一种模型生成方法、模型生成装置及电子设备.pdf

(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CN111443621A(43)申请公布日2020.07.24(21)申请号202010545516.X(22)申请日2020.06.16(71)申请人深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道深圳湾科技生态园二区9栋B1座10层(72)发明人张晓春陈振武赵延宁周子益(74)专利代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司44414代理人肖遥(51)Int.Cl.G05B17/02(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图2页(54)发明名称一种模型生成方法、模型生成装置及电子设备(57)摘要本申请适用于信息技术领域，提供了一种模型生成方法，模型生成装置及电子设备。该方法包括：针对每个智能车辆等级，根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆；将各个智能车辆等级下所设定得到的模拟智能车辆按照预设的数量比例输入至预设的交通流仿真系统中，得到交通流仿真结果；对所述交通流仿真结果进行分析，以筛查出与各个智能车辆等级相关联的特征指标中的目标特征指标；基于所述目标特征指标生成智能车辆仿真模型。本申请方案通过对各等级的智能车辆的特征指标进行筛查，保留每个等级下的部分特征指标，简化了模拟智能车辆的生成过程，降低了模拟智能车辆的生成难度，提升了模拟智能车辆的生成效率。CN111443621ACN111443621A权利要求书1/2页1.一种模型生成方法，其特征在于，包括：针对每个智能车辆等级，根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆；将各个智能车辆等级下所设定得到的模拟智能车辆按照预设的数量比例输入至预设的交通流仿真系统中，得到交通流仿真结果；对所述交通流仿真结果进行分析，以筛查出与各个智能车辆等级相关联的特征指标中的目标特征指标；基于所述目标特征指标生成智能车辆仿真模型。2.如权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，与二级智能车辆相关联的特征指标为预警指标，所述预警指标用于描述智能车辆发出事故预警；与二级智能车辆相关联的特征约束条件为二级条件，所述二级条件为：基于所述预警指标所得的事故率低于预设事故率；则针对二级智能车辆，所述根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆，包括：确定符合所述二级条件的预警指标值范围；基于所述预警指标值范围，设定属于二级智能车辆的模拟智能车辆。3.如权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，与三级智能车辆相关联的特征指标为自动驾驶事故率指标、驾驶员未接管概率指标及驾驶员接管所需时间指标；与三级智能车辆相关联的特征约束条件为三级条件，所述三级条件为：基于自动驾驶事故率指标及驾驶员接管所需时间指标所计算而得的事故率低于预设事故率，其中，事故率的计算公式由所述驾驶员接管所需时间指标而确定；则针对三级智能车辆，所述根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆，包括：在不同的驾驶员接管所需时间指标值下，确定符合所述三级条件的自动驾驶事故率指标值范围及驾驶员未接管概率指标值范围；基于所述自动驾驶事故率指标值范围及驾驶员未接管概率指标值范围，以及对应的驾驶员接管所需时间指标值，设定属于三级智能车辆的模拟智能车辆。4.如权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，与四级智能车辆相关联的特征指标为传感器识别指标及驾驶员接管所需时间指标，所述传感器识别指标包括识别距离子指标、识别时间子指标及识别精度子指标，所述识别精度子指标用于表示传感器对障碍物的识别准确率；与四级智能车辆相关联的特征约束条件为四级条件，所述四级条件为：基于所述传感器识别指标及所述驾驶员接管所需时间指标所计算而得的事故率低于预设事故率；则针对四级智能车辆，所述根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆，包括：确定符合所述四级条件的传感器识别指标值范围及驾驶员接管所需时间指标值范围；基于所述传感器识别指标值范围及驾驶员接管所需时间指标值范围，设定属于四级智能车辆的模拟智能车辆。5.如权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，与五级智能车辆相关联的特征指标为传感器识别指标，所述传感器识别指标包括识别距离子指标、识别时间子指标及识别精度子指标，所述识别精度子指标用于表示传感器对障碍物的识别准确率；与五级智能车辆相关联的特征约束条件为五级条件，所述五级条件为：基于所述传感器识别指标所计算而2CN111443621A权利要求书2/2页得的事故率低于预设事故率；则针对五级智能车辆，所述根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件，设定模拟智能车辆，包括：确定符合所述五级条件的传感器识别指标值范围；基于所述传感器识别指标