基于層次分析法的無人駕駛車輛智能水平評價(jià)

呂夢圓　朱博點(diǎn)　張鑫恬

摘 要： 基于層次分析法給出了一種新的，參數(shù)可調(diào)的無人駕駛汽車智能水平評價(jià)模型。

關(guān)鍵詞： 層次分析法；無人駕駛車輛；智能水平評價(jià)

1 引言

好的無人車評價(jià)體系調(diào)動(dòng)了其關(guān)鍵技術(shù)與智能行為的研究熱情，引導(dǎo)了無人駕駛車輛技術(shù)的發(fā)展。因此，我們必須有一種科學(xué)、合理的評價(jià)體系以更進(jìn)一步推動(dòng)該行業(yè)的進(jìn)步。

2 層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡記為AHP）是T.L.Saaty等人在上世紀(jì)70年代提出的一種能有效處理牽涉因素較多，權(quán)重難以量化的一類問題的實(shí)用方法。這是一種定性與定量結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法。其過程可抽象為三步，即：將決策問題結(jié)構(gòu)為目標(biāo)層，準(zhǔn)則層，方案層三個(gè)層次，再通過互相比較確定各準(zhǔn)則對于目標(biāo)的權(quán)重，及各方案對每一準(zhǔn)則的權(quán)重，最后將方案層對準(zhǔn)則層的權(quán)重及準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的權(quán)重進(jìn)行綜合，以最終確定方案層對目標(biāo)層的權(quán)重。

對第二步，假設(shè)要比較某一層n個(gè)因素C1，C2，L，Cn對上層一個(gè)因素O的影響，每次取兩個(gè)因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj對O的影響之比，比較結(jié)果可用成對比較矩陣表示：

由于（1）式給出的aij的特點(diǎn)（aij是aji是倒數(shù)，即互反數(shù)），A稱為正互反矩陣，同時(shí)若正互反矩陣滿足：

則稱為一致陣，為確保成對比較矩陣的不一致程度在容許范圍內(nèi)，給出一致性檢驗(yàn)公式：

其中，λ為成對比較矩陣最大特征值，RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，僅與n有關(guān)，查表可得。此時(shí)可用λ的歸一化特征向量作為權(quán)值w，w滿足：

3 構(gòu)件車輛智能水平層次分析模型舉例

顯然，目標(biāo)層應(yīng)為“確定無人車智能等級”，方案層應(yīng)為各等級名稱，為了簡便及節(jié)省篇幅，不妨僅設(shè)設(shè)為“Level 1”，“Level 2”與“Level 3”三個(gè)等級，分別設(shè)為，且級別越高，智能水平越高。準(zhǔn)則層的選取應(yīng)根據(jù)智能水平考察的側(cè)重點(diǎn)進(jìn)行選擇C1-C3，這是判斷一個(gè)評價(jià)體系是否科學(xué)的關(guān)鍵之一。

準(zhǔn)則層的選取可根據(jù)評價(jià)體系制定者的意愿進(jìn)行構(gòu)造與填寫，這里只是提供一種參考方案。無人駕駛車輛平臺(tái)結(jié)構(gòu)大致可以分為自然環(huán)境感知模塊、智能行為決策模塊、車輛控制模塊?，F(xiàn)根據(jù)這三類模塊的關(guān)鍵技術(shù)，不妨將準(zhǔn)則層分為“視聽覺信息協(xié)同計(jì)算能力”，“自然語言理解能力”，“全局路徑規(guī)劃能力”，“局部路徑規(guī)劃能力”，“車輛形式姿態(tài)感知能力”，“車輛行駛速度感知能力”。且分別設(shè)為。層次結(jié)構(gòu)圖如下

從準(zhǔn)則層開始對影響上一層每個(gè)因素的同層元素利用成對比較法，采用1-9尺度構(gòu)造成對比較矩陣直至方案層，該步驟亦是判斷一個(gè)評價(jià)體系是否科學(xué)的關(guān)鍵之一，為了保證矩陣選取的科學(xué)有效，往往需要專家系統(tǒng)進(jìn)行制定。在此設(shè)定

其中Bk（k=1，L，5）中的元素bijk是方案層Ci與Cj對準(zhǔn)則Bk的優(yōu)越性比較尺度

可以看出對于該按此評價(jià)體系應(yīng)評為C1，即Level 1級。

參考文獻(xiàn)

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