【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能網(wǎng)聯(lián)汽車測(cè)試，尤其涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法。
技術(shù)介紹
1、仿真測(cè)試是智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)駕駛功能測(cè)試的重要手段之一，對(duì)于自動(dòng)駕駛的融合感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等算法模塊，采用仿真測(cè)試方法，可以快速的驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和可靠性，無(wú)實(shí)車測(cè)試的碰撞風(fēng)險(xiǎn)，并且易于生成多種測(cè)試場(chǎng)景，因此，在自動(dòng)駕駛測(cè)試領(lǐng)域，仿真測(cè)試所占比重越來(lái)越高。然而，仿真測(cè)試中一個(gè)重要的問(wèn)題是車輛動(dòng)力學(xué)的準(zhǔn)確性，同樣的控制策略對(duì)不同汽車的影響差異較大，原因是車輛動(dòng)力學(xué)響應(yīng)不同。
2、目前，業(yè)內(nèi)使用的仿真測(cè)試軟件平臺(tái)均開(kāi)發(fā)了車輛動(dòng)力學(xué)模型，可以相對(duì)較好地模擬車輛的動(dòng)力響應(yīng)，但前提是準(zhǔn)確掌握車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)。理論上來(lái)說(shuō)，車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)應(yīng)由汽車設(shè)計(jì)部門給出或者通過(guò)試驗(yàn)實(shí)際測(cè)得，但由于各種原因，仿真測(cè)試人員可能難以獲得車輛動(dòng)力學(xué)模型的一些參數(shù)，導(dǎo)致后續(xù)測(cè)試工作無(wú)法開(kāi)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述，本專利技術(shù)旨在提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，以解決前述提及的技術(shù)問(wèn)題。
2、本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案如下：
3、本專利技術(shù)提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其中包括：
4、采用正交試驗(yàn)法并結(jié)合若干次仿真測(cè)試，對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析；
5、確定仿真測(cè)試中的未知參數(shù)，并基于敏感性分析結(jié)論判斷未知參數(shù)的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)是否敏感；
6、采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)確定為敏感的目標(biāo)未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)；
7、
8、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析包括：
9、對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行分組，并設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)表格；
10、設(shè)計(jì)測(cè)試案例，并對(duì)應(yīng)選取動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)；
11、基于正交試驗(yàn)表格對(duì)各參數(shù)分組進(jìn)行正交試驗(yàn)；
12、根據(jù)正交試驗(yàn)結(jié)果獲取相關(guān)性檢驗(yàn)值；
13、根據(jù)相關(guān)性檢驗(yàn)值與既定標(biāo)準(zhǔn)的比較關(guān)系，將參數(shù)分類為敏感參數(shù)和非敏感參數(shù)。
14、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)確定為敏感的目標(biāo)未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)包括：
15、設(shè)計(jì)仿真測(cè)試的場(chǎng)景并確定目標(biāo)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)；
16、根據(jù)所述目標(biāo)未知參數(shù)的預(yù)設(shè)默認(rèn)值，構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例；
17、將各個(gè)測(cè)試案例按序在設(shè)計(jì)的場(chǎng)景中進(jìn)行仿真測(cè)試，并記錄仿真測(cè)試得到的第一動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)測(cè)試值；
18、將所述第一動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)測(cè)試值作為輸入，將所述目標(biāo)未知參數(shù)作為輸出，建立并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法；
19、通過(guò)實(shí)車測(cè)試獲得動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)實(shí)際值，并作為訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，由機(jī)器學(xué)習(xí)算法輸出目標(biāo)未知參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
20、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例包括：
21、基于所述目標(biāo)未知參數(shù)的預(yù)設(shè)默認(rèn)值，劃定取值區(qū)間；
22、利用所述取值區(qū)間，對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)未知參數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，構(gòu)建大量測(cè)試案例。
23、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例還包括：在構(gòu)建測(cè)試案例時(shí)，將仿真測(cè)試中的車輛動(dòng)力學(xué)的已知參數(shù)全部設(shè)定為已知值。
24、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述在仿真軟件中對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行仿真校驗(yàn)包括：
25、在仿真軟件中輸入預(yù)測(cè)結(jié)果并按照相同場(chǎng)景進(jìn)行仿真，得到第二動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)測(cè)試值；
26、比較第一動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)測(cè)試值和第二動(dòng)力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)測(cè)試值的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)差異；
27、若差異低于既定的偏差閾值，則確定預(yù)測(cè)成功。
28、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于敏感性分析結(jié)論判斷未知參數(shù)的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)是否敏感包括：如果判斷為非敏感的未知參數(shù)，則在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)使用該未知參數(shù)的預(yù)設(shè)默認(rèn)值。
29、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析包括：將不同的自動(dòng)駕駛仿真軟件中的多組車輛動(dòng)力學(xué)模型的參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合動(dòng)力學(xué)敏感性分析。
30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的主要設(shè)計(jì)構(gòu)思在于，通過(guò)分析得出仿真測(cè)試軟件中涉及的車輛動(dòng)力學(xué)的重要參數(shù)，為后續(xù)開(kāi)展試驗(yàn)實(shí)測(cè)參數(shù)指明方向，尤其針對(duì)重要的未知參數(shù)提供了預(yù)測(cè)方法，為工程中難以獲得某些參數(shù)的情況，提供了解決途徑。具體而言，采用分組正交試驗(yàn)方法，以仿真軟件平臺(tái)的測(cè)試為依據(jù)，判定車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的重要性，并采用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)車輛動(dòng)力學(xué)的重要未知參數(shù)，并以實(shí)車測(cè)試結(jié)果與仿真測(cè)試進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。本專利技術(shù)針對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)種類繁多，且各參數(shù)對(duì)車輛動(dòng)力響應(yīng)的影響不同的特點(diǎn)，重點(diǎn)分析并預(yù)測(cè)其中的未知參數(shù)，有效解決了自動(dòng)駕駛功能的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)敏感性問(wèn)題，尤其針對(duì)未知的車輛動(dòng)力學(xué)敏感參數(shù)進(jìn)行了可靠的估計(jì)。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)確定為敏感的目標(biāo)未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例還包括：在構(gòu)建測(cè)試案例時(shí)，將仿真測(cè)試中的車輛動(dòng)力學(xué)的已知參數(shù)全部設(shè)定為已知值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述在仿真軟件中對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行仿真校驗(yàn)包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述基于敏感性分析結(jié)論判斷未知參數(shù)的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)是否敏感包括：如果判斷為非敏感的未知參數(shù)，則在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)使用該未知參數(shù)的預(yù)設(shè)默認(rèn)值。p>
8.根據(jù)權(quán)利要求1~7任一項(xiàng)所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析包括：將不同的自動(dòng)駕駛仿真軟件中的多組車輛動(dòng)力學(xué)模型的參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合動(dòng)力學(xué)敏感性分析。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)確定為敏感的目標(biāo)未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述構(gòu)建多個(gè)測(cè)試案例還包括：在構(gòu)建測(cè)試案例時(shí)，將仿真測(cè)試中的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：尹興科，王瀚，袁海鵬，吳賢靜，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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