【摘 要】
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近年来,随着互联网、云计算、大数据、5G技术等行业的快速发展,车辆智能化水平得到很大的提升。但在推动更高级别自动驾驶技术发展过程中仍然存在众多技术挑战,如面对复杂多变的驾驶场景,驾驶行为呈现出较强的时空特性和随机性,即驾驶行为会随着驾驶场景的变化而变化,即使在单一驾驶场景下,驾驶行为也会随着驾驶人状态的变化呈现出多元性。车辆的运动行为预测影响着驾驶辅助系统的优化控制和车辆决策规划质量,对提升车辆行
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近年来,随着互联网、云计算、大数据、5G技术等行业的快速发展,车辆智能化水平得到很大的提升。但在推动更高级别自动驾驶技术发展过程中仍然存在众多技术挑战,如面对复杂多变的驾驶场景,驾驶行为呈现出较强的时空特性和随机性,即驾驶行为会随着驾驶场景的变化而变化,即使在单一驾驶场景下,驾驶行为也会随着驾驶人状态的变化呈现出多元性。车辆的运动行为预测影响着驾驶辅助系统的优化控制和车辆决策规划质量,对提升车辆行驶安全性和乘坐舒适性具有至关重要的作用,因此如何有效的对驾驶行为进行描述及对驾驶行为进行预测,已成为行业研究热点。针对上述问题,本文基于高速公路场景,对跟驰模式和换道模式下的驾驶行为特性进行量化分析,综合两种不同模式下驾驶行为特性对驾驶行为进行动态评估,建立基于不同驾驶行为概率分布的驾驶行为识别模型。主要研究内容如下:（1）基于模拟驾驶数据的纵向驾驶行为特性研究。为了分析不同驾驶人的驾驶行为特性,考虑驾驶人状态因素对驾驶表现的影响,基于驾驶模拟仿真平台进行基准跟驰驾驶和随机N-Back试验,采集驾驶人生理信息和车辆操纵及运行状态信息;采用熵权法对跟驰模式下车辆驾驶行为特性进行量化评估,利用N-Back试验诱使驾驶人产生不同驾驶状态,从而分析不同驾驶状态下驾驶行为特性变化规律,结果显示任务强度越大,驾驶人心理负荷和心理紧张程度越大,驾驶表现越不稳定,偏激进型驾驶人对次任务反应更强烈。（2）基于自然驾驶数据的横向驾驶行为特性研究。利用NGSIM的US-101路段数据提取自由换道阶段的车辆相关信息,总结驾驶人在换道过程中驾驶表现的变化规律,确定车辆横向位置偏移和车辆侧向速度作为有效表征驾驶人驾驶行为的特征参数;对换道阶段的驾驶表现参数与换道时间进行相关性分析,结果表明侧向速度的大小和换道持续时间高度相关;针对驾驶行为的动态变化特性和驾驶模式单一的问题,对跟驰模式和换道模式下的驾驶行为特性进行量化评估,对比不同模式综合评估驾驶行为特性和不区分驾驶模式的整体评估的差异,结果显示前者更客观有效。（3）基于GMM-HMM模型的驾驶行为识别。为了对驾驶人在驾驶过程中不确定的驾驶行为进行识别,建立基于GMM-HMM的驾驶行为识别模型,左换道、保持车道和右换道行为作为不可观测的隐状态,将车辆横向位置偏移和侧向速度作为可观测变量,使用NGSIM的US-101路段数据对模型进行训练,利用EM算法对HMM、GMM模型参数进行优化整定,用前向后向算法对车辆处于各类行为的概率进行估计,实现了对车辆行为精准识别,从而有效地保障了行为预测的正确率;采用NGSIM中I-80路段数据集对模型进行了验证,结果显示在换道点1s之前的换道行为识别准确率达到95%,在意图发生的时刻左右的识别率也高达80%。
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