[发明专利]基于驾驶员制动与加速意图辨识的行人防碰撞预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车主动安全领域，特别涉及一种基于驾驶员制动与加速意图辨识的行人防碰撞预警方法。

背景技术

在道路交通事故中，行人往往是最大的受害群体，而汽车与行人发生碰撞是主要事故类型之一。据美国高速公路安全管理局统计，2011年全美由于交通事故导致6.9万个行人受伤，占总受伤人数的3%；导致4432个行人死亡，占总死亡人数的14%。在欧盟的道路交通事故中，行人的死亡数据是车内乘员的9倍，骑车人的死亡数据是车内乘员的8倍。2010年我国因交通事故导致行人死亡的人数为16281人，受伤人数为44629，分别占总数的25%和18%。目前，行人保护已被全球普遍关注，在汽车被动安全方面制定严格的碰撞标准和行人保护法规，在汽车主动安全方面则借助传感器技术感知前方行人并判断其危险状态，及时警告驾驶员车辆可能与前方的行人发生碰撞危险，实现主动安全预警。

目前对驾驶员行为的研究，主要集中在对某一个危险驾驶行为的检测和监督，没有利用环境信息综合考虑驾驶员的驾驶行为及意图，忽略驾驶员的意图及其变化趋势在主动安全控制中起到的关键性作用，容易对当前道路危险态势做出错误估计。本发明拟根据行人检测结果，结合车辆运行状态信息和周围环境信息，运用隐式马尔科夫模型对驾驶员驾驶行为及意图进行辨识和预测，分析驾驶员在遇到车辆前方存在行人时可能采取的加速通过或制动停车以避碰行人等操纵行为和策略，并根据驾驶行为及意图是否存在危险，对驾驶员和前方行人进行相应的预警，有效保护行人的安全、提高汽车的主动安全能。

发明内容

鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是要提供一种基于驾驶员制动与加速意图辨识的行人防碰撞预警方法，通过分析驾驶员在遇到车辆前方存在行人时可能采取的操纵行为和策略，并根据驾驶行为及意图判断是否存在危险，对驾驶员进行相应的预警，对错误的驾驶员驾驶操作比如误踩加速踏板的操作进行预警，有效保护行人的安全、提高汽车的主动安全性能。

为了实现上述目的，本发明的技术方案：

基于驾驶员制动与加速意图辨识的行人防碰撞预警方法，包括如下步骤：

ⅰ、采集实验数据进行隐马尔可夫HMM模型的一次离线训练：

针对驾驶员为避碰行人可能采取的驾驶行为，采集实验数据，所述的实验数据包括制动踏板力数据、制动踏板位移数据、油门踏板行程数据和车速数据；把采集的一长段实验数据分段处理后，将制动踏板力数据、制动踏板位移数据、油门踏板行程数据输入到制动与加速隐马尔可夫HMM模型中，将车速数据输入到速度分级模块中；在制动与加速隐马尔科夫HMM模型中，构建正常松油门、快速松油门、油门保持、踩下油门、正常踩制动、快速踩制动、制动保持、松开制动和踏板无动作共9个关于制动与加速的多维高斯隐马尔可夫HMM模型；应用Baum-Welch算法，对所述9个多维高斯隐马尔科夫HMM模型进行离线训练，迭代优化各个模型参数；把同时间段的车速信号按等级编号，输入到速度分级模块；

ⅱ、采集实验数据进行隐马尔科夫HMM模型的二次离线训练：针对驾驶员为避碰行人可能采取的驾驶行为，采集实验数据，所述的实验数据包括制动踏板力数据、制动踏板位移数据、油门踏板行程数据和车速数据；将制动踏板力数据、制动踏板位移数据、油门踏板行程数据再次输入到制动与加速隐马尔可夫HMM模型中，将车速数据再次输入到速度分级模块中；应用Forward-Backward算法分别计算新采集到的驾驶行为实验数据相对于步骤ⅰ中所述的9个驾驶行为多维高斯隐马尔科夫HMM模型的似然度，选择似然度最大的模型作为驾驶员驾驶行为辨识结果；并把该隐马尔科夫HMM模型的二维的驾驶行为辨识结果串—制动与加速辨识结果串和车速辨识结果串，作为驾驶员意图辨识隐马尔可夫HMM模型的观察序列，对驾驶员避碰行人意图辨识隐马尔科夫模型进行离线训练和优化，得到2个驾驶员避碰行人意图隐马尔科夫HMM模型：加速隐马尔科夫HMM模型和制动停车隐马尔科夫HMM模型；