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    基于專利引用和文本信息的自動駕駛技術(shù)演化

    2022-08-31 16:22:50肖晨劍常旭華
    關(guān)鍵詞:專利自動節(jié)點

    陳 力,肖晨劍,常旭華

    (1.同濟大學(xué)汽車學(xué)院,上海 201804;2.上海市地面交通工具風(fēng)洞專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺,上海 201804;3.同濟大學(xué)上海國際知識產(chǎn)權(quán)學(xué)院,上海 200093)

    自動駕駛與汽車電動化、共享化的趨勢相結(jié)合,將有效預(yù)防交通事故,提高出行效率。目前自動駕駛技術(shù)在傳感器、通信標(biāo)準(zhǔn)等方面出現(xiàn)了一些技術(shù)路徑的差異,明確自動駕駛技術(shù)的發(fā)展路徑與趨勢有助于相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和法律法規(guī)的制定。研究自動駕駛的發(fā)展路徑、趨勢和中外技術(shù)差距從微觀上可以幫助企業(yè)制定技術(shù)研發(fā)目標(biāo),從宏觀上有助于進(jìn)行自動駕駛技術(shù)的專利布局,以突破技術(shù)領(lǐng)先國家的技術(shù)壁壘。

    專利文獻(xiàn)是記錄技術(shù)發(fā)展的載體,利用專利文獻(xiàn)進(jìn)行技術(shù)演化分析是一種高效、有力的途徑。本研究通過對專利文獻(xiàn)非結(jié)構(gòu)化文本的深度挖掘,通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)、LDA(latent Dirichlet allocation)主題模型、主路徑分析方法,能更細(xì)致地展現(xiàn)自動駕駛的研究現(xiàn)狀和未來研究熱點,為技術(shù)研發(fā)的正確決策提供參考。

    1 相關(guān)研究工作

    對自動駕駛技術(shù)的研究分為基于科學(xué)文獻(xiàn)的綜述和基于專利文獻(xiàn)的計量分析兩類。基于科學(xué)文獻(xiàn)的研究是對自動駕駛技術(shù)的發(fā)展歷程進(jìn)行梳理,對自動駕駛的研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析[1-2]?;诳茖W(xué)文獻(xiàn)的綜述研究和預(yù)測具有主觀性的缺點。基于專利文獻(xiàn)的計量分析是利用技術(shù)全景觀分析方法、IPC(international patent classification)分析法對自動駕駛技術(shù)進(jìn)行研究[3-4]。

    利用專利中的信息進(jìn)行方法分類,可以將專利技術(shù)演化分析分為基于專利分類號、基于專利引用和基于專利文本的技術(shù)演化分析方法。基于分類號的專利分析顯示較為宏觀[5-6],基于專利引用的技術(shù)演化分析引用關(guān)系可能不完全,且沒有深入文本[7-8],基于專利文本的技術(shù)演化分析揭示信息較為詳細(xì),但也存在文本信息模糊的問題[9-11]。胡阿沛等[12]對結(jié)合專利文本與引用的技術(shù)演化分析方法的可行性進(jìn)行探討,認(rèn)為二者結(jié)合可以彌補各自的不足。結(jié)合專利引用和文本信息的技術(shù)演化方法可以獲得多方面的細(xì)致分析[13-15]。

    目前自動駕駛技術(shù)演化研究主要集中于基于科學(xué)文獻(xiàn)的研究??茖W(xué)文獻(xiàn)反映技術(shù)在萌芽期的發(fā)展情況,基于科學(xué)文獻(xiàn)的技術(shù)演化研究具有較強主觀性,且樣本量小,研究視角受限,缺乏全局視角。雖已有少量研究利用專利地圖和文本挖掘進(jìn)行,但前者存在不能有效利用專利非結(jié)構(gòu)化信息的不足,后者存在發(fā)展路徑和未來趨勢展示模糊的缺點。針對自動駕駛專利數(shù)據(jù)集的特點,需要考慮構(gòu)建一種適用的技術(shù)演化分析框架。本研究通過確定自動駕駛技術(shù)體系,結(jié)合直接檢索和間接檢索搜集自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的專利,以Derwent Innovation專利數(shù)據(jù)庫里73 421條專利數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ),對專利文本和引用信息進(jìn)行深度挖掘,可以客觀地展現(xiàn)技術(shù)演化過程。在技術(shù)演化方法上針對自動駕駛專利數(shù)據(jù)集的特點,結(jié)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)、LDA主題模型和主路徑分析方法,可以獲得較為準(zhǔn)確的技術(shù)路徑信息,最后通過技術(shù)強度分析確定我國的領(lǐng)先和跟隨技術(shù)。

    2 數(shù)據(jù)和方法

    2.1 數(shù)據(jù)

    自動駕駛技術(shù)是一個近年來發(fā)展迅速的交叉學(xué)科,技術(shù)體系包括車輛關(guān)鍵技術(shù)、信息交互技術(shù)和基礎(chǔ)支撐技術(shù)[2]。本研究涉及的技術(shù)體系見表1。根據(jù)技術(shù)體系制定檢索式,通過校驗篩選確定自動駕駛技術(shù)專利數(shù)據(jù)集。

    表1 自動駕駛技術(shù)體系Tab.1 Automatic driving technology system

    檢索式制訂分為直接檢索和根據(jù)技術(shù)體系的間接檢索,直接檢索對自動駕駛、輔助駕駛、無人駕駛進(jìn)行檢索,檢索式為:

    然后根據(jù)技術(shù)分支分別制定檢索式進(jìn)行間接檢索。通過對專利分類號和申請人進(jìn)行驗證,經(jīng)過多次優(yōu)化確定檢索式。

    專利檢索數(shù)據(jù)庫選擇Derwent Innovation,檢索時間為2019年11月30日,共檢索到73 421項專利。

    2.2 研究方法

    自動駕駛技術(shù)專利數(shù)據(jù)集存在以下特點:①節(jié)點數(shù)量大,引用關(guān)系多,直接應(yīng)用主路徑分析生成的技術(shù)路徑不能反映技術(shù)全貌,需要對引用網(wǎng)絡(luò)分層次進(jìn)行分析。由于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)量多,需要更高計算效率的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。②技術(shù)領(lǐng)域交叉,社區(qū)發(fā)現(xiàn)后的社區(qū)覆蓋多個研究主題,用一個主題描述社區(qū)的研究內(nèi)容與實際情況不符,需要對社區(qū)的多個研究主題概率分布進(jìn)行研究。

    為了解決主路徑方法不適用于直接分析大型引用網(wǎng)絡(luò)的問題,對引用網(wǎng)絡(luò)首先進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn),將大型引用網(wǎng)絡(luò)劃分為小型的社區(qū),使主路徑分析適用。一個社區(qū)包含大量專利節(jié)點,為了定量描述社區(qū)的研究主題分布,在模型中根據(jù)專利文本信息建立LDA主題模型。采用結(jié)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)、LDA主題模型、主路徑分析方法的技術(shù)演化分析方法,制定適用于自動駕駛專利數(shù)據(jù)集的分析框架。根據(jù)自動駕駛技術(shù)專利數(shù)據(jù)集的引用關(guān)系構(gòu)建專利引用網(wǎng)絡(luò),選擇BGLL(Blondel VD,Guillaume JL,Lambiotte R,Lefebvre E(2008)fast unfolding of communities in large networks)算法替代傳統(tǒng)算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn),將大型引用網(wǎng)絡(luò)分為小型的社區(qū)。通過專利文獻(xiàn)訓(xùn)練建立LDA主題模型。計算不同社區(qū)的主題概率分布,然后計算社區(qū)間的語義相似度。將語義相似度作為邊權(quán)重將社區(qū)聚類,同類社區(qū)的研究主題近似,對比分析主題近似的社區(qū)的主路徑,通過主路徑專利主題概率分布計算技術(shù)強度。綜上所述,研究方法如圖1所示。

    圖1 研究方法Fig.1 Research methods

    3 技術(shù)演化過程

    3.1 引用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及社區(qū)發(fā)現(xiàn)

    根據(jù)檢索到的專利數(shù)據(jù)集構(gòu)建專利引用網(wǎng)絡(luò)。引用網(wǎng)絡(luò)使用網(wǎng)絡(luò)可視化處理軟件Gephi進(jìn)行構(gòu)建,在剔除了原數(shù)據(jù)集中沒有發(fā)生引用關(guān)系的孤立專利節(jié)點后,引用網(wǎng)絡(luò)共有26 113個專利節(jié)點。

    社區(qū)結(jié)構(gòu)是大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中存在的基本結(jié)構(gòu),是節(jié)點子團的組合。子團內(nèi)部節(jié)點連接緊密,子團外部連接稀疏。把同一類型的節(jié)點和這些節(jié)點之間的邊所構(gòu)成的子團稱為社區(qū)[13]。在社區(qū)發(fā)現(xiàn)中,Girvan等[16]提出了一種基于模塊度優(yōu)化的分裂算法(GN算法),克服了易將外圍節(jié)點分離出本應(yīng)屬于的社區(qū)的缺陷。Newman[17]提出了利用改進(jìn)模塊度公式的凝聚算法(FN算法),F(xiàn)N算法適用的節(jié)點規(guī)模達(dá)到100萬。Blondel等[18]提出了一種層次貪心算法(BGLL算法)。與GN算法和FN算法相比較,BGLL算法具有以下優(yōu)點:步驟簡單易于實現(xiàn);適用于超大規(guī)模節(jié)點的網(wǎng)絡(luò);在計算時間上具有顯著的優(yōu)越性。故本研究選擇BGLL算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

    社區(qū)發(fā)現(xiàn)通過Python工具包CDlib進(jìn)行實現(xiàn),CDlib用于從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中提取、比較和評估社區(qū)。根據(jù)引用關(guān)系共發(fā)現(xiàn)了2 395個社區(qū),其中包含大量節(jié)點數(shù)量小于10的小型社區(qū)。按照節(jié)點數(shù)對社區(qū)劃分結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)研究社區(qū)節(jié)點數(shù)量較少時,研究社區(qū)的影響力較小,同時主路徑分析將不能發(fā)現(xiàn)具有分析價值的技術(shù)發(fā)展路徑,因此對節(jié)點數(shù)量大于200的29個社區(qū)進(jìn)行主路徑分析。按節(jié)點數(shù)量大小,前29個社區(qū)包含節(jié)點共16 477個,占網(wǎng)絡(luò)總節(jié)點數(shù)的63%,如表2所示。

    表2 社區(qū)劃分結(jié)果Tab.2 Community division result

    3.2 LDA主題建模

    LDA主題模型是由Blei等[19]提出的貝葉斯概率模型,在LDA模型下文章的主題以概率的形式分布,主題下的詞也以概率的形式分布。

    LDA模型建模首先確定主題數(shù)k,本研究中確定最佳主題數(shù)的方法為:先通過LDA可視化工具PyLDAvis觀察不同主題數(shù)下主題建模后的主題分布情況,確定主題數(shù)的范圍。在可視化圖中,主題圓圈的大小表示主題流行度,圓圈之間的距離表示主題距離,通過多維縮放呈現(xiàn)在圖中。當(dāng)主題數(shù)過小時,一個主題中可能包括多個語義不同的主題;當(dāng)主題數(shù)過大時,不同的主題產(chǎn)生語義近似的現(xiàn)象,反映在可視化圖中即主題距離過?。蝗缓笤诖_定的主題數(shù)范圍中計算主題連貫性。本研究通過計算CUMass值(評價最佳主題的指標(biāo))確定最佳主題數(shù)[20],其基本原理是基于文檔并發(fā)計數(shù),利用one-preceding分割和對數(shù)條件概率計算連貫度,計算結(jié)果越大,主題質(zhì)量越高。

    主題建模通過Python的Gensim包實現(xiàn),參數(shù)設(shè)置為:α=‘a(chǎn)symmetric’(50/k),eta=’auto’,迭代次數(shù)為500次。

    不同主題數(shù)k值下的可視化圖如圖2所示。由圖2可知,當(dāng)主題數(shù)小于20時,主題間距離較大,當(dāng)主題數(shù)大于30時,開始出現(xiàn)主題距離過小的情況。因此將主題數(shù)k的范圍設(shè)為(20,30),計算此范圍內(nèi)的CUMass值,如圖3所示。當(dāng)k=21時,CUMass取得最大值,因此將主題數(shù)k取為21。LDA模型下主題分布如表3所示,主題詞的系數(shù)表示某個主題下詞的分布,一個主題下所有特征詞的系數(shù)和為1,通過主題下詞的分布?xì)w納主題名稱。

    表3 LDA主題模型下自動駕駛領(lǐng)域主題分布Tab.3 Topic distribution in the field of automatic driving under the LDA topic model

    圖2 不同主題數(shù)k取值的主題可視化圖Fig.2 Topic visualization graph with different topic number k values

    3.3 社區(qū)語義相似度計算與聚類

    語義相似度的常用計算方法為計算余弦相似度[21],余弦相似度的計算公式為

    式中:Pi,a為a社區(qū)第i個主題的概率值;Pi,b為b社區(qū)第i個主題的概率值;K為研究主題集合。

    由于主題分布是一個各元素和為1的向量,而余弦相似度只考慮向量方向上的相似性,所以將余弦相似度用于語義相似度計算會出現(xiàn)計算結(jié)果偏大的現(xiàn)象,因此考慮選擇調(diào)整后的余弦相似度作為語義相似度的度量,同時考慮向量方向和量綱上的相似性,調(diào)整方式為將原公式中的主題概率值分別減去專利訓(xùn)練集中的主題概率值,計算公式為

    首先通過LDA主題模型計算社區(qū)的主題分布,一個社區(qū)包含多個研究主題。社區(qū)的主題概率分布如表4所示。

    表4 社區(qū)主題概率分布Tab.4 Distribution of community topic probability

    按照統(tǒng)計的節(jié)點數(shù)排序,對前29個社區(qū)進(jìn)行語義相似度計算。將社區(qū)間的語義相似度作為邊權(quán)重,建立社區(qū)語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò),通過Gephi的模塊化功能,將29個社區(qū)聚類,聚類結(jié)果見表5。根據(jù)社區(qū)的主要研究主題將社區(qū)分組概括為感知、規(guī)劃與決策、控制與執(zhí)行、通信4類。

    表5 社區(qū)語義聚類結(jié)果Tab.5 Result of community semantic clustering

    3.4 主路徑分析

    生成主路徑的方法有搜索路徑鏈接數(shù)方法(search path link count,SPLC)、搜索路徑節(jié)點對(search path node pair,SPNP)方法和搜索路徑數(shù)(search path count,SPC)方法[22]。其中SPC方法的計算效率最高,普遍性最強[23],所以選擇SPC方法作為主路徑分析的實現(xiàn)算法,SPC值表示一條鏈路經(jīng)過從所有源點到所有終點的所有可能路徑數(shù)。

    通過SPC方法對上述29個社區(qū)進(jìn)行主路徑分析。主路徑分析通過社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek實現(xiàn)。路徑編號與社區(qū)編號一致。主路徑專利共260件,其中感知領(lǐng)域主路徑節(jié)點共66個,規(guī)劃與決策領(lǐng)域主路徑節(jié)點共58個,控制與執(zhí)行領(lǐng)域主路徑節(jié)點共107個,通信領(lǐng)域主路徑節(jié)點共29個。根據(jù)路徑下節(jié)點的研究內(nèi)容歸納該路徑的技術(shù)主題。

    3.4.1 感知

    路徑1、7、9、11、13、18、23是關(guān)于感知的路徑。具體見表6。

    表6 感知領(lǐng)域主路徑匯總Tab.6 Summary of main paths in perception domain

    傳感器使用方案實現(xiàn)從單目相機到廣角相機到攝像頭到測速測距雷達(dá)和相機混合的轉(zhuǎn)變。由于單一種類的視覺傳感器具有局限性,多源傳感器融合成為傳感器使用的趨勢,此外也出現(xiàn)了一些利用地圖的先驗信息進(jìn)行識別的方案,如根據(jù)地圖中的物體尺寸識別物體并測距,組合電子地圖信息識別交通信號與標(biāo)志。

    識別方法經(jīng)歷了根據(jù)顏色特征到根據(jù)顏色、形狀、方向特征融合再到根據(jù)語義分割的轉(zhuǎn)變?;跈C器視覺的圖像識別成為新的研究方向,如基于機器視覺的車載交通信號燈標(biāo)志識別。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于圖像感知能獲得豐富的特征信息,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的圖像處理成為新的趨勢,如基于深度學(xué)習(xí)的非標(biāo)準(zhǔn)車特征提取與處理。

    3.4.2 規(guī)劃與決策

    路徑2、3、5、8、22是關(guān)于規(guī)劃與決策的路徑。主要研究內(nèi)容包括風(fēng)險和不確定性評估、行為預(yù)測、駕駛風(fēng)格識別、全局規(guī)劃、局部規(guī)劃、行為決策、任務(wù)決策和遠(yuǎn)程協(xié)助。具體見表7。

    表7 規(guī)劃與決策領(lǐng)域主路徑匯總Tab.7 Summary of main paths in planning and decision-making domain

    其中研究集中的領(lǐng)域是風(fēng)險和不確定性評估、路徑規(guī)劃和測試與仿真。風(fēng)險和不確定性評估包括評估巡航的安全性、檢測車輛是否卡死、輪胎狀況檢測等。路徑規(guī)劃算法的應(yīng)用經(jīng)歷傳統(tǒng)算法到智能算法再到啟發(fā)式算法的轉(zhuǎn)變。測試方法經(jīng)歷基于用例、基于場景和基于公共道路的轉(zhuǎn)變。

    遠(yuǎn)程協(xié)助提供了更強的計算能力和更快的計算速度,計算模塊呈現(xiàn)從車載轉(zhuǎn)移到云端的趨勢。路徑規(guī)劃出現(xiàn)單純依靠GPS信息到融合環(huán)境信息和地圖信息的變化。從研究目標(biāo)來看,決策規(guī)劃目前需要克服復(fù)雜極端場景帶來的挑戰(zhàn),例如可見度低、環(huán)境擁擠等場景。

    3.4.3 控制與執(zhí)行

    路徑6、14、15、16、17、19、20、24、25、26、27、28、29是關(guān)于控制與執(zhí)行的路徑。具體見表8。

    表8 控制與執(zhí)行領(lǐng)域主路徑匯總Tab.8 Summary of main paths in control and execution domain

    其中自適應(yīng)巡航控制經(jīng)過定速巡航、普通自適應(yīng)巡航、帶跟停功能自適應(yīng)巡航、帶排隊功能自適應(yīng)巡航的發(fā)展,自適應(yīng)巡航控制的一個發(fā)展趨勢是協(xié)同式自適應(yīng)巡航,出現(xiàn)與車對車通信、車路協(xié)同技術(shù)融合的趨勢;從演化目標(biāo)來看,自適應(yīng)巡航技術(shù)的研究熱點目前集中在如何綜合考慮安全性和燃油經(jīng)濟性。

    縱向控制由防抱死制動系統(tǒng)發(fā)展到牽引力控制系統(tǒng),可以減輕打滑,保證行駛安全性,改善汽車在光滑路面行駛。

    自動駕駛的人機交互技術(shù)方面關(guān)注車與車內(nèi)用戶、行人、周圍車輛內(nèi)的用戶進(jìn)行交互溝通,提供自動駕駛車輛的操作指示以幫助其他駕駛員和行人預(yù)測自動駕駛車輛的移動,使觀察者對自動駕駛車輛運動更為舒適,使車內(nèi)駕駛員適應(yīng)輔助駕駛系統(tǒng)的干涉。人機交互目前主要依靠圖形界面與用戶溝通。主動檢測乘員狀態(tài)、感知用戶情境以適應(yīng)用戶需求;通過照明系統(tǒng)為行人、前方車輛提供視覺信息成為人機交互技術(shù)的發(fā)展趨勢。

    3.4.4 通信

    路徑4、10、21是關(guān)于通信的路徑。具體見表9。

    表9 通信領(lǐng)域主路徑匯總Tab.9 Summary of main paths in communication domain

    通信領(lǐng)域研究內(nèi)容經(jīng)歷從車對車(V2V)通信、車對一切(V2X)通信的轉(zhuǎn)變,主要研究內(nèi)容包括證書吊銷列表的接收和發(fā)送、安全消息如車輛位置、移動方向、速度的廣播、基站和用戶設(shè)備配置。通信方式經(jīng)歷了可讀存儲設(shè)備、車輛自組織網(wǎng)絡(luò)VANET、4G、5G、LTE蜂窩網(wǎng)絡(luò)通信的轉(zhuǎn)變。

    通信領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)的主路徑可以總結(jié)為C-V2X和DSRC兩種路徑。DSRC由于標(biāo)準(zhǔn)建立早且標(biāo)準(zhǔn)健全,已經(jīng)在電子收費、防撞預(yù)警等領(lǐng)域得到應(yīng)用。C-V2X是基于蜂窩通信的V2X技術(shù),伴隨著5G和LTE通信的發(fā)展成為DSRC的有力補充。

    3.5 技術(shù)強度分析

    技術(shù)強度用于衡量在關(guān)鍵專利布局的數(shù)量占比和主題強度。對主路徑分析中的260件專利按照申請國家進(jìn)行統(tǒng)計,其中在中國申請的專利數(shù)量為66件,在美國申請的專利數(shù)量為107件,在日本申請的專利數(shù)量為47件,共占主路徑專利數(shù)量的84.6%,由于中國、美國、日本申請的主路徑專利數(shù)量較多,因此對比中美日三國的自動駕駛技術(shù)強度。根據(jù)建立的LDA主題模型,分別計算中國、美國、日本主路徑專利的主題強度。主題強度分布即為LDA主題計算下的主題概率分布θd。技術(shù)強度Ti的計算公式為

    式中:i=1,2,3分為表示中國、美國、日本;θdi表示i國主路徑專利的主題概率分布;Ni/N為影響力系數(shù),Ni為i國主路徑專利數(shù)量,N為主路徑專利總量。

    中國、美國、日本技術(shù)強度對比如圖4所示,以美國、日本作為參照,中國在21項技術(shù)主題下有2項技術(shù)處于技術(shù)領(lǐng)先,分別是測試和自動泊車,有5項技術(shù)處于技術(shù)跟隨,包括定位、高精度地圖、執(zhí)行機構(gòu)、運動控制、硬件計算平臺。

    圖4 中國、美國、日本自動駕駛技術(shù)強度對比Fig.4 Comparison of the technical strength of automatic driving technology between China,the United States,and Japan

    以高精度地圖技術(shù)為例,對國內(nèi)外關(guān)鍵專利申請人的重點專利進(jìn)行實例研究,以同族專利數(shù)量衡量專利重要程度。我國百度公司的專利“一種車道線數(shù)據(jù)的處理方法及裝置”(專利號:CN105260699 A)和“一種高精度地圖數(shù)據(jù)的處理方法和裝置”(專利號:CN105260988A)側(cè)重于高精度地圖數(shù)據(jù)的處理和采集,屬于高精度地圖的生成技術(shù)。谷歌(專利號:CN111295629A、CN105210128A)、福特(專利號:CN106546977A、CN106546977A)、豐田(專利號:CN108241371A、CN107784826A)這些國外公司的重點技術(shù)側(cè)重于高精度地圖在實際駕駛場景下的應(yīng)用。因此,我國專利申請人需要加快在高精度地圖應(yīng)用領(lǐng)域的專利技術(shù)布局。

    4 結(jié)論

    為了獲得更加豐富的自動駕駛技術(shù)演化路徑和技術(shù)信息,通過利用結(jié)合專利引用和文本信息的方法,構(gòu)建專利引用網(wǎng)絡(luò),通過BGLL社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對引用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn),通過SPC方法對社區(qū)中的主路徑進(jìn)行分析。借助LDA主題模型對專利的文本信息進(jìn)行挖掘分析,計算社區(qū)的主題分布,對語義相似的社區(qū)的主路徑進(jìn)行對比分析,最后計算主路徑專利的主題概率分布以對比技術(shù)強度。

    研究將自動駕駛領(lǐng)域劃分為21個研究主題,其中運動控制、通信與網(wǎng)路、自動泊車、車路協(xié)同、執(zhí)行機構(gòu)是熱點研究主題。對29個社區(qū)進(jìn)行語義相似度計算和主路徑分析,感知領(lǐng)域呈現(xiàn)多源傳感器融合、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的趨勢;規(guī)劃與決策呈現(xiàn)計算模塊從車載端轉(zhuǎn)移到云端,需要應(yīng)對復(fù)雜極端環(huán)境趨勢;控制與執(zhí)行領(lǐng)域呈現(xiàn)與車對車、車路協(xié)同技術(shù)融合的趨勢;通信領(lǐng)域識別出C-V2X和DSRC兩種路徑,C-V2X成為DSRC的有力補充。通過技術(shù)強度分析,我國在自動泊車技術(shù)和測試技術(shù)上處于技術(shù)領(lǐng)先,在高精度地圖、定位、執(zhí)行機構(gòu)、運動控制、硬件計算平臺與國際先進(jìn)水平相比存在差距。

    針對以上技術(shù)演化分析結(jié)論,目前我國自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)順應(yīng)技術(shù)趨勢,重點突破多源傳感器融合感知、復(fù)雜環(huán)境智能決策控制、車路協(xié)同、人機交互等關(guān)鍵技術(shù),在人機交互技術(shù)方面需要考慮自動駕駛新場景下為行人、司機、道路帶來的新的問題,如自動駕駛場景下行人如何辨別自動駕駛車輛的技術(shù),通過車燈傳遞車輛自動駕駛狀態(tài)信息等;著力提升在國際競爭中位于落后的技術(shù),補足高精度地圖與定位、控制算法和硬件、車載芯片及操作系統(tǒng)等細(xì)分技術(shù);完善在國際競爭中處于技術(shù)領(lǐng)先的細(xì)分技術(shù),如自動泊車和測試技術(shù),提升國際視野,搶占市場先機,推動C-V2X相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的實施以促進(jìn)C-V2X技術(shù)路徑的發(fā)展。

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