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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提出了一种基于IAHP‑EWM‑LDM的L3级自动驾驶接管过程安全性评价方法，该方法综合考虑了接管全过程中的驾驶人视觉特性、驾驶人操纵行为以及车辆运行状态，提出接管过程安全性表征参数，通过变异系数法和Spearman相关性判别法对参数进行筛选，得到评价指标；利用改进层次分析法求取指标主观权重，利用熵权法求取指标客观权重，利用级差最大化法组合主、客观权重获得指标综合权重，从而提出改进层次分析法、熵权法和级差最大化法相结合的指标权重求取方法。从而构建接管过程安全性评价模型，对接管过程进行评价。与现有方法相比，本发明分析驾驶人接管车辆全过程，并增加了风险感知方面的指标。在分析客观数据获取信息的基础上，结合了主观上的专家经验，实现了接管过程安全性的综合评价。

主权项：1.一种基于IAHP-EWM-LDM的L3级自动驾驶接管过程安全性评价方法，其特征在于以下步骤：步骤一：提出安全性表征参数；选取13个安全性表征参数，包括平均注视时间Fix_time、平均扫视时间Sac_time、瞳孔面积最大差值Diff_pupil、瞳孔面积变化率Rate_pupil；接管操纵时间Mani_time、操纵点TTCMani_TTC、刹车深度标准差Std_brake、油门深度标准差Std_gas、方向盘转角标准差Std_wheel；横向偏移量标准差Std_lp、横向加速度标准差Std_a_x、车辆速度标准差Std_speed和纵向加速度标准差Std_a_y；步骤二：筛选安全性表征参数，确定安全性评价指标；计算每个参数的变异系数，以评估参数的信息携带能力；变异系数越大，表明指标携带信息的能力越强，对于变异系数小于15％的指标，应予以剔除；选择Spearman相关性判别法分析参数间的相关性，如果相关性系数大于0.8，则表明指标间信息重叠度过高，需要剔除一个；因此，根据变异系数法和Spearman相关性判别法完成指标的确定；步骤三：计算安全性评价指标的权重；根据改进层次分析法计算各专家给出的指标权重，结合驾驶人接管安全性评价指标体系和采集到的指标数据计算评价指标的熵权值；选择级差最大化法并应用MATLAB软件组合主观权重和客观权重获得各指标组合权重；主、客观权重组合过程为：1构建权重矩阵 其中，ai1改进层次分析法对第i个评价指标的赋权，ai2熵权法对第i个评价指标的赋权；2确定组合权重区间范围由权重矩阵A可以确定组合权重a＝a1,a2,…,ak的区间范围：其中： 3确定最优组合权重以n个评价对象得分方差最大为优化目标，确定最优组合权重，以使各评价对象间得分区分度较高；①计算第i个评价指标下n个评价对象数值均值： ②计算第i个评价指标下n个评价对象综合评价结果的方差： ③计算所有评价指标下综合评价结果的方差和的最大值： 且满足以下约束条件： 式中：n为评价对象的个数，即接管过程的个数；s2所有评价指标下综合评价结果的方差和；ai为评价指标i的综合权重；xj为评价对象的值；步骤四：对各接管过程进行安全性评价；根据归一化后的原始数值，结合级差最大化法求取的指标综合权重，计算第j个接管过程的安全性评价得分Zj： 式中：xij为第i个评价指标下第j个接管过程的评价得分值。

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