[发明专利]根据场景观察进行直觉推断的无人驾驶安全判断系统

说明书

一种根据场景观察进行直觉推断的无人驾驶安全判断系统，属于智能驾驶技术领域。本发明的目的是比照人类驾驶和自动驾驶系统，依靠常识和经验，人类司机可以调整自己的行为，避免进入自己无法应付复杂驾驶环境的根据场景观察进行直觉推断的无人驾驶安全判断系统。本发明包括经验常识记忆库、场景观察器和直觉推断引擎三大要素。本发明有效将人类直觉判断与自动驾驶技术结合，通过人为因素和机判因素综合性考虑交通环境的各种因素组合，应用到自动驾驶驾驶技术中，更加能够精确的预判出各种因素或行为，从而增加自动驾驶技术的安全性。

技术领域

本发明属于智能驾驶技术领域。

背景技术

自动驾驶安全的保证手段目前主要有道路车辆功能安全(ISO 26262，2011)、预期功能安全(ISO 21448，2019)、系统运行设计范围状态监控(SAEJ3016)、人机交互等四方面的性能要求。

其中，系统功能安全性能要求自动驾驶系统能够根据外界感知输入按照预设的功能 规定做出正确响应。功能安全标准强调在产品设计阶段怎样从设计环节上保证产品的功能安 全，该标准制订的假设是，在系统过于复杂以后，很难通过预测的方式来全面估计失效的环 节和失效的模式，因此设计预防就显得非常重要。

在复杂的运行环境中，即使所有的安全系统都如ISO 26262所要求的那样完美实现 预设功能，但是由于使用环境的复杂程度超出了系统的能力极限，或者出于操作者的滥用或 者误用等原因，整车实际运行时仍然有可能发生安全事故。例如，自动驾驶系统是根据某些 特定运行环境开发的，如果自动车辆在实际驾驶中遇到了开发过程中从未遇到过的陌生环境， 自动驾驶系统就会出现判断困惑，从而导致事故发生。ISO 21448将这种安全性称为“预期 功能安全(SOTIF)”，标准的目的是尽可能多地暴露使用环境变量，进一步提高系统的适应性 设计。

为了保证自动驾驶系统的合理使用环境，SAEJ3016定义了“系统运行设计范围”(ODD) 的概念。ODD是保证所设计系统可以正常运行的条件，规定自动驾驶系统必须自己能够监控 ODD的边界，超出ODD边界以后就要采取后备安全方案。

尽管有上述周密的设计保障措施，无人驾驶系统仍然潜在的安全隐患，主要原因是， 无论系统设计考虑的多么周全，也不可能覆盖实际运行场景的无限可能性。也就是说，自动 驾驶系统不具备人脑那种根据场景观察和局势的理解对驾驶安全进行直觉推断的能力。

发明内容

本发明的目的是比照人类驾驶和自动驾驶系统，依靠常识和经验，人类司机可以调 整自己的行为，避免进入自己无法应付复杂驾驶环境的根据场景观察进行直觉推断的无人驾 驶安全判断系统。

本发明包括经验常识记忆库、场景观察器和直觉推断引擎三大要素；

(1)经验常识记忆库：包括事故和场景要素，场景要素包括车辆要素、行驶状态要素、自然 环境要素、道路特性要素、人为要素；每个事故可以表达为场景要素空间里的一个向量，所 有的事故一起形成一个事故常识记忆矩阵A；一个事故对应的一个场景要素组合就是一个场 景向量，经验常识库结构如表1所示：

表1事故经验常识库结构

其中：

C₁～C_m为事故特征代码，由11位数字与字母组成，

①事故特征代码C

事故类别包括发生事故时的五种事故要素，分别为事故形式特征、碰撞主体分类、碰撞受体 分类、冲突方式分类和伤害程度分类；事故要素及水平定义见表2，

表2事故要素及水平定义