申请/专利权人：同济大学

申请日：2021-08-06

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113779864B

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本发明涉及一种面向自动驾驶汽车的运行设计区域构建方法，具体包括以下步骤：S1、根据自动驾驶汽车的黑盒规控算法，组合应用重要度抽样方法和多层感知神经网络建模技术，构建运行安全性表现的代理模型；S2、获取运行安全性非单调变化特征，应用带动量的梯度下降法，搜索得到运行安全边界场景；S3、采集运行安全边界场景附近梯度值的变化趋势，分析梯度值的统计分布规律，根据分析结果构建安全冗余缓冲区域；S4、根据运行设计区域的设计规则，组合应用KD‑tree降维索引技术和平滑算法，得到安全冗余运行设计区域。与现有技术相比，本发明具有提升运行设计区域的安全保障程度、提高自动驾驶汽车安全测试的准确性和测试速度等优点。

主权项：1.一种面向自动驾驶汽车的运行设计区域构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、根据自动驾驶汽车的黑盒规控算法，组合应用重要度抽样方法和多层感知神经网络建模技术，构建自动驾驶汽车运行安全性表现的代理模型；S2、获取人工智能规控算法计算得到的运行安全性非单调变化特征，应用带动量的梯度下降法，搜索得到运行安全边界场景；S3、采集运行安全边界场景附近梯度值的变化趋势，分析梯度值的统计分布规律，根据分析结果构建安全冗余缓冲区域；S4、根据运行设计区域的设计规则，组合应用KD-tree降维索引技术和平滑算法，得到自动驾驶汽车的安全冗余运行设计区域；所述步骤S1具体包括以下步骤：S11、部署测试环境：基于仿真测试平台，构建仿真测试环境，部署自动驾驶汽车的黑盒规控算法；S12、构建测试参数空间：针对单一测试场景，基于场景关键参数构建测试参数空间，将参数空间划分为包含相等场景样本数量的子空间；S13、初始抽样：基于每个子空间，采取随机抽样方法抽取占总参数空间样本总数量a％的场景样本，基于仿真平台对场景样本开展测试，根据预设的安全性评估指标获得安全性评估结果，作为真值标签；S14、构建初始代理模型：针对该a％个场景样本的参数及对应真值标签，采用多层感知神经网络训练并构建代理模型，记录该a％个场景样本的安全性预测值，并计算对应的拟合误差；S15、计算重要度：针对每个子空间，基于拟合误差与安全性变化程度，计算每个子空间的重要度权重；S16、重要度抽样：基于每个子空间的重要度权重进行分层抽样，不重复地再抽取a％的场景样本，针对已抽取的2a％个场景样本，基于仿真平台对2a％个场景样本开展测试，根据安全性评估指标，获得安全性评估结果，作为真值样本标签；S17、重复步骤S14、S15和S16，不重复地再抽取a％的场景样本；S18、针对已抽取的3a％个场景样本，基于仿真平台对3a％个场景样本开展测试，根据场景安全性评估指标，获得安全性评估结果，作为真值样本标签，针对该3a％个场景样本的参数及对应真值样本标签，采用多层感知神经网络训练并构建代理模型，作为最终代理模型；所述步骤S2具体包括以下步骤：S21、起始点生成：基于步骤S18中用于构建代理模型的3a％个场景样本，随机抽取a％个场景样本，作为梯度下降搜索的起始样本点；S22、梯度下降搜索：自起始样本点开始，基于代理模型所提供的梯度信息，采用带动量的梯度下降法，进行迭代搜索，当迭代中相邻两次梯度差值达到预设的误差精度，或达到最大迭代次数时停止迭代；S23、梯度值记录：记录迭代终止时场景样本点的位置坐标xB,yB，迭代过程中被搜索到的场景样本点的位置坐标xt,yt及其梯度值S24、运行安全边界界定：根据边界属于迭代终止的场景以及边界两侧运行安全性相反的规则进行搜索，界定得到运行安全边界场景；所述步骤S3具体包括以下步骤：S31、基于步骤S23中的梯度值记录结果，自迭代终止时的场景样本点起，依据该点梯度的反方向，选取迭代到该样本点占总迭代次数a％的场景样本点，获取其位置坐标xt′,yt′和梯度值S32、基于a％场景样本点梯度值的分布，定义90th分位数梯度值为安全冗余指标阈值，将运行安全边界场景上的场景样本点构成安全冗余缓冲区域的上边界，梯度值高于90th分位数的场景样本点构成安全冗余缓冲区域的下边界；S33、基于安全冗余缓冲区域的上边界和下边界的场景样本点，通过“连线”的方式构造得到安全冗余缓冲区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 面向自动驾驶汽车的运行设计区域构建方法和装置

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