【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
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 ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:辛晓帅,冯颉,邹见效,徐红兵,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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