[发明专利]一种适应人自混杂环境的骑行意图辨识方法

说明书

本发明提供了一种适应人自混杂环境的骑行者意图辨识方法，包括：获取目标车骑行者及其所在环境指定区域内交通实体的状态参数，根据兴趣感应区域划分规则，获取目标车骑行者每个子区域内交通实体的状态参数；依据预先构建的基于模糊逻辑的目标车骑行者的简约人‑自交通相态辨识模型，输入目标车骑行者及其每个子区域内交通实体的状态参数，输出目标车骑行者的简约人‑自交通相态；依据预先构建的基于D‑S证据理论的自行车骑行者意图辨识模型，输入目标车骑行者的简约人‑自交通相态和目标车骑行者及其每个子区域内交通实体的状态参数，输出目标车骑行者的骑行意图。该方法能够综合考虑骑行者心理、生理以及物理等参数对自行车骑行者意图进行辨识。

技术领域

本发明涉及行人交通与主动安全技术领域，尤其涉及一种适应人自混杂环境的骑行意图辨识方法。

背景技术

随着交通运输业的发展，汽车保有量迅猛增加，很多城市机动车道不断拓宽，导致行人、自行车等慢行交通用地被挤压，自行车和行人之间的冲突日益严重。

配备GPS等移动传感装置(如智能手机等)的广泛应用和物联网技术的蓬勃发展，使得实时获取人自混行路段上行人及自行车的运动数据、即时进行分析处理成为了可能，为研究人自路段混行环境中的行人意图提供了坚实的数据和技术基础，可以为研究人-自协同、适时预警、提高人的主动安全提供有力保障。

因此，亟需一种适应人自混杂环境的骑行者意图辨识方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种适应人自混杂环境的骑行意图辨识方法。能够综合考虑骑行者心理、生理以及物理等参数对自行车骑行者意图进行辨识，对研究网联化条件下的人自协同、适时预警、提高人车主动安全具有重要意义。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种适应人自混杂环境的骑行者意图辨识方法，包括以下步骤：

步骤S0、基于D-S证据理论的自行车骑行者意图辨识模型的构建，包括：

根据目标车骑行者及其每个兴趣感应子区域内交通实体的状态参数，获取人-自交通相态中表征目标车骑行者意图的特征数据和目标车骑行者的行为倾向类型；

根据人-自交通相态中表征目标车骑行者意图的特征数据、目标车骑行者的简约人-自交通相态和不同简约人-自交通相态下骑行者意图特征参数的提取规则，获取简约人-自交通相态中表征目标车骑行者意图的特征参数；

根据简约人-自交通相态中表征目标车骑行者意图的特征参数、目标车骑行者的行为倾向类型和证据集合中各元素的基本概率赋值规则，获得每一个特征参数对每一种骑行意图的基本概率分配；

根据每一个特征参数对每一种骑行意图的基本概率分配和Dempster证据组合规则，获得每一证据组合对每一种骑行意图的基本概率分配；根据所述每一证据组合对每一种骑行意图的基本概率分配，进行信任度判断，将具有最大信任度的骑行意图作为目标车骑行者的骑行意图；

步骤S1、获取目标车骑行者的状态参数及目标车骑行者所在环境指定区域内的交通实体的状态参数。

步骤S2、根据目标车骑行者的状态参数和目标车骑行者兴趣感应区域划分规则，获取目标车骑行者每个兴趣感应子区域，以及，根据目标车骑行者每个兴趣感应子区域和目标车骑行者所在环境指定区域内交通实体的状态参数，获取目标车骑行者每个兴趣感应子区域内交通实体的状态参数。

步骤S3、依据预先构建的基于模糊逻辑的目标车骑行者的简约人-自交通相态辨识模型，将目标车骑行者及其每个兴趣感应子区域内交通实体的状态参数作为输入变量，输出目标车骑行者的简约人-自交通相态。