基于隐马尔可夫理论的驾驶意图辨识研究

在交通安全系统中，驾驶人的因素起到至关重要的作用，驾驶意图的研究也逐步受到研究人员的关注。客观分析驾驶人驾驶意图，有利于降低交通事故、提高通行能力；其辨识结果可反向指导交通控制，完备交通安全系统；有利于提前警示不当驾驶行为，维持交通安全系统稳定。随着隐马尔可夫理论研究的引入，为驾驶人驾驶意图辨识提供新的解决方法和手段。 研究驾驶人驾驶意图的主要目的是服务交通安全系统。本文在学习国内外驾驶人驾驶意图辨识的研究成果基础上，分析各种辨识方法的优缺点来选取最适合驾驶意图辨识的方法；考虑驾驶人驾驶意图影响因素，利用隐马尔可夫理论来构建复合驾驶意图辨识模型。该模型可充分考虑驾驶人变速、制动及换道意图，使模型应用更具实际意义。 本文以真实交通环境参数和车辆运行参数为输入，运用t-test算法处理异常输入数据，提高模型辨识精度。然后利用Matlab仿真软件中HMM模块，训练所有复合驾驶意图辨识模型，并仿真检验模型可靠程度。实验结果表明，基于隐马尔可夫理论的驾驶人驾驶意图辨识精度较高，其辨识提前时间满足应用需要，可对驾驶人危险操作提出预警，预防交通事故产生。同时期辨识结果可对交通安全控制系统及交通组织提供建议，从优化控制系统角度引导驾驶人安全操作。