一种智能汽车驾驶智能度评估系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115871693A(43)申请公布日2023.03.31(21)申请号202211494541.5(22)申请日2022.11.25(71)申请人同济大学地址200092上海市杨浦区四平路1239号(72)发明人王宇雷陆美钰黄岩军郭露露张琳陈虹(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限公司31225专利代理师陈金星(51)Int.Cl.B60W50/04(2006.01)G06Q10/063(2023.01)权利要求书2页说明书27页附图4页(54)发明名称一种智能汽车驾驶智能度评估系统(57)摘要本发明涉及一种智能汽车驾驶智能度评估系统，本发明结合场景复杂度模型，提出了智能汽车驾驶智能度模型，为了量化表征驾驶智能度，构建行为表现准则，行为表现准则中考虑行驶自治性、学习进化性和交通协调性三个方面的主客观综合评价准则，在此基础上建立基于Choquet积分的行为表现模型，得出各个评价指标在总评价分中所占权重，从而针对不同行驶次任务形式对各种行驶任务进行行为表现量化评价。最终提出智能驾驶智能度模型(DIQ)等于行为表现(BI)乘场景复杂性(SC)。与现有技术相比，本发明中能够克服多因素干扰，准确且客观地计算智能汽车的智能度，从而为智能汽车的性能优化提供参考方向。CN115871693ACN115871693A权利要求书1/2页1.一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，包括指标获取模块、场景复杂度获取模块、行为表现准则模块、行为表现模型建立模块、行为表现计算模块及智能度计算模块；所述指标获取模块用于获取智能汽车的各项指标信息；所述场景复杂度获取模块用于确定车辆场景复杂度；所述行为表现准则模块基于所述指标信息，构建智能汽车的行为表现准则，得到行为表现的表达式；所述行为表现模型建立模块用于建立行为表现模型；所述行为表现计算模块基于所述行为表现模型，计算所述行为表现准则中的各个指标权重，从而计算行为表现总分；所述智能度计算模块基于所述行为表现总分及车辆场景复杂度，计算智能汽车的智能度。2.根据权利要求1所述的一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，所述的行为表现准则包括方案层、准则层及评价层；其中，方案层包括行驶自治性Pauto、交通协调性Ptraffic和学习进化性Plearn；行为表现记为BI，基于行为表现准则的方案层，行为表现的表达式为：BI＝ρ1Pauto+ρ2Ptraffic+ρ3Plearn其中，ρ1、ρ2、ρ3分别表示行驶自治性，交通协调性及学习进化性在行为表现总分中所占的权重。3.根据权利要求2所述的一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，所述行驶自治性Pauto的准则层包括行驶舒适性Pcomfort、行驶高效性Pefficiency、行驶安全性Psafety、人工干预度Pintervene和人机交互与风险控制Pinteract，行驶自治性Pauto表示为：Pauto＝ρ1,1Pcomfort+ρ1,2Pefficiency+ρ1,3Psafety+ρ1,4Pintervene+ρ1,5Pinteract其中，ρ1,1、ρ1,2、ρ1,3、ρ1,4、ρ1,5分别表示行驶舒适性Pcomfort、行驶高效性Pefficiency、行驶安全性Psafety、人工干预度Pintervene、人机交互与风险控制Pinteract在行驶自治性中的权重。4.根据权利要求2所述的一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，交通协调性Ptraffic的准则层包括利他性Pother和利己性Pself，交通协调性Ptraffic表示为：Ptraffic＝ρ2,1Pother+ρ2,2Pself其中，ρ2,1，ρ2,2分别表示利他性Pother和利己性Pself在交通协调性中的权重。5.根据权利要求2所述的一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，学习进化性Plearn的准则层包括行驶自治性的学习进化率Paulearn和交通协调性的学习进化率Ptrflearn，学习进化性Plearn表示为：Plearn＝ρ3,1Paulearn+ρ3,2Ptrflearn其中，ρ3,1，ρ3,2分别表示行驶自治性的学习进化率Paulearn和交通协调性的学习进化率Ptrflearn在学习进化性中的权重。6.根据权利要求3‑5任一所述的一种智能汽车驾驶智能度评估系统，其特征在于，各个准则层中包含多个评价指标，各个准则层表示为：Pi,j＝∑ijkρi,j,kPi,j,k其中Pi,j表示准则层，ρi.j表示各个评价指标在准则层中所占权重，Pi,j,k表示各个评价2CN115871693A权利要求书2/2页指标的分值，k表示每个准则层中评价指标的个数。7.根据权利要求1所述的一种智能汽车驾