一种驾驶任务识别方法
    11.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109784768B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910119821.X

    申请日:2019-02-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种驾驶任务识别方法,包括步骤:利用驾驶规范性评价指标建立驾驶规范等级评价模型,评选高规范等级驾驶人作为试验对象;设计试验对象执行几种常见的驾驶任务的实车试验,并为每种驾驶任务分配驾驶任务数字识别序列;利用驾驶任务识别指标与驾驶任务数字识别序列,建立基于深度神经网络的驾驶任务特征模型;采集测试驾驶人的驾驶任务识别指标并分别输入各个驾驶任务特征模型中,使用拟合优度衡量测试驾驶任务与各特征模型的显著性差异,拟合优度最高的驾驶任务特征模型映射测试驾驶人的驾驶任务,达到识别驾驶任务的效果。本发明可以在汽车高级驾驶辅助系统、道路驾驶技能考试等需要监测驾驶人行为的领域有较好的普遍适用性。

    一种考虑乘员舒适度的智能车制动停车能力测试方法

    公开(公告)号:CN112362356B

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202011201977.1

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明涉及一种考虑乘员舒适度的智能车制动停车能力测试方法,兼顾安全与体验两个维度,采用离散数据的曲线拟合方法,将试验采集的乘员主观舒适度与客观行车数据结合,反复在敏感人群进行测试验证,最终得到“制动减速度最优曲线”,旨在考虑乘员舒适度的情况下为评估自动驾驶车辆制动时乘员舒适度提供评价量化标准,将涉及自动驾驶停车类的相关测试项目提升到安全和舒适并重的高度,为自动驾驶车辆制动停车性能的多维度评价提供了理论依据和技术支撑。

    一种自动驾驶测试场景的构建方法及其难度系数计算方法

    公开(公告)号:CN110232257B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910589116.6

    申请日:2019-07-02

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶测试场景的构建方法及其难度系数计算方法,首先依次建立测试场景递阶层次结构框架,所述的结构框架至少包括四层:目标层、维度层、类别层和要素层,目标层下包括至少四个维度,每个维度下包括数个类别,每个类别下包括数个要素,根据目标层确定所要构建的目标场景,依次在各维度下确定类别,在类别中选取所需的具体要素,最终构建成目标测试场景。对各个维度内的不同层级元素赋予权重,对拟构建的场景进行要素匹配并完成对该场景测试难度系数的计算。本发明填补当下自动驾驶测试场景构建方法领域内的空缺,提出对所构建场景的测试难度等级评价方法,以及制定各功能测试项目进行测试方案。

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