[發明專利]一種基于概率修正的駕駛員意圖識別方法

有效

• 申請號: 202010624121.9
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111717217B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 唐小林;陽鑫;蒲華燕;陳佳信;胡曉松;張志強;李佳承
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: B60W50/00
• 分類號: B60W50/00;B60W40/08;B60W40/09
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 楊柳岸

本發明涉及一種基于概率修正的駕駛員意圖識別方法，屬于無人駕駛汽車領域。該方法包括：S1：采集駕駛行為的數據，并預處理；S2：獲取環境道路信息，選取特征數據，并用MGHMM模型進行駕駛員意圖的初步識別，計算得到觀測序列對應于各駕駛員意圖模型初始概率；S3：結合環境道路信息和采集的駕駛員數據對駕駛員意圖模型初始概率P₁進行修正，分別得到修正概率P₂和P₃；S4：將修正后的駕駛員意圖模型概率輸入PSO?SVM分類器進行分類識別，辨識出最終的駕駛員意圖。本發明大大提高了駕駛員意圖識別的精度和實用性。利用本發明可進行駕駛員輔助系統的開發設計，實現無人駕駛汽車的人車協同控制。

技術領域

本發明屬于無人駕駛汽車領域，涉及駕駛員意圖識別及機器學習領域，具體涉及一種基于概率修正的駕駛員意圖識別方法。

背景技術

交通運輸業的快速發展和汽車保有量的穩步增長，在給民眾的出行和生活帶來便利的同時，也對道路交通安全提出了嚴峻的考驗。據統計，大部分的道路交通安全事故和駕駛員操作失誤存在直接或間接的聯系，所以，各個汽車廠商都在不斷提高自身車輛的主動安全和被動安全能力，以此提高車輛的安全性能。進行駕駛員意圖的精確快速識別，將能得到一個更加安全可靠的碰撞評估或碰撞預警，從而提高車輛的安全性能，保證駕駛員的生命財產安全。此外，駕駛員意圖識別的結果，還可用于激活各種駕駛員輔助系統，如車道保持系統，換道輔助系統，定速巡航系統等。

近年來，在智能網聯汽車蓬勃發展的大背景下，人車協同控制受到了國內外研究人員的廣泛關注。一方面，實現完全自主駕駛的L5級別還有很多關鍵技術亟待突破，另一方面，不能忽略和剝奪有駕駛興趣的駕駛員的駕駛意愿。現有的駕駛員意圖識別方法識別信息單一，未充分利用人-車-路綜合信息，識別方法精度低，實用性差等問題。因此駕駛員意圖識別作為人車協同控制的關鍵技術，有待進一步完善和優化，以提升人車協同控制的安全性和可靠性。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于針對現有的駕駛員意圖識別方法識別信息單一，未充分利用人-車-路綜合信息，識別方法精度低，實用性差等問題，提供一種基于概率修正的駕駛員意圖識別方法，提高車輛的安全性能，保證駕駛員的生命財產安全，完善和優化人車協同控制方法，為無人駕駛技術的發展提供技術支持。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于概率修正的駕駛員意圖識別方法，包括以下步驟：

S1：采集駕駛行為的數據，包括車輛數據和駕駛員數據，并進行相應的預處理；

S2：獲取環境道路信息，選取特征數據，并用多維高斯隱馬爾科夫模型(Multi-dimension Gaussian Hidden Markov Model，MGHMM)進行駕駛員意圖的初步識別，計算得到觀測序列對應于各駕駛員意圖模型初始概率P₁；

S3：結合環境道路信息和采集的駕駛員數據對駕駛員意圖模型初始概率P₁進行修正，分別得到修正概率P₂和P₃；

S4：將修正后的駕駛員意圖模型概率P輸入由粒子群優化算法(Particle swarmoptimization，PSO)優化參數后的SVM，由PSO-SVM分類器進行分類識別，從而辨識出最終的駕駛員意圖。

進一步，所述步驟S1具體包括以下步驟：

S11：采集包括車輛數據和駕駛員數據的駕駛行為數據；車輛數據包括但不限于方向盤轉角、方向盤轉角變化率、油門開度、制動踏板力、速度、橫向速度、縱向速度、橫擺角速度、橫擺角、俯仰角和側傾角等；駕駛員數據包括但不限于駕駛員注視左、右后視鏡注視次數、注視時間，駕駛員平均掃視時間、平均掃視角度、平均掃視速度，駕駛員眼部水平運動、垂直運動，駕駛員頭部橫擺運動、側傾運動和俯仰運動等；