[发明专利]一种目标驾驶员驾驶行为实时预测系统在审
申请号: | 201910578235.1 | 申请日: | 2019-06-28 |
公开(公告)号: | CN110386145A | 公开(公告)日: | 2019-10-29 |
发明(设计)人: | 吕超;胡风青;陆军琰;徐优志;龚建伟 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学;上海汽车集团股份有限公司 |
主分类号: | B60W40/09 | 分类号: | B60W40/09;B60W50/00 |
代理公司: | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人: | 侯永帅;庞许倩 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 驾驶行为 存储器 驾驶行为模型 周围环境信息 感知传感器 操作信息 车载导航 历史信息 实时预测 采集 迁移 本车状态 交互技术 汽车智能 实时采集 系统信息 训练目标 预测目标 采集仪 存储源 调用源 处理器 传送 预测 学习 | ||
1.一种目标驾驶员驾驶行为实时预测系统,其特征在于,该系统包括信息采集仪、CAN总线、车载导航、感知传感器、存储器和处理器;
所述信息采集仪,用于采集获得目标驾驶员的操作信息,并由CAN总线传送至存储器;
所述车载导航及感知传感器,布设在车辆上,用于采集本车的状态信息以及周围环境信息,并送至存储器;
所述存储器,还存储有源驾驶员驾驶行为历史信息;
所述处理器,用于调用源驾驶员驾驶行为历史信息,并将其迁移至目标驾驶员处,得到迁移学习的数据,以训练得到目标驾驶员驾驶行为模型;并基于实时采集的目标驾驶员的操作信息、车载导航和感知传感器采集到的本车状态信息和周围环境信息,利用训练得到的所述目标驾驶员驾驶行为模型预测目标驾驶员下一时刻的驾驶行为。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述目标驾驶员的操作信息包括本车方向盘转角、方向盘角加速度、方向盘静止时间、制动踏板位置、加速踏板位置、离合器踏板位置和变速器档位;所述信息采集仪包括方向盘测量器、踏板测定器和档位记录器;所述方向盘测量器用于采集方向盘转角、方向盘角加速度和方向盘静止时间,所述踏板测定器用于采集制动踏板位置、加速踏板位置和离合器踏板位置,所述档位记录器用于采集变速器档位;
所述感知传感器包括至少以下一种或者多种传感器的组合:加速度传感器、陀螺仪、速度传感器、红外传感器、激光测距传感器、毫米波测距传感器、超声波传感器、摄像头。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述处理器包括驾驶行为信息采集模块、驾驶行为数据迁移模块、驾驶行为模型训练模块和驾驶行为实时预测模块;
驾驶行为信息采集模块,用于接收采集的目标驾驶员的操作信息、本车状态信息和周围环境信息,以及调用源驾驶员驾驶行为历史信息;
驾驶行为数据迁移模块,用于通过基于局部普氏分析的迁移学习算法,将源驾驶员驾驶行为历史信息数据迁移至目标驾驶员处,得到迁移学习的数据以实现目标驾驶员驾驶行为模型自适应;
驾驶行为模型训练模块,用于根据迁移学习的数据并基于主成分分析和最大期望算法训练目标驾驶员驾驶行为模型;
驾驶行为实时预测模块,用于根据训练得到的目标驾驶员驾驶行为模型,结合信息采集仪实时采集的目标驾驶员的操作信息、车载导航和感知传感器采集到的本车状态信息和周围环境信息,对下一时刻目标驾驶员驾驶行为进行实时预测。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,源驾驶员驾驶行为历史信息包括其他驾驶员的操作信息、其他驾驶员操作时本车的状态信息和周围环境信息;
所述驾驶行为数据迁移模块中迁移学习的计算过程具体包括:找到与目标驾驶员样本点对应的其他驾驶员驾驶行为数据样本点;计算其他驾驶员驾驶行为数据到目标驾驶员驾驶行为数据的映射关系;根据所述映射关系将所有的其他驾驶员驾驶行为数据映射到目标驾驶员处;
所述找到与目标驾驶员样本点对应的其他驾驶员驾驶行为数据样本点具体包括:从目标驾驶员处采集的数据中均匀采样得到目标驾驶员驾驶行为数据样本;根据动态时间规整算法对目标驾驶员驾驶行为数据样本与所有的其他驾驶员驾驶行为数据进行一一计算,得到与目标驾驶员数据样本点对应的其他驾驶员驾驶行为数据样本点。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,基于所述动态时间规整算法获得目标驾驶员对应的其他驾驶员驾驶行为数据样本点,具体包括:将驾驶员的操作信息、本车状态信息和周围环境信息组成矢量z,目标驾驶员驾驶在时刻j的数据为其他驾驶员作为迁移的数据源在时刻i的数据为若与构成对应点,则将其索引组成一个索引对wl=(i,j);
求解所有对应点之间的最小距离得到一个最优的索引对序列通过所述最优的索引对序列找到源驾驶员数据中与目标驾驶员数据的对应点,获得目标驾驶员对应的其他驾驶员驾驶行为数据样本点。
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