[发明专利]一种基于时间自动机的跟车行为识别方法

说明书

本发明涉及一种基于时间自动机的跟车行为识别方法，包括以下步骤：S1，从交通数据集中提取原始跟车数据，将跟车模型的输入参数符号化；S2，利用时间自动机学习算法对跟车模型进行训练，得到跟车模型自动机；S3，将跟车模型自动机的隐藏状态作为跟车的子状态，对子状态聚类；S4，将概率低于设定值的子状态去除，然后归并成多个类别，每个类别对应一种跟车子行为；S5，获取实际跟车数据作为输入，通过跟车模型自动机获得跟车子行为。与现有技术相比，本发明将多维连续时间序列符号化并学习生成一个具有很强的可解释性的跟车行为模型，通过自动机对符号进行学习，获得隐藏状态，并进行聚类，能更好的体现跟车的子行为。

技术领域

本发明涉及一种跟车行为生成方法，尤其是涉及一种基于时间自动机的跟车行为识别方法。

背景技术

无人驾驶车辆(以下简称无人车)是一种智能化的移动交通工具，它能够代替人类驾驶员完成一系列驾驶行为，涉及到环境感知、导航定位及智能决策控制等众多学科的研究领域。无人车作为现代化战争的新概念、引领车辆工业的发展趋势、展示计算机科学、模式识别和人工智能技术水平的重要平台，一直以来受到国防事业、汽车工业和高校与科研机构的关注。无人车的研究目的就是取代人类驾驶员进行车辆自主驾驶工作，那么在正常的交通状况下行驶过程中，与其他车辆的交互是必不可少的。而车辆间的交互包括：通过行为决策使无人车自身行为能够被其他车辆所识别，同时能够让无人车识别其他车辆的行为进而做出合理的驾驶行为。

随着无人车技术的不断发展，无人车已经实现了一些基本功能，能够在特定的结构化道路上行驶。无人车技术正沿着智能化、拟人化的方向发展。无人车控制问题的研究焦点逐步从功能实现转移到无人车与行驶环境间的相互影响，其中车辆社会行为的研究正是无人车研究中值得关注的新问题和新挑战。

车辆的社会行为是指驾驶者(人类驾驶员或无人车控制系统)在驾驶车辆时，与周围车辆共同组成一个群体，协同完成行驶任务的一种交互行为。这种交互既包括驾驶者能够识别周围车辆的行为，也包括车辆自身行为被其他驾驶者所识别。当有车辆靠近的时候，有经验的人类驾驶员便会产生反应，通过辨别相邻车辆的社会行为来决定自己的驾驶方式，如加速超车、减速礼让或者停车让行。而对于无人车而言，仅仅通过周边车辆的位置和姿态信息(如车距、加速度、侧偏角)进行控制是不全面的，必须理解其他车辆位置和姿态信息变化所表达的车辆行为(如让车或并道)。只有对其他车辆社会行为进行有效的识别，基于车辆社会行为采取适当的驾驶控制，并使周围其他车辆能够识别无人车的社会行为，才能使得无人车在车流中保持安全、快速和稳定的行驶。

目前，无人车驾驶控制的基本功能已较为完善，而对于周围车辆社会行为的识别的研究与应用还处于起步阶段。识别车辆社会行为是一个复杂多变的不确定性问题，能将社会行为加入到无人车的驾驶控制系统中会对无人车的拟人化发展起到重要的作用。

跟车行为是车辆日常行驶过程中最常见的行为，跟车驾驶行为主要指车辆在跟车行驶时需要与前车保持一定的安全距离，避免追尾事故发生。跟车模型的建立方法主要分为两大类：生理心理学模型和刺激-动作模型。根据韦德曼提出的生理心理学模型，跟车行为主要可以分为：自由行驶行为、接近前车行为、稳定跟车行为和紧急制动行为。对于人类驾驶员来说，由于驾驶员的驾驶习惯及驾驶风格各不相同，很难确定统一的阈值来划分跟车行为的子行为。刺激-动作模型被大量用于交通流分析软件中，依据大量驾驶员跟车驾驶数据，来标定跟车模型中的参数，以获得一般驾驶员的跟车行为模型。这类模型往往只能粗略的表示驾驶员跟车行为，对于无人车，需要更精确的跟车模型来判断以及预测周围车辆的行为。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高无人车的拟人化智能化水平的基于时间自动机的跟车行为识别方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：