[发明专利]一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了驾驶员换道意图预测不够精准的技术问题，其技术方案要点是本申请通过短时窗，在很短的时间内，以较低的经济成本，快速预测驾驶员换道意图的功能，实现了辅助驾驶系统下驾驶员意图的监测，具有实用性。同时，基于大数据的深度学习方法有很高的预测精度和鲁棒性，有助于先进驾驶辅助系统的深度开发，提升驾驶安全性。其数据采集简单，经济成本低，预测性能高效，可服务于先进驾驶辅助系统，使得系统具备灵活性，能够用于中小型车辆及重卡车辆，通用性好。

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法。

背景技术

降低交通事故发生率是城市交通建设和国家经济发展的主要课题。据世界卫生组织调查发现，全球每年约有130万人死于交通事故，造成经济损失高达多数国家GDP的3％。其中大量交通事故系由驾驶员的误操作行为导致，误操作行为产生于驾驶疲劳、驾驶分心等多种原因。因此，实时预测驾驶员的操纵意图，为先进驾驶辅助系统提供一个准确的驾驶状态信息就变得尤为重要。

据调查研究显示，因驾驶员的异常变道行为所造成的交通事故占据很大比例。但当前市面上的车辆装载辅助系统只限于安全碰撞预警系统，原理是通过传感器感知周围障碍物的距离来进行碰撞预警。此类预警系统只考虑了车辆驾驶过程中的外在环境因素，使得预警不具备全面性和灵活性。因为驾驶是驾驶员主导的行为，预警系统的提示对象也是驾驶员，所以一个完备的驾驶辅助系统必须考虑驾驶员在驾驶过程中的意图，尤其是换道意图。如果安全驾驶辅助系统没有考虑换道意图的因素，系统将会出现错误预估驾驶状态而频繁误报的情形，这会极大地干扰驾驶员的精神状态，降低驾驶员对辅助系统的信任能力，最终导致车辆碰撞问题的发生。因此，提前预测驾驶员的换道意图，对先进驾驶辅助系统的安全性提升有重要意义。

目前，驾驶员换道意图识别方法主要是通过驾驶员的视线、头部姿态进行预测分析。这种处理方法有较大的局限性：驾驶员视线及头部姿态的变化难以和换道意图进行单一映射，并且车载摄像头容易受外部光照的影响，从而难以准确地识别驾驶员的真实换道意图。

发明内容

本申请提供了一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法，其技术目的是精准预测驾驶员的换道意图，并综合周边环境的判断来进行更加个性化的安全辅助驾驶，从而提升预警系统的全面性和准确性。

本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统，包括依次连接的方向盘转角传感器、信号滤波模块、数据存储模块、信号图像化模块和CNN-LSTM模块；

所述方向盘转角传感器用于采集驾驶员转向行为数据；

所述信号滤波模块用于对所述转向行为数据进行滤波平滑处理，得到0.3s内的时序信号；其中，时序信号包括转向角信号和转向角变化率信号；

所述数据存储模块用于将0.3s的时序信号进行存储；

所述信号图像化模块用于将固定时间窗下的时序信号进行图像化转换，得到图像；

所述CNN-LSTM模块用于对图像进行识别并预测，得到预测结果并输出。

一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测方法，包括：

方向盘转角传感器对驾驶员转向行为数据进行采集；

信号滤波模块对所述转向行为数据进行滤波平滑处理，得到0.3s的时序信号；其中，时序信号包括转向角信号和转向角变化率信号；

数据存储模块对0.3s的时序信号进行存储；

信号图像化模块将固定时间窗下的时序信号进行图像化转换，得到图像；