[发明专利]一种驾驶员意图识别方法

摘要

本发明提供了一种驾驶员意图识别方法基于多维离散隐马尔科夫模型提出了双层识别结构，分别识别驾驶员的行为与意图，并且由驾驶员的行为作为输入识别驾驶员的意图，增加了识别的准确性与可靠性。本发明系统通过车辆操作信息和车速，可准确判断出驾驶员当前的操作意图，从而为提升车载安全辅助系统创造条件。

主权项

一种驾驶员意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）、行为层各隐马尔科夫模型参数的离线训练和优化1.1）、实验数据的采集通过车载传感器，针对驾驶员的各种驾驶行为，采集实验数据，包括加速踏板位移、制动踏板位移、方向盘转向角、方向盘转向角速度、横摆角速度；将加速踏板位移和制动踏板位移作为踏板类数据输入到加速/制动行为识别模块，将方向盘转角、方向盘转向角速度和横摆角速度作为转向角类数据输入到转向/换道行为识别模块中；1.2）、在加速/制动行为识别模块中，针对正常踩下加速踏板、紧急踩下加速踏板、正常松开加速踏板、紧急松开加速踏板、正常踩下制动踏板、紧急踩下制动踏板、制动踏板松开和踏板无操作等8个与加速/制动操作相关的驾驶行为的踏板类数据，分别进行隐马尔科夫模型参数的离线训练和优化，得到8个驾驶员加速/制动操作相关的驾驶行为的隐马尔科夫模型；1.3）、在转向/换道行为识别模块中，针对正常换道、紧急换道、保持车道（直线行驶）、正常转向和紧急转向等5个与驾驶员转向操作相关的驾驶行为的转向角类数据分别进行隐马尔科夫模型参数的离线训练和优化，得到5个驾驶员转向操作相关的驾驶行为的隐马尔科夫模型；（2）、意图层隐马尔科夫模型参数的离线训练和优化2.1）、实验数据的采集通过车载传感器，针对驾驶员的不同驾驶意图即超车换道、紧急制动、弯道制动、紧急避障以及坡道起步，采集实验数据，包括加速踏板位移、制动踏板位移、方向盘转向角、方向盘转向角速度、横摆角速度和车速；2.2）、驾驶行为将加速踏板位移和制动踏板位移作为踏板类数据输入到加速/制动行为识别模块，将方向盘转角、方向盘转向角速度和横摆角速度作为转向角类数据输入到转向/换道行为识别模块中，将车速输入车速等级识别模块中；加速/制动行为识别模块以及转向/换道行为识别模块中，分别与步骤（1）各自识别模块得到的各个驾驶行为的隐马尔科夫模型进行似然度计算，似然度最大的模型代表的驾驶行为即为当前驾驶行为；2.3）、基于加速/制动行为识别模块以及转向/换道行为识别模块对驾驶行为的识别结果以及车速输入车速等级识别模块对车速等级的识别结果，组成各驾驶意图的数据集，选取一段时间识别结果构成的数据集，对意图层隐马尔科夫模型参数进行离线训练和优化，得到5个驾驶意图的隐马尔科夫模型；（3）、驾驶员意图识别在步骤（1）、（2）的基础上，将实时采集的加速踏板位移和制动踏板位移作为踏板类数据输入到加速/制动行为识别模块，方向盘转角、方向盘转向角速度和横摆角速度作为转向角类数据输入到转向/换道行为识别模块中，将车速输入车速等级识别模块行为层三个识别模块的识别结果即基于加速/制动行为识别模块以及转向/换道行为识别模块对驾驶行为的识别结果以及车速输入车速等级识别模块对车速等级的识别结果综合起来，组成驾驶行为的识别结果序列，并作为意图层识别模型的观察序列Oin送入到意图层，然后分别与步骤（2）得到的5个驾驶意图的隐马尔科夫模型进行似然度计算，似然度最大的模型代表的驾驶意图即为当前的驾驶意图。