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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于不同期间的轨迹数据的动态驾驶设置方法及系统，包括：获取目标车辆的轨迹数据；分别对历史轨迹数据和实时轨迹数据通过嵌套时间窗映射处理得到第一驾驶数据和第二驾驶数据；利用第一卷积网络提取第一驾驶数据的特征获得第一特征信息；利用第二卷积网络提取第二驾驶数据的特征获得第二特征信息；确定多个动态驾驶偏好类别对应的最终簇中心点；融合第一特征信息和第二特征信息，并根据融合结果与最终簇中心点的距离，确定对应的动态驾驶偏好类别；自动驾驶车辆基于实时得到的目标车辆的动态驾驶偏好类别，确定实时驾驶策略以控制车辆在驾驶环境中行驶。本发明实现了自动驾驶车辆根据实时路网状态作出及时的操作。

主权项：1.一种基于不同期间的轨迹数据的动态驾驶设置方法，其特征在于，包括：自动驾驶车辆获取目标车辆的轨迹数据；所述目标车辆为与自动驾驶车辆处于同一驾驶环境中的手动驾驶车辆，所述轨迹数据包括历史轨迹数据和实时轨迹数据；对所述历史轨迹数据通过嵌套时间窗映射处理得到第一驾驶数据，对所述实时轨迹数据通过嵌套时间窗映射处理得到第二驾驶数据；所述映射处理包括：对输入的轨迹数据进行预处理，得到对应的特征数据；利用第一时间窗对特征数据处理得到第一时间窗处理结果；在第一时间窗内，利用第二时间窗对特征数据处理得到第二时间窗处理结果；整合第一时间窗处理结果和第二时间窗处理结果得到历史轨迹数据对应的第一驾驶数据或实时轨迹数据对应的第二驾驶数据；利用第一卷积网络提取第一驾驶数据的特征，获得全面反映驾驶人驾驶特点的第一特征信息；利用第二卷积网络提取第二驾驶数据的特征，获得实时反映驾驶人驾驶特点的第二特征信息，包括：对原始卷积核进行第一变换处理，获得第二卷积核，其表达式包括：，其中，U表示第二卷积核，G表示第一变换矩阵，，k表示原始卷积核，表示第一变换矩阵的逆矩阵；对第二驾驶数据进行第二变换处理，获得变换后数据，其表达式包括：，其中，V表示变换后数据，表示第二变换矩阵，，E表示第二驾驶数据，B表示第二变换矩阵的逆矩阵；对第二卷积核和变换后数据进行外积计算，获得外积结果，其表达式包括：，其中，M为外积结果，为哈达玛乘积；对所述外积结果进行加速卷积计算，获得第二卷积结果，其表达式包括：，其中，表示第二卷积结果，表示第三变换矩阵，，A表示第三变换矩阵的逆矩阵；将所述第二卷积结果输入至全连接网络中，获得第二特征信息；确定多个动态驾驶偏好类别对应的最终簇中心点，包括：获取多个手动驾驶车辆的历史轨迹数据，并进行嵌套时间窗映射处理和第一卷积网络处理得到第三特征信息；将第三特征信息划分为多簇，获得最终簇中心点，包括：步骤一：确定初始簇中心点；步骤二：根据第三特征信息与初始簇中心点之间的距离，确定第三特征信息对应的簇；步骤三：根据每个簇中所有第三特征信息的均值，更新簇中心点；步骤四：重复执行步骤二至步骤三多次，直至每个簇的簇中心点的变化值在预设范围内，则确定最终簇中心点；计算每簇中第三特征信息对应的历史轨迹数据的参考量，所述参考量包括均值、峰值和方差；参考量从高到低的簇分别对应多个不同的动态驾驶偏好类别；融合第一特征信息和第二特征信息，并根据融合结果与最终簇中心点的距离，确定对应的动态驾驶偏好类别；自动驾驶车辆基于实时得到的目标车辆的动态驾驶偏好类别，确定实时驾驶策略以控制车辆在驾驶环境中行驶。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于不同期间的轨迹数据的动态驾驶设置方法及系统