[发明专利]一种智能汽车驾驶员紧急接管行为识别方法及装置

权利要求书

1.一种智能汽车驾驶员紧急接管行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取在紧急转向避障时车辆的状态信息和障碍物的状态信息；

将所述车辆的状态信息和障碍物的状态信息输入到预先建立的预瞄模型中，得到第一方向盘转向角；

获取在避障时触发方向盘转动的第二方向盘转向角；

根据所述第一方向盘转向角、所述第二方向盘转向角和预先建立的神经肌肉模型，确定在紧急接管避障时施加在车辆方向盘上的方向盘扭矩信息，所述方向盘扭矩信息用于驱动转向电机动作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆的状态信息至少包括车辆质心侧偏角、车辆横摆角速度或车辆纵向速度中的一种或多种；所述障碍物的状态信息至少包括障碍物运动速度、障碍物运动加速度、障碍物相对车辆的纵向位置和侧向位置中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先建立的预瞄模型通过如下方式建立：

获取样本训练集，所述样本训练集包括样本车辆信息和样本环境信息，所述样本车辆信息至少包括横摆角速度、质心侧偏角或纵向速度中的一种或多种，所述样本环境信息至少包括障碍物行进速度、障碍物行进加速度、障碍物相对车辆的纵向位置和侧向位置中的一种或多种；

采用所述样本车辆信息和所述样本环境信息对极限学习机模型进行训练，输出驾驶员期望的方向盘转角；

将所述方向盘转角对应的极限学习机模型确定为所述预瞄模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经肌肉模型的输入为所述预瞄模型输出的第一方向盘转向角和所述第二方向盘转向角，通过所述神经肌肉模型校正，输出在紧急避障时的方向盘扭矩信息。

5.一种智能汽车驾驶员紧急接管行为识别装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取在紧急转向避障时车辆的状态信息和障碍物的状态信息；

计算模块，用于将所述车辆的状态信息和障碍物的状态信息输入到预先建立的预瞄模型中，得到第一方向盘转向角；

第二获取模块，用于获取在避障时触发方向盘转动的第二方向盘转向角；

避障模块，用于根据所述第一方向盘转向角、所述第二方向盘转向角和预先建立的神经肌肉模型，确定在紧急接管避障时施加在车辆方向盘上的方向盘扭矩信息，所述方向盘扭矩信息用于驱动转向电机动作。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述车辆的状态信息至少包括车辆质心侧偏角、车辆横摆角速度或车辆纵向速度中的一种或多种；所述障碍物的状态信息至少包括障碍物运动速度、障碍物运动加速度、障碍物相对车辆的纵向位置和侧向位置中的一种或多种。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练模块，所述训练模块用于：

获取样本训练集，所述样本训练集包括样本车辆信息和样本环境信息，所述样本车辆信息至少包括横摆角速度、质心侧偏角或纵向速度中的一种或多种，所述样本环境信息至少包括障碍物行进速度、障碍物行进加速度、障碍物相对车辆的纵向位置和侧向位置中的一种或多种；

采用所述样本车辆信息和所述样本环境信息对极限学习机模型进行训练，输出驾驶员期望的方向盘转角；

将所述方向盘转角对应的极限学习机模型确定为所述预瞄模型。

8.一种终端设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机程序；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1-4中任一项所述的智能汽车驾驶员紧急接管行为识别方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-4中任一项所述的智能汽车驾驶员紧急接管行为识别方法。