【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶，具体涉及一种构建自动驾驶指数评价模型的方法和系统。
技术介绍
1、自动驾驶在产业化过程中，由于政策、开放程度的差异，各地的发展进展不一，亟需构建一套动态发展的评价工具。
2、自动驾驶在出租车、公交巴士、货运、配送等领域应用和产业化进程中，行业中缺乏适用且合理的评价工具，自动驾驶的发展仅局限于“有”或“无”示范应用，而无法对应用效果进行“好”或“坏”的定量评估，未进行综合评价，不能有效评估和比较城市及区域的自动驾驶技术应用水平。
3、本专利旨在构建一套完善的自动驾驶评价体系，通过综合考虑政策法规、开放程度、应用规模等因素，提出了一种高效的评估工具，以系统化、科学化的方法全面评估自动驾驶的发展情况，解决了当前自动驾驶发展评估中缺乏统一标准、评价内容不确定等问题，提供了有效的技术支撑。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种构建自动驾驶指数评价模型的方法和系统，通过综合考虑政策法规、开放程度、应用规模等因素，提出了一种高效的评估工具，以系统化、科学化的方法全面评估自动驾驶的发展情况，用以评估和比较城市及区域的自动驾驶技术应用水平。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，包括以下步骤：
4、步骤1：构建自动驾驶指数指标体系，所述自动驾驶指数指标体系包括一个总指数、三个一级指标和六个二级指标；
5、步骤2：构建不同类型指标适用的归一化处理方法；>
6、所述步骤2包括以下步骤：
7、步骤201：将自动驾驶指数指标体系指标分为不同类型的指标；
8、步骤202：构建分别适用于不同类型指标的数据归一化模型；
9、步骤203：通过不同的数据归一化模型分别对不同类型的指标进行数据归一化处理；
10、步骤3：构建自动驾驶指数综合评价方法；
11、所述步骤3包括以下步骤：
12、步骤301：根据步骤1中构建的自动驾驶指数指标体系和步骤2中构建的数据归一化模型构建综合评价模型；
13、步骤302：确定一级指标、二级指标各类指标的权重；
14、步骤303：权重确定后，通过综合评价模型计算自动驾驶指数数值。
15、进一步地，所述步骤1中的三个所述一级指标分别为政策法规、开放程度和应用规模，所述政策法规包括试点支撑、立法支持、政策完备，所述开放程度包括开放里程、场景覆盖度，所述应用规模包括自动驾驶车辆数；
16、所述试点支撑、立法支持、政策完备、开放里程、场景覆盖度、自动驾驶车辆数均为二级指标。
17、进一步地，所述试点支撑的统计方法为以城市为对象，累加其获得自动驾驶试点示范支持的数量，以授牌或试点组织部门官方公布的试点名单为准，存在一项，则计1分，累加计总分，最高分10分；
18、所述立法支持的统计方法为累加城市级或城市下属区立法数量，有一项立法即为1分，累加计总分，最高分5分；
19、所述政策完备的统计方法为统计该城市出台的自动驾驶相关政策数量，将数量划分为0-3、4-6、7-9、10-12、13以上5个等级，对应给其分别赋值为1、2、3、4、5分；
20、所述开放道路里程的统计方法为统计开放的城市道路里程和高速公路路段里程，计算两者里程和；
21、采用f(x)＝a·log b(cx+1)的对数函数进行记分；
22、其中，a＝8.80；b＝1.60；c＝0.005；x为公里数的对数函数进行记分；x为里程和
23、所述场景覆盖度的统计方法为存在一个自动驾驶出租车场景+3分，存在一个自动驾驶公交车/巴士场景+3分，存在一个自动驾驶货车场景+3分，存在一个无人配送车场景+1分，累加计总分10分；
24、所述自动驾驶车辆数的统计方法为统计至时间节点，正在开展测试、示范应用、运营的l3级及以上自动驾驶车辆数量和，其中无人配送车制作成本平均只有其他自动驾驶车一半左右，因此无人配送车按照0.5辆折算；
25、采用f(x)＝a·log b(cx+1)的对数函数进行记分
26、其中，a＝10.50；b＝2.00；c＝0.0001；x为车辆数。
27、进一步地，授牌或试点组织部门官方公布的试点名单包括交通运输部的智能交通先导应用试点、工信部智能网联汽车示范区、国家级车联网先导区、住建部、工信部的双智试点、自然资源部的智能网联汽车高精度地图应用试点。
28、进一步地，所述步骤2中的指标类型包括直线累加指标、分级累加指标和对数累加指标，所述试点支撑和立法支持为直线累加指标，所述政策完备和场景覆盖度为分级累加指标，所述开放里程和自动驾驶车辆数为对数累加指标；
29、所述步骤2中的数据归一化模型包括直线累加模型、分级累加模型和对数累加模型；
30、所述直线累加模型用于对直线累加指标进行数据归一化处理；
31、所述分级累加模型用于对分级累加指标进行数据归一化处理；
32、所述对数累加模型用于对对数累加指标进行数据归一化处理。
33、进一步地，所述步骤3中，所述法规政策的权重为0.2，所述开放程度的权重为0.4，所述应用规模的权重为0.4，同一一级指标下二级指标权重之和为1。
34、进一步地，所述试点支撑的权重为0.5，所述立法支持和政策完备的权重之和为0.5，所述开放里程的权重为0.75，所述场景覆盖度的权重为0.25，所述自动驾驶车辆数的权重为1。
35、进一步地，所述步骤3中自动驾驶指数数值的计算公式如下：
36、
37、其中，vi和wi分别是一级指标数据和一级指标权重，vi和wi分别是二级指标数据和二级权重。
38、一种自动驾驶指数评价系统，包括：
39、数据采集模块，用于收集各个城市自动驾驶一级指标和二级指标的数据；
40、指标计算模块，用于根据采集到的数据计算各个二级指标的值；
41、综合评价模块，所述综合评价模块包括直线累加计算模块、分级累加计算模块、对数累加计算模块和自动驾驶指数计算模块；
42、所述直线累加计算模块用于对试点支撑和立法支持进行数据归一化处理；
43、所述分级累加计算模块用于对政策完备和场景覆盖度进行数据归一化处理；
44、所述对数累加计算模块用于对开放里程和自动驾驶车辆数进行数据归一化处理；
45、所述自动驾驶指数计算模块用于根据数据归一化结果、一级指标权重、二级指标权重计算自动驾驶指数数值；
46、结果展示模块，用于展示各个城市的自动驾驶指数评价结果。
47、本专利技术取得的技术效果为：
48、本专利技术的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法和系统通过综合考虑政策法规、开放程度、应用规模等因素，提出了一种高效的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述步骤1中的三个所述一级指标分别为政策法规、开放程度和应用规模，所述政策法规包括试点支撑、立法支持、政策完备，所述开放程度包括开放里程、场景覆盖度，所述应用规模包括自动驾驶车辆数；
3.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述试点支撑的统计方法为以城市为对象，累加其获得自动驾驶试点示范支持的数量，以授牌或试点组织部门官方公布的试点名单为准，存在一项，则计1分，累加计总分，最高分10分；
4.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：授牌或试点组织部门官方公布的试点名单包括交通运输部的智能交通先导应用试点、工信部智能网联汽车示范区、国家级车联网先导区、住建部、工信部的双智试点、自然资源部的智能网联汽车高精度地图应用试点。
5.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述步骤2中的指标类型包括直线累加指标、分级累
6.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述步骤3中，所述法规政策的权重为0.2，所述开放程度的权重为0.4，所述应用规模的权重为0.4，同一一级指标下二级指标权重之和为1。
7.根据权利要求6所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述试点支撑的权重为0.5，所述立法支持和政策完备的权重之和为0.5，所述开放里程的权重为0.75，所述场景覆盖度的权重为0.25，所述自动驾驶车辆数的权重为1。
8.根据权利要求6所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述步骤3中自动驾驶指数数值的计算公式如下：
9.一种自动驾驶指数评价系统，采用权利要求1-8中任一项所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述自动驾驶指数评价系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述步骤1中的三个所述一级指标分别为政策法规、开放程度和应用规模，所述政策法规包括试点支撑、立法支持、政策完备，所述开放程度包括开放里程、场景覆盖度，所述应用规模包括自动驾驶车辆数；
3.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：所述试点支撑的统计方法为以城市为对象，累加其获得自动驾驶试点示范支持的数量，以授牌或试点组织部门官方公布的试点名单为准，存在一项，则计1分，累加计总分，最高分10分；
4.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于：授牌或试点组织部门官方公布的试点名单包括交通运输部的智能交通先导应用试点、工信部智能网联汽车示范区、国家级车联网先导区、住建部、工信部的双智试点、自然资源部的智能网联汽车高精度地图应用试点。
5.根据权利要求2所述的一种构建自动驾驶指数评价模型的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李娜，王东柱，卢立阳，汪林，高茁苗，杨晓蕾，
申请(专利权)人：交通运输部公路科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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