本发明属于自动驾驶测试，具体是用于环形交叉口自动驾驶测试的背景交通流动力学建模方法。
背景技术：
1、随着人工智能技术的发展，自动驾驶汽车为解决传统汽车“交通拥堵、环境污染、事故频发、能源短缺”等问题提供了新的途径。科学完善的测试评价体系对提高自动驾驶汽车研发效率、健全技术标准和法律法规推进相关产业创新发展至关重要。随着自动驾驶等级的提高，汽车系统复杂性进一步增加，多变的天气、复杂的交通环境、多样的驾驶任务和动态的行驶状态等都对其测试评价体系提出了新的挑战。因此，考虑背景交通流对自动驾驶汽车的测试评价体系至关重要。
2、背景交通流反映了真实道路环境中车辆和行人的行为特征，对自动驾驶汽车的行驶决策、路径规划和交互行为产生重要影响。因此，在这种情况下，背景交通流的建模就不仅仅是描述车辆在道路上的流动情况，更是对驾驶员的行为特征、交通环境和道路设施等因素的综合反映。
3、对于环形交叉口这样的无信号交叉口，背景交通流复杂和多样的原因涉及到多个方面，包括多方向车流交汇、变道需求、速度差异、导向标志和驾驶行为等因素。这些因素相互作用，构成了一个复杂的交通动态系统。但目前的背景交通流建模方法并未充分考虑这些因素，尤其缺乏对实际交通场景下人类驾驶行为的考虑。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种用于环形交叉口自动驾驶测试的背景交通流动力学建模方法，为自动驾驶技术在复杂环境下的测试提供支持。
2、本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
3、一种用于环形交叉口自动驾驶测试的背景交通流动力学建模方法：
4、在round数据集上，以力学模型为基础，利用粘弹塑性本构理论构建测试车辆在环形交叉口的运动模型，将不同位置下测试车辆的影响因素通过粘弹塑性本构模型表示出来；所述测试车辆在环形交叉口的运动模型包括自驱力模型、边界力模型和排斥力模型；
5、基于自驱力、边界力、排斥力确定测试车辆在环形交叉口横向受力和纵向受力模型：
6、所述横向受力模型为：
7、
8、所述纵向受力模型为：
9、fx(t+1)＝η1(vx-vix(t+1))+
10、g(θij)*[k1(xix(t+1)-xjx(t+1))-(k1α1+η2)vix(t+1)+η2vjx(t+1)]
11、其中，fy(t+1)是t+1时刻测试车辆横向上受到的力，vy是测试车辆y方向的期望速度，viy(t+1)是t+1时刻测试车辆y方向的速度，xiy(t+1)是t+1时刻测试车辆y方向的位置，xjy(t+1)是t+1时刻周边车辆y方向的位置，vjy(t+1)是t+1时刻周边车辆y方向的速度，ay(t)是t时刻测试车辆y方向的加速度，xiy(t)是t时刻测试车辆y方向的位置，xky(t)是t时刻测试车辆指向环形交叉口内圆边界最近的y方向位置，fx(t+1)是t+1时刻测试车辆纵向上受到的力，vx是测试车辆x方向的期望速度，vix(t+1)是t+1时刻测试车辆x方向的速度，g(θij)是物体感知各向异性的函数，xix(t+1)是测试车辆t+1时刻x方向的位置，xjx(t+1)是t+1时刻周边车辆x方向的位置，vjx(t+1)是t+1时刻周边车辆x方向的速度，k1、α1、η2、η1、k2、α2、η4、k3、α4、η5均为模型参数；
12、拟合测试车辆在环形交叉口横、纵向受力模型，确定所述模型参数，然后代入横、纵向受力模型，再将t+1时刻测试车辆和周边车辆实际的位置及速度、t时刻测试车辆实际的加速度和位置代入，确定t+1时刻测试车辆的横、纵向受力，求出t+1时刻测试车辆横、纵向的仿真加速度，接着由t+1时刻仿真加速度计算t+1时刻测试车辆的仿真速度、仿真位移，利用t+1时刻的仿真结果计算t+2时刻的仿真加速度、仿真速度、仿真位移，以此类推，得到测试车辆各个时刻的横/纵向仿真加速度、仿真速度、仿真位移；
13、将测试车辆各个时刻的仿真结果与实际值对比，若误差在合理范围内，则利用横、纵向受力模型预测其它车辆各个时刻的横/纵向仿真加速度、仿真速度、仿真位移，从而描述车辆的运动趋势。
14、进一步地，所述自驱力模型选取的本构模型是测试车辆串联阻尼器，所述自驱力模型为：
15、
16、其中，an+1是测试车辆在自驱力作用下的加速度，mn+1是测试车辆的质量，vn是测试车辆的期望速度，vn+1是测试车辆的行驶速度，η1是测试车辆串联阻尼器的本构模型参数。
17、更进一步地，测试车辆的速度、加速度是基于round数据集，利用matlab在测试车辆视野范围内提取的。
18、进一步地，所述边界力模型选取的本构模型是测试车辆串联阻尼器和弹簧，所述边界力模型为：
19、
20、其中，a′n+1表示测试车辆在边界力作用下的加速度，xn+1是测试车辆所在坐标系中的位置与环形交叉口圆心坐标之间的距离，xn-1是测试车辆与环形交叉口边界的距离，t是数据集中每一帧的时间，an是测试车辆在n时刻的加速度；k1、α1、η2是测试车辆串联阻尼器和弹簧的本构模型参数。
21、更进一步地，所述测试车辆与环形交叉口边界的距离，通过以下方式确认：记测试车辆的位置到环形交叉口圆心的距离为l，环形交叉口内环半径为r，环形交叉口外环半径为r，d1＝l-r，d2＝r-l，选取d1和d2小的数值作为测试车辆与环形交叉口边界的距离。
22、更进一步地，环形交叉口圆心坐标以及内、外环半径数据基于round数据集的地图，利用open street map提取地图中环形交叉口内外圆上所有点的位置坐标，再对提取点的位置坐标进行拟合得到。
23、进一步地，所述排斥力模型选取的本构模型是：阻尼器与弹簧并联后串联测试车辆，并加入物体感知各向异性的函数，所述排斥力模型为：
24、
25、其中，g(θij)是物体感知各向异性的函数，θij是测试车辆i和周边车辆j的连线与x轴的夹角，△x是测试车辆与周边车辆之间的距离，v′n是某一周边车辆的行驶速度，mn是某一周边车辆的质量，λ1、k2、α2、η3是阻尼器与弹簧并联后串联测试车辆，并加入物体感知各向异性的函数的本构模型参数。
26、更进一步地，测试车辆与周边车辆的位置坐标、速度，是基于round数据集，利用matlab在测试车辆视野范围内提取的。
27、更进一步地，所述测试车辆视野范围具体为：以测试车辆中心为原点、垂直于测试车辆前进方向为x轴、平行于测试车辆前进方向为y轴，建立坐标系并设置10米的范围圆，以30°-150°作为测试车辆前方视野范围，以-30°至-150°作为测试车辆后方视野范围。
28、一种用于环形交叉口自动驾驶测试的背景交通流动力学建模系统，包括：
29、测试车辆在环形交叉口的运动模型构建模块，基于粘弹塑性本构理论构建测试车辆在环形交叉口的自驱力模型、边界力模型和排斥力模型；
30、横向受力和纵向受力模型构建模块，基于自驱力、边界力、排斥力确定测试车辆在环形交叉口横向受力和纵向受力模型；
31、测试车辆的运动趋势描述模块，将后续帧中测试车辆实际的位置、速度和加速度以及周边车辆实际的位置和速度代入确定模型参数的横、纵向受力模型，依次确定测试车辆的横/纵向受力、横/纵向仿真加速度以及仿真速度、仿真位移，在仿真场景中描述测试车辆的运动趋势。
32、本发明的有益效果为：
33、(1)本发明根据扇形视野范围和交互范围提出影响驾驶操纵的几种主要力，包括车辆的自驱力、边界力和排斥力，更全面地描述了车辆在环形交叉口场景中的驾驶行为，以力的形式综合考虑，使得横纵向受力模型更加贴近实际驾驶情况，为自动驾驶技术在复杂环境下的测试提供了准确真实的交通流背景支持。
34、(2)本发明基于粘弹塑性本构模型，针对不同力的特征，逐一构建了每种力的模型，可以准确描述车辆在环形交叉口的运动状态，能够真实反映人类驾驶车辆在环形交叉口处的实际运动情况，提高了自动驾驶在环形交叉口场景进行虚拟加速测试的效率和准确性。
1.一种用于环形交叉口自动驾驶测试的背景交通流动力学建模方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，所述自驱力模型选取的本构模型是测试车辆串联阻尼器，所述自驱力模型为：
3.根据权利要求2所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，测试车辆的速度、加速度是基于round数据集，利用matlab在测试车辆视野范围内提取的。
4.根据权利要求1所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，所述边界力模型选取的本构模型是测试车辆串联阻尼器和弹簧，所述边界力模型为：
5.根据权利要求4所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，所述测试车辆与环形交叉口边界的距离，通过以下方式确认：记测试车辆的位置到环形交叉口圆心的距离为l，环形交叉口内环半径为r，环形交叉口外环半径为r，d1＝l-r，d2＝r-l，选取d1和d2小的数值作为测试车辆与环形交叉口边界的距离。
6.根据权利要求5所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，环形交叉口圆心坐标以及内、外环半径数据基于round数据集的地图，利用open street map提取地图中环形交叉口内外圆上所有点的位置坐标，再对提取点的位置坐标进行拟合得到。
7.根据权利要求1所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，所述排斥力模型选取的本构模型是：阻尼器与弹簧并联后串联测试车辆，并加入物体感知各向异性的函数，所述排斥力模型为：
8.根据权利要求7所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，测试车辆与周边车辆的位置坐标、速度，是基于round数据集，利用matlab在测试车辆视野范围内提取的。
9.根据权利要求3或8所述的背景交通流动力学建模方法，其特征在于，所述测试车辆视野范围具体为：以测试车辆中心为原点、垂直于测试车辆前进方向为x轴、平行于测试车辆前进方向为y轴，建立坐标系并设置10米的范围圆，以30°-150°作为测试车辆前方视野范围，以-30°至-150°作为测试车辆后方视野范围。
10.一种实现权利要求1-9任一项所述的背景交通流动力学建模方法的系统，其特征在于，包括：
