[发明专利]一种驾驶偏好预判方法

说明书

本发明一种驾驶偏好预判方法；包括：S1、获取量化后的待测试驾驶员的生理特征参数、心理特征参数和外部特征参数；S2、将待测试驾驶员的生理特征参数、心理特征参数和外部特征参数进行标准化处理后输入预先构建的驾驶偏好模型，获取待测试驾驶人员的驾驶偏好值；S3、将待测试驾驶人员的驾驶偏好值与预设的保守型、普通保守型、普通型、普通激进型和激进型所属的区间范围进行比较，获取待测试驾驶员的偏好判定结果；本发明方法综合考虑了驾驶员的生理、心理和外部特征，输出结果直观应用简便，能够准确的预测汽车驾驶员的驾驶偏好，对于完善汽车主动安全预警系统的驾驶员心理状态监控与预测功能，减少人为交通事故具有重要意义。

技术领域

本发明涉及汽车智能驾驶技术领域，尤其涉及一种基于灰关联熵的驾驶员偏好预判方法。

背景技术

汽车安全预警系统可以减少驾驶员的负担和判断错误，是目前预防人为交通事故最为行之有效的技术设施，，对改善交通安全起到了重要的作用。汽车安全预警系统包括主动安全和被动安全两种技术，所谓的主动安全是指事故发生前的“安全”，是指实现事故预防和事故回避，防止交通事故发生所采取的措施和方法。主动安全系统可以做到避免交通事故的发生，做到防患于未然，当然同样也能减少事故造成的危害。目前国内外汽车安全驾驶预警系统研究主要集中在环境信息感知、安全距离判别和预警方式等方面，在态势评估和意图辨识上大多忽略驾驶员生理心理特性的影响，使得预警的准确性不高，产生误报现象。

驾驶过程是一个高度智能化的过程，把反映驾驶员心理情感差异的驾驶偏好引入汽车安全驾驶预警系统中，可以实现人车安全保障智能化与高效性，有效的避免和减少交通事故的发生。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种驾驶偏好预判方法。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

S1、获取量化后的待测试驾驶员的生理特征参数ω、心理特征参数θ和外部特征参数φ；

其中，所述生理特征参数ω_i包括：视觉反应时间ω₁，速度估计能力ω₂、选择反应时间ω₃、辨别反应时间ω₄和操作反应时间ω₅；所述心理特征参数θ_i包括：气质θ₁、意志θ₂、态度θ₃、注意θ₄和情绪θ₅；所述外部特征参数φ_i包括：任务缓急φ₁和驾驶能力φ₂；

S2、将所述待测试驾驶员的生理特征参数、心理特征参数和外部特征参数进行标准化处理后输入预先构建的驾驶偏好模型F(ω_i,θ_i,φ_i)，获取待测试驾驶人员的驾驶偏好值；

S3、将所述待测试驾驶人员的驾驶偏好值与预设的保守型、普通保守型、普通型、普通激进型和激进型所属的区间范围进行比较，将保守型、普通保守型、普通型、普通激进型和激进型中的一种作为待测试驾驶员的偏好判定结果。

可选地，所述驾驶偏好模型F(ω_i,θ_i,φ_i)为：

公式一：