基于复杂网络的自动驾驶汽车复杂环境模型、认知系统及认知方法

摘要

本发明公开了基于复杂网络的自动驾驶汽车复杂环境模型、认知系统及认知方法，在感知自动驾驶汽车外部环境的基础上，首先，针对个体驾驶行为认知的复杂性问题，依据用于表示驾驶操控激进程度和模式转移偏好的驾驶特征参数，进行驾驶风格识别；其次，依据环境中运动主体的群体行为特征，在驾驶风格识别的基础上，基于复杂网络，以运动主体为节点，以道路为约束，建立时变复杂动态网络作为自动驾驶汽车复杂环境模型；最后，对复杂环境模型中的节点进行参数化表述，实现对复杂环境的节点差异化认知，采用凝聚算法对复杂环境模型中的节点分层，实现对复杂环境的层次化认知，建立复杂环境模型的无序程度度量方法，实现对复杂环境的全局风险态势认知。