。在大腦的信息處理子系統(tǒng)(中樞加工器)中，將傳入的信息加以識(shí)別，做出相應(yīng)的決策。這些功能都需要有貯存子系統(tǒng)(記憶)中的長(zhǎng)時(shí)記憶和短時(shí)記憶的參加。被處理加工后的信息也可以存入長(zhǎng)時(shí)或短時(shí)記憶中。最后，信息處理系統(tǒng)可以發(fā)放輸出信息，通過反應(yīng)子系統(tǒng)(效應(yīng)器)中的手腳、控制裝置、語(yǔ)言器官等，產(chǎn)生各種運(yùn)動(dòng)和語(yǔ)言反應(yīng)。在此過程中，感受器與效應(yīng)器發(fā)生關(guān)系并相互作用，本質(zhì)聯(lián)系就是信息交換。無人駕駛車輛也有著類似的信息加工過程，其靠視覺、聽覺、觸覺和其他傳感器接受信息，這些傳感器將獲得的信息通過總線與協(xié)議傳輸?shù)紼⑶處理器。在E⑶處理器中，將傳入的信息加以識(shí)別，做出相應(yīng)的決策，這些功能都需要存儲(chǔ)設(shè)備參加。最后，信息加工系統(tǒng)可以發(fā)放輸出信息，通過控制器執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作反應(yīng)。有人駕駛車輛和無人駕駛車輛都要完成感知、決策和執(zhí)行這三個(gè)階段，不同點(diǎn)就是在無人駕駛車輛避障行為過程中用各種儀器、電腦替代了人腦，達(dá)到人腦所起的認(rèn)知和決策的作用。所述的常見障礙物分類，著眼于車輛的避障行為，車輛在行駛中經(jīng)常會(huì)遇到各種不同的障礙物，根據(jù)障礙物的具體特征和狀態(tài)，才能做出相應(yīng)的駕駛決策。將常見避障行為分為靜態(tài)避障行為、動(dòng)態(tài)避障行為和動(dòng)靜結(jié)合避障行為(即靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的有機(jī)結(jié)合)三種 靜態(tài)避障行為主要由施工設(shè)施、交通實(shí)體和靜止的車輛構(gòu)成；動(dòng)態(tài)避障行為的情況較復(fù)雜， 是由不同的對(duì)象(非機(jī)動(dòng)車輛和機(jī)動(dòng)車輛)、運(yùn)動(dòng)方向(與被測(cè)車平行向和垂直向)和行駛狀態(tài)(勻速、突然停車和突然加速)為三方面構(gòu)成的，可分別從這三方面中選擇一個(gè)元素， 來構(gòu)成動(dòng)態(tài)避障行為，如對(duì)象中選取“行人”，方向中選取“垂直向左”，行駛狀態(tài)中選取“突然加速”，即為行人相對(duì)于某車輛垂直向左突然加速前進(jìn)，這樣就可以具體細(xì)化各種避障場(chǎng)景。所述的有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，以平行同向突然停車的動(dòng)態(tài)機(jī)動(dòng)車輛為例，來建立有人駕駛和無人駕駛車輛的對(duì)照模型，分別從車速和偏距兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比。車輛在行進(jìn)中遇到平行同向行駛的車輛突然停止，對(duì)后車的駕駛員來說屬于突發(fā)事件，駕駛員需要在短時(shí)間內(nèi)作出反應(yīng)，必然要采取相應(yīng)的避障措施，產(chǎn)生避障行為， 根據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，得到模型。本發(fā)明中的交通環(huán)境是雙向四車道，車道寬為3. 75m，需要說明的是，在進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析時(shí)所使用的偏距，是指被測(cè)車偏離車道中心線(雙黃線)的距離，即車輛中心線至車道中心線的距離。規(guī)定車輛起初在最右側(cè)的車道上行駛，并在無障礙物時(shí)刻保持于最右側(cè)車道行駛。通過計(jì)算可得出當(dāng)車輛在最右側(cè)車道正常行駛時(shí)(即位于兩條車道線之間)，車輛偏距在4. 737m至6. 51 : 之間。分別作出有人駕駛車輛避障行為的車速與偏距曲線圖，如圖3和圖4所示。車輛車速降低，繞過障礙之后，恢復(fù)正常時(shí)速。這說明，對(duì)于平行同向急停的機(jī)動(dòng)車，需要在短暫時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng)，被測(cè)車距中心線的距離明顯變小，車速降低。在1840到1870單位時(shí)間內(nèi)，快速發(fā)生繞行現(xiàn)象，導(dǎo)致車輛有過大的偏距。在智能車“未來挑戰(zhàn)”比賽中選取無人駕駛參賽車A進(jìn)行智能駕駛行為分析。參賽車A在行進(jìn)中感知到與前車距離逐漸減小，將該刺激信息傳入ECU，受到ECU控制并與存儲(chǔ)設(shè)備中的模板進(jìn)行匹配，直到獲得最佳匹配，由控制器執(zhí)行正確的解釋，從而采取換車道、超車并返回原車道的行為。第1840至第1855個(gè)單位時(shí)間內(nèi)參賽車A的速度為0，歷經(jīng)約2s的反應(yīng)時(shí)間來感知前方路況，此后，第1855至第 1885個(gè)單位時(shí)間內(nèi)參賽車A加速超車，車速較平穩(wěn)，約mrn/h。無人駕駛車輛的偏距曲線， 參賽車A的避障過程是第1855到1885個(gè)單位時(shí)間內(nèi)，偏距逐漸減小，由正常行駛偏距5. 5m 減小到約2m，并一直在an左右。通過對(duì)無人駕駛行為的分析，可知智能駕駛車輛已經(jīng)具備一些智能行為能力，如保持在車道內(nèi)勻速行駛、感知前方物體、正確識(shí)別環(huán)境、安全避障等行為。在避障行為試驗(yàn)中，無人駕駛車輛感知的時(shí)間比人工駕駛要長(zhǎng)，整體行駛速度要慢，換道超車后沒有自主的返回原車道。本發(fā)明的有益效果是反應(yīng)無人駕駛車輛的智能水平，可以及時(shí)識(shí)別前方交通環(huán)境的變化，并進(jìn)行相應(yīng)的操作，應(yīng)用有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為對(duì)照模型，可建立各種復(fù)雜交通環(huán)境中無人駕駛車輛比賽評(píng)分體系及環(huán)境設(shè)計(jì)。


下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明；圖1為有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的信息加工過程圖；圖2為常見行駛障礙物分類圖；圖3為有人駕駛車輛的速度曲線圖；圖4為有人駕駛車輛的偏距速度圖；圖5為無人駕駛車輛的速度曲線圖；圖6為無人駕駛車輛的偏距曲線圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，駕駛員依靠眼、耳、手和其他感受器接受信息，這些感官構(gòu)成了一個(gè)感覺子系統(tǒng)(感受器)。感受器將獲得的這些信息通過神經(jīng)傳送到大腦。在大腦的信息處理子系統(tǒng)(中樞加工器)中，將傳入的信息加以識(shí)別，做出相應(yīng)的決策。這些功能都需要有貯存子系統(tǒng)(記憶)中的長(zhǎng)時(shí)記憶和短時(shí)記憶的參加。被處理加工后的信息也可以存入長(zhǎng)時(shí)或短時(shí)記憶中，通過反應(yīng)子系統(tǒng)(效應(yīng)器)中的手腳、控制裝置、語(yǔ)言器官等，產(chǎn)生各種運(yùn)動(dòng)和語(yǔ)言反應(yīng)；無人駕駛車輛靠視覺、聽覺、觸覺和其他傳感器接受信息，這些傳感器將獲得的信息通過總線與協(xié)議傳輸?shù)紼⑶處理器，在E⑶處理器中，將傳入的信息加以識(shí)別，做出相應(yīng)的決策，這些功能都需要存儲(chǔ)設(shè)備參加，最后，信息加工系統(tǒng)可以發(fā)放輸出信息，通過控制器執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作反應(yīng)。
如圖2所示，將常見避障行為分為靜態(tài)避障行為、動(dòng)態(tài)避障行為和動(dòng)靜結(jié)合避障行為(即靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的有機(jī)結(jié)合)三種靜態(tài)避障行為主要由施工設(shè)施、交通實(shí)體和靜止的車輛構(gòu)成；動(dòng)態(tài)避障行為的情況較復(fù)雜，是由不同的對(duì)象(非機(jī)動(dòng)車輛和機(jī)動(dòng)車輛)、運(yùn)動(dòng)方向(與被測(cè)車平行向和垂直向)和行駛狀態(tài)(勻速、突然停車和突然加速)為三方面構(gòu)成的，可分別從這三方面中選擇一個(gè)元素，來構(gòu)成動(dòng)態(tài)避障行為，如對(duì)象中選取“行人”，方向中選取“垂直向左”，行駛狀態(tài)中選取“突然加速”，即為行人相對(duì)于某車輛垂直向左突然加速前進(jìn)，這樣就可以具體細(xì)化各種避障場(chǎng)景。如圖3、4所示是有人駕駛車輛的速度曲線和偏距曲線圖，可知車輛車速降低，繞過障礙之后，恢復(fù)正常時(shí)速；在1840到1870單位時(shí)間內(nèi)，快速發(fā)生繞行現(xiàn)象，導(dǎo)致車輛有過大的偏距。如圖5、6所示是無人駕駛車輛的速度曲線和偏距曲線圖，可以發(fā)現(xiàn)在圖5中，是參賽車A在超車過程中的速度變化，在第1840至第1855個(gè)單位時(shí)間內(nèi)參賽車A的速度為 0，這說明行進(jìn)中，參賽車A感知到前方障礙物逐漸變大變近，所以停下來采取決策的時(shí)間， 即反應(yīng)時(shí)間，約2s，雖然感知和決策的時(shí)間還慢于人類，但是這足以證明智能車輛已經(jīng)具備了感知和決策的能力，為日后進(jìn)一步提高奠定基礎(chǔ)。此后，參賽車A開始起步進(jìn)行超車，可見第1855至第1885個(gè)單位時(shí)間內(nèi)參賽車A加速超車，車速較平穩(wěn)，約9km/h，超車后速度降低，恢復(fù)原車速約8km/h。圖6中，由于其停車感知并決策，對(duì)應(yīng)于這段時(shí)間，偏距也是恒定的，即第1840到1855個(gè)單位時(shí)間內(nèi)，所以可以得知此后便是參賽車A的超車過程，即第 1855到1885個(gè)單位時(shí)間內(nèi)，由曲線走勢(shì)可知，避障過程中偏距逐漸減小，由正常行駛偏距 5. 5m減小到約2m，并一直在左右，這說明參賽車A在換道超車后沒有返回原車道，其原因可能是避障后，參賽車A前方?jīng)]有障礙物或者交通標(biāo)志，沒有可識(shí)別的對(duì)象，因此沒有返回。有人駕駛車輛行駛的交通場(chǎng)景應(yīng)與無人駕駛車輛行駛的交通場(chǎng)景保持一致，通過車速傳感器及行車軌跡得到車速和偏距(即車輛中心線距左側(cè)車道線距離)，可應(yīng)用本發(fā)明采集和分析兩種情況下駕駛行為的異同，可建立各種復(fù)雜交通環(huán)境中無人駕駛車輛比賽評(píng)分體系及環(huán)境設(shè)計(jì)。
權(quán)利要求
1.有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，其特征在于，針對(duì)平行同向急停的機(jī)動(dòng)車為障礙物，分別通過試驗(yàn)獲得車輛在有人駕駛與無人駕駛兩種情況下的車速與偏距樣本，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析避障時(shí)車速和偏距的變化規(guī)律，可判斷有人駕駛與無人駕駛車輛的避障行為及無人駕駛車輛的智能水平。
2.如權(quán)利要求1所述的有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，其特征在于， 基于認(rèn)知心理學(xué)，提出有人駕駛行為與無人駕駛行為的信息加工過程，研究發(fā)現(xiàn)認(rèn)知過程均包括認(rèn)知、決策和執(zhí)行三個(gè)階段。
3.如權(quán)利要求1所述的有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，其特征在于， 將常見避障行為分為靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和動(dòng)靜結(jié)合三種，其中動(dòng)態(tài)避障行為又從不同的對(duì)象、運(yùn)動(dòng)方向和行駛狀態(tài)三方面展開，分別從這三方面中選擇一個(gè)元素，組合成動(dòng)態(tài)避障行為。
4.如權(quán)利要求1所述的有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為的對(duì)照模型，其特征在于， 反應(yīng)無人駕駛車輛的智能水平，可以及時(shí)識(shí)別前方交通環(huán)境的變化，并進(jìn)行相應(yīng)的操作，應(yīng)用有人駕駛與無人駕駛車輛避障行為對(duì)照模型，可建立各種復(fù)雜交通環(huán)境中無人駕駛車輛比賽評(píng)分體系及環(huán)境設(shè)計(jì)。
全文摘要
本發(fā)明屬于交通運(yùn)輸與智能車輛研究技術(shù)領(lǐng)域，涉及認(rèn)知科學(xué)的信息加工理論，首先研究了有人駕駛和無人駕駛行為的信息加工過程，并對(duì)常見障礙物進(jìn)行系統(tǒng)分類，最后通過實(shí)驗(yàn)，針對(duì)平行同向行駛的前車突然停止的路況，對(duì)比車輛在有人駕駛與無人駕駛兩種情況中的避障行為，對(duì)車速和偏距兩個(gè)參數(shù)分析，反映出無人駕駛車輛目前所具備的智能行為，如可保持在車道內(nèi)勻速行駛、感知前方物體、正確識(shí)別環(huán)境、安全避障等，還研究確定了在躲避障礙過程中的車速和偏距的變化規(guī)律，為無人駕駛車輛控制系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。可建立各種復(fù)雜交通環(huán)境中無人駕駛車輛比賽評(píng)分體系及環(huán)境設(shè)計(jì)。
文檔編號(hào)B60W50/08GK102350990SQ20111019315
公開日2012年2月15日 申請(qǐng)日期2011年7月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月29日
發(fā)明者董綱, 陳雪梅, 高薪 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)