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汽车技术 2024年第11期 10-21页

作者：李俊虎张洲华国栋王众梁军江苏大学镇江212013 江苏智行未来汽车研究院有限公司南京211111

针对低速自动驾驶车辆(LSAV)运营过程中的用户服务需求,基于行车主动服务系统(DASS)已有功能,设计了考虑用户需求和LSAV服务范围相协调的LSAV主动服务平台(LSAV-ASP),包括感知层、存储层和应用层,感知层用于获取交通网络中实时的车辆、... 详细信息

针对低速自动驾驶车辆(LSAV)运营过程中的用户服务需求,基于行车主动服务系统(DASS)已有功能,设计了考虑用户需求和LSAV服务范围相协调的LSAV主动服务平台(LSAV-ASP),包括感知层、存储层和应用层,感知层用于获取交通网络中实时的车辆、道路、交通环境等信息,存储层用于将数据分类存储至LSAV服务池,应用层用于设计和应用服务匹配方法和服务评价优化算法,并提出了LSAV主动服务匹配算法和模糊优化神经网络评价模型(FES-GALMBP),仿真验证结果表明,所提出的匹配算法和评价模型相较于传统算法性能更优,评价模型对评价集LSAV客车运营质量与运营安全性评价的准确率相较反向传播(BP)神经网络模型准确率分别提高了49百分点和38百分点。

关键词：低速自动驾驶车辆主动服务车联网服务平台

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车联网环境下低速自动驾驶车辆服务质量评价方法研究

车联网环境下低速自动驾驶车辆服务质量评价方法研究

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作者：李俊虎江苏大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶技术日益成熟,低速自动驾驶(Low-Speed Automated Driving,LSAD)车辆成为自动驾驶重要的实现载体形式,LSAD车辆是一个极为复杂的系统,在商业化前必须经过成熟的、有效的测试和评价环节。同时LSAD车辆需要从多方面满足用户需... 详细信息

随着自动驾驶技术日益成熟,低速自动驾驶(Low-Speed Automated Driving,LSAD)车辆成为自动驾驶重要的实现载体形式,LSAD车辆是一个极为复杂的系统,在商业化前必须经过成熟的、有效的测试和评价环节。同时LSAD车辆需要从多方面满足用户需求,因此从用户需求角度对LSAD车辆的服务体系及服务质量评价方法进行研究成为提高LSAD车辆安全性能的重要突破口。LSAD车辆服务的过程贯穿于LSAD车辆运营过程中,而在车联网(Internet of Vehicles,IOV)环境下,LSAD车辆能够全方位地感知道路交通环境,通过信息融合保证运营质量和安全性,并提供实时的、可靠的个性化主动服务,为LSAD车辆运营服务过程提供可靠的技术保障,因此IOV环境为LSAD车辆的服务体系及服务质量评价的研究奠定了基础。本文在研究LSAD车辆服务体系相关理论的基础上,依托江苏省车联网研究项目“自动驾驶清扫车道路应用测试评价体系研究(ORP-2021-004)”和国家重点研发计划“车路协同系统要素耦合机理与协同优化方法(2018YFB1600500)”,针对LSAD车辆存在的运营安全性低、用户接纳度低、服务质量低、服务缺乏主动性等不足,围绕LSAD车辆的服务质量评价,系统研究了LSAD车辆服务质量评价指标体系构建、服务质量评价方法设计、服务质量评价体系应用方法,为LSAD车辆的推广应用积累了理论基础和技术保障,同时为我国自动驾驶车辆在IOV环境下的应用和发展提供解决思路。主要研究工作如下:(1)构建了基于关联规则的LSAD车辆运营服务质量评价指标体系及系统,并设计了基于服务序列的LSAD车辆运营服务策略流程,提出了AHP-CRITIC主客观组合权重优化方法,实现了定性和定量相结合的评价指标赋权。(2)设计了基于改进FES-BP的LSAD车辆运营服务质量评价模型FES-GALMBP,通过遗传算法和Levenberg-Marquardt算法对FES-BP模型神经网络权值与阈值进行优化。在车道级、人行道级、工厂级、社区级四个典型场景测试验证结果表明:该模型评价的服务质量值f均更接近理论值,且在封闭场景的服务质量值f相对于开放道路场景更接近理论值;该模型评价准确率相较传统模型均更高,且评价模型在封闭场景的评价准确率相对于开放道路场景更高;该模型预测评价集每一类别的AUC值相对传统模型均更高。(3)提出了基于DASS的LSAD车辆主动服务系统服务质量评价体系应用。数据层建立了LSAD车辆主动服务数据库管理系统,并提出LSAD车辆数据采集策略和基于MultiAgent的LSAD车辆主动服务数据融合算法。功能层提出基于DASS的LSAD车辆主动服务体系,建立LSAD车辆主动服务服务匹配算法。最后通过车辆主动服务安全性实验验证了LSAD车辆主动服务匹配算法相较于传统预警算法感知速度快;通过车辆主动服务评价实验验证了FES-GALMBP模型评价的服务质量值f相较于GALMBP、FES-BP和BP模型均最接近最佳理论值,且GALMBP和FES-BP模型评价的服务质量值f均优于BP模型;FES-GALMBP模型对评价集评价的准确率均高于GALMBP、FES-BP和BP模型,且GALMBP、FES-BP模型的评价准确率均高于BP模型;FES-GALMBP模型预测的评价集每一类别的AUC值均大于GALMBP、FES-BP和BP模型,且GALMBP、FES-BP模型预测的评价集每一类别的AUC值均大于BP模型。

关键词：低速自动驾驶车辆服务质量评价车联网主动服务

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