[发明专利]一种基于随机森林算法的车辆换道行为识别方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林算法的车辆换道行为识别方法，其步骤包括：获取车辆的换道动作信号和车辆周围道路数据；将所述车辆周围道路数据输入基于随机森林算法的车辆换道行为识别模型，获取由所述车辆换道行为识别模型计算得到的预测换道意图；当所述车辆的换道动作信号所对应的实际换道意图与所述预测换道意图不一致时，车辆控制系统发出危险警告；其中，所述基于随机森林算法的车辆换道行为识别模型，由多个驾驶员在模拟驾驶器中进行仿真试验采集试验数据后，通过随机森林分类算法训练得到。本发明采用的模型数据采集便捷、建模成本低，可以高准确度地识别车辆换道意图，提升车辆的安全性，一定程度上克服了当前技术的缺陷。

技术领域

本发明涉及辅助驾驶系统的驾驶行为识别技术领域，特别涉及一种基于随机森林算法的车辆换道行为识别方法。

背景技术

随着计算机技术，尤其是人工智能技术的发展，使用智能化手段辅助驾驶员进行危险行为判断已经成为了可能。在完全无人驾驶技术成熟之前，辅助驾驶将长期作为汽车智能化的主要方向。随着我国汽车保有量的逐年攀升，由于驾驶员不规范行驶造成的生命或财产损失总量也在不断上升，其中，由于驾驶员不规范变道造成的交通事故量也居高不下。因此，有必要开发一种能够准确判断驾驶员是否处在换道恰当时期的车辆换道行为识别方法，从而对驾驶员提出换道建议或意见。

专利CN201910870854.8、“一种基于预测反馈的辅助驾驶用目标车辆换道识别方法”，提出实时采集周围目标车辆运动状态信息和道路结构信息，计算得到目标车辆预测运动轨迹与参考运动轨迹的累积距离偏差，从而判断车辆的换道目标。这种方式需要得到路面结构的相关信息，且对车辆运动状态信息精度要求高，轨迹预测计算量大，对于道路结构暂时未知，车辆运动状态信息不全的时候，难以发挥功能。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于随机森林算法的车辆换道行为识别方法，以解决现有技术的问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种基于随机森林算法的车辆换道行为识别方法，包括以下步骤：

获取车辆的换道动作信号和车辆周围道路数据，所述换道动作信号包括左转换道信号或右转换道信号，所述车辆周围道路数据包括主车车道线方向速度、原车道前车相对速度、原车道前车相对距离、原车道后车相对速度、原车道后车相对距离、目标车道前车相对速度、目标车道前车相对距离、目标车道后车相对速度、目标车道后车相对距离；

将所述车辆周围道路数据输入基于随机森林算法的车辆换道行为识别模型，获取由所述车辆换道行为识别模型计算得到的预测换道意图；

当所述车辆的换道动作信号所对应的实际换道意图与所述预测换道意图不一致时，车辆辅助驾驶系统发出危险警告；

其中，所述基于随机森林算法的车辆换道行为识别模型，由多个驾驶员在模拟驾驶器中进行仿真试验采集试验数据后，通过随机森林分类算法训练得到。

优选地，所述左转换道信号包括主车打开左转方向灯或者碾压左侧车道线，所述右转换道信号包括主车打开右转方向灯或者碾压右侧车道线。左转换道信号表示驾驶员实际换道意图是左转换道，右转换道信号表示驾驶员实际换道意图是右转换道。

优选地，所述基于随机森林算法的车辆换道行为识别模型，建模过程具体包括以下步骤：

进行基于模拟驾驶器的驾驶员在环实时仿真试验并采集试验数据，由多个驾驶员进行模拟驾驶试验，采集的试验数据包括主车车道线方向速度、主车偏航角、原车道前车相对速度、原车道前车相对距离、原车道后车相对速度、原车道后车相对距离、目标车道前车相对速度、目标车道前车相对距离、目标车道后车相对速度、目标车道后车相对距离；

处理试验数据，将试验数据按照换道时间段分类为左换道数据、右换道数据和车道保持数据，并使用换道标记数字进行对应标记；