[发明专利]一种基于驾驶意图的周围车辆轨迹预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于驾驶意图的周围车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取行驶路段自车、换道车与周围车辆的行驶数据并进行预处理；

基于预处理后的行驶数据，获取换道结束点T3以及由换道准备阶段开始点T1和换道执行阶段开始点T2界定的换道准备阶段；

以换道准备阶段开始点T1和换道结束点T3间的换道持续时间为特征，获取不同换道持续时间的换道轨迹样本及换道原型轨迹；

基于换道准备阶段对应的预处理后的行驶数据，获取他车驾驶意图辨识的表征参数组，并基于表征参数组，建立他车驾驶意图辨识模型；

基于不同换道持续时间的换道轨迹样本，建立包含换道持续时间变量的换道轨迹预测模型；

根据他车驾驶意图辨识模型判断他车是否换道，如果是，则基于他车对应换道持续时间的换道原型轨迹下的换道轨迹预测模型预测他车未来轨迹。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取的所述行驶数据包括自车、换道车与周围车辆的位置(x,y)、速度V和加速度a；对所述行驶数据进行的预处理包括异常值去除和滤波处理。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预处理后的行驶数据获取换道执行阶段开始点T2；基于航向角阈值θs获取换道准备阶段开始点T1和换道结束点T3，其中，θs通过行驶路段上直行车辆的航向角的变化范围确定，航向角通过以下公式计算：其中，x表示行驶路段上直行车辆的横向位置，y表示行驶路段上直行车辆的纵向位置，t表示行驶时间。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，换道准备阶段开始点T1的获取方法为：根据从换道执行阶段开始点T2处沿时间轴反方向遍历每个换道执行阶段开始点T2之前的预处理后的行驶数据所对应的采样点的航向角θ，若|θ|≤θs，则该位置为换道准备阶段开始点T1；

换道结束点T3的获取方法为：根据从换道执行阶段开始点T2处沿时间轴正向遍历每个换道执行阶段开始点T2之后的预处理后的行驶数据所对应的采样点的航向角θ，若|θ|≤θs，则该位置为换道结束点T3。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取不同换道持续时间的换道轨迹样本及换道原型轨迹的步骤如下：

根据换道准备阶段开始点T1和换道结束点T3界定的换道阶段，获取所有换道样本的换道持续时间分布；

以换道持续时间为特征，对所有换道样本的换道阶段进行无监督聚类，得到多类不同换道持续时间的换道轨迹样本；

对每一类换道持续时间的换道轨迹样本进行原型轨迹拟合，得到多类不同换道持续时间的换道原型轨迹。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于换道准备阶段对应的预处理后的行驶数据，获取他车驾驶意图辨识的表征参数组的步骤如下：

S1、基于预处理后的行驶数据，构造行驶路段参数组，所述行驶路段参数组包括换道车行驶状态参数、换道车与目标车道后车的相对行驶状态参数、换道车和目标车道前车的距离与换道车和换道车所在车道前车的距离之比、换道车和目标车道前车的相对速度与换道车和换道车所在车道前车的相对速度之比；

S2、根据换道准备阶段的预处理后的行驶数据中的行驶路段参数的时间序列，基于S1构造的所述行驶路段参数组，利用信息增益率对换道意图与车道保持意图的参数表征重要度进行分析，得到可显著区分换道意图与车道保持意图参数的表征重要度排序，并根据表征重要度排序对行驶路段参数组的参数进行筛选；

S3、利用SPSS分析S2筛选后的参数组内剩余各参数的相关性，并去除具有显著相关性的参数，得到能显著区分换道与车道保持两种驾驶意图的他车驾驶意图辨识的表征参数组。