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公开(公告)号：CN115257803A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210765745.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 一种适用于高速自动驾驶功能场景提取方法，所述方法包括：将数据采集设备固定在本车上，实时采集本车和目标车相关数据；以本车车速、周围目标车个数创建数据分区序号列，使采集的数据按照本车车速、周围目标车个数的数据分区序号列进行分区；对获得的每个分区执行数据清洗；依据清洗后的数据，将本车的行驶参数进行处理后获得本车预测行驶区域，进入本车预测行驶区域的目标物标记为前方目标物；对高速自动驾驶功能场景进行分类，将高速自动驾驶功能场景的跟车场景、切入场景和切出场景进行数据提取；对提取场景数据进行整合后，在1到N之间分别随机选取不重复的n1和n2个整数，对应的数值就是检验的编号，按照编号对提取的数据进行检验。
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公开(公告)号：CN113232669A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110555323.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的驾驶风格辨识方法，包括信息收集平台获取原始数据，数据预处理，基于两种机器学习算法的聚类分析，驾驶风格分析，判断是否有异常结果和输出结论。本发明结合多种影响驾驶风格的因素，选取一批风格迥异的驾驶员进行实车试验，形成原始数据集；对原始数据进行速度切片，以适应驾驶员风格在不同场景下的变化；利用先验结果和统计学方法来提取特征，制定评价指标。并借助相关系数法实现评价指标的降维；对于异常数据、极端数据，采取先细化分类，再合并结果的方法；选取k‑means、层次聚类这2种客观分类方法对数据库样本进行分类，并对分类结果进行比对。经过验证，本文开发的驾驶风格识别模型查准率达到83％。
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公开(公告)号：CN113232669B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110555323.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的驾驶风格辨识方法，包括信息收集平台获取原始数据，数据预处理，基于两种机器学习算法的聚类分析，驾驶风格分析，判断是否有异常结果和输出结论。本发明结合多种影响驾驶风格的因素，选取一批风格迥异的驾驶员进行实车试验，形成原始数据集；对原始数据进行速度切片，以适应驾驶员风格在不同场景下的变化；利用先验结果和统计学方法来提取特征，制定评价指标。并借助相关系数法实现评价指标的降维；对于异常数据、极端数据，采取先细化分类，再合并结果的方法；选取k‑means、层次聚类这2种客观分类方法对数据库样本进行分类，并对分类结果进行比对。经过验证，本文开发的驾驶风格识别模型查准率达到83％。
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