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申请/专利权人：南斗六星系统集成有限公司;东风汽车集团股份有限公司

摘要：一种相同起终点自动驾驶路线分类统计评分的方法，包括：自动驾驶车辆车载终端周期性采集车载系统CAN数据，并发送给服务器；获取用户起点和终点信息，服务器根据车辆位置信息，实时获取车辆到达起点和终点时间；根据获取的车辆到达起点终点的时间，加载车辆CAN数据，计算自动驾驶路线的里程，时长，能耗，接管次数，对原始路线抽稀，得到抽稀后的路线，计算路线间的DTW距离和相似度；根据路线统计的里程，时长，能耗，接管次数指标，对这些指标进行最小最大标准化处理，进行熵权法量化评分。本发明帮助自动驾驶出租车运营商有效分析运营路线，选择合适的自动驾驶供应商，帮助自动驾驶供应商优化自动驾驶规划路线。

主权项：1.一种相同起终点自动驾驶路线分类统计评分的方法，其特征在于，包括：S100.自动驾驶车辆车载终端周期性采集车载系统CAN数据，并实时发送给服务器；S200.根据用户订单信息，获取用户起点和终点信息，服务器根据车辆位置信息，实时获取车辆到达起点和终点时间；S300.根据获取的车辆到达起点终点的时间，加载车辆CAN数据，计算自动驾驶路线的里程，时长，能耗，接管次数，对原始路线抽稀，得到抽稀后的路线，计算路线间的DTW距离和相似度，根据相似度进行路线分类；S400.根据路线统计的里程，时长，能耗，接管次数指标，并对这些指标进行最小最大标准化处理，然后进行熵权法量化评分；S300中，计算自动驾驶路线的里程的方法为：定义路线上所有点为Pi，其中，i=1,2,.....,k，.....M；M为路线上点的总个数，表示订单行程中相邻两个点的距离，longitudePk当前点经度，latitudePk当前点纬度，r为地球半径，则计算公式为： =+；其中，，为点Pk处纬度的弧度，，为点PK-1处纬度的弧度，；；S300中，计算自动驾驶路线的时长的方法为：定义路线上所有点为Pi，其中，i=1,2,.....,k,.....,M；M为路线上点的总个数，表示订单行程中相邻两个点的时长，collectTimePk表示当前点采集时间，则：=；S300中，计算自动驾驶路线的能耗的方法为：定义路线上所有点为Pi，其中，i=1,2,.....,k，.....M；M为路线上点的总个数，表示相邻两个点能耗，voltagePk车辆瞬时的总电压，currentPk车辆瞬时总电流,则=；S300中，计算自动驾驶路线的接管次数的方法为：定义前一个点是自动驾驶，当前点是手动驾驶为一次接管次数，表示相邻两个点接管次数，RunModePK表示当前点的驾驶模式:runMode=1手动驾驶；runMode=2远程驾驶；runMode=3自动驾驶；则：=；S300中，通过道格拉斯·普克算法对原始路线抽稀，得到抽稀后的路线；S300中，计算路线间的DTW距离方法为：定义抽稀后的路线为TAB，定义起终点的路线集SAB={T1,T2,……,Tk}，分别计算抽稀路线TAB与集合SAB中每条路线Tk的DTW动态时间规划距离，定义路线TAB到SAB中每条路线Tk的动态时间规划路径集合为W，则W={W1,W2,W3,...Wz}，maxm,n≤Z≤m+n-1，m为抽吸路线TAB点个数，n为路线Tk点个数；则路线TAB与集合SAB中每条路线Tk的DTW动态距离为：；S300中，计算路线间的相似度的方法为：利用底数小于1的单调递减的指数函数对DTW距离进行归一化处理，相似度计算公式:；其中，0＜g＜1，过滤出相似度大于阈值α的路线集SimilarAB={T1,T2,……,Tk},在相似路线集中找出相似度最大的路线Tmax，标记订单路线为Tmax，如果不存在相似，则路线为TAB。

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