基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究

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1、学校代号10532学号S150200263分类号U461.1密级公开硕士学位论文基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究学位申请人姓名徐伟民培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称宋晓琳教授学科专业机械工程研究方向汽车主动安全研究论文提交日期2018年4月23日学校代号：10532学号：S150200263密级：公开湖南大学硕士学位论文基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究学位申请人姓名：徐伟民导师姓名及职称：宋晓琳教授培养单位：机械与运载工程学院专业名称：机械工程论文提交日期：2018年4月23日论文答辩日期：2018年5月21日答辩委员会主席

2、：程军圣教授Researchonlane-changingtrajectorypredictionbasedondriver’sdrivingintentionbyXUWeiminB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinVehicleEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfe

3、ssorSONGXiaolinMay，2018湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以

4、将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。2、不保密□√。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日I基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究摘要在先进驾驶辅助系统中（ADAS），精确的驾驶员换道意图识别与车辆换道轨迹预测是换道风险评估和危险预警的关键一环。换道操作行为是车辆驾驶中最主要的驾驶行为之一，与交通安全息息相关。然而，现在的高级驾驶辅助系统大多数忽视了驾驶员本身的换道意图。针对

5、这些现象，本文提出了一种基于驾驶员意图的换道轨迹预测方法，力求增大换道安全性。本文主要研究的内容如下：（1）建立驾驶员换道意图数据库。一共1200组换道数据，其中训练样本数据900组，测试样本数据300组。通过驾驶员在环仿真实验平台，在模拟道路环境下，驾驶员通过油门操作踏板、刹车操作踏板和方向盘等部件，模拟执行相应的换道行为，采集驾驶员操作的样本数据，运用3σ准则算法剔除异常数据，建立驾驶员换道意图数据库。（2）构建隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）与BP神经网络（BPNeuralNetwork，BP）相结合的混合

6、模型。通过对比分析各种模式识别算法的优缺点，提出了具有时序特性和分类特性的HMM-BP混合模型。该模型利用Matlab中的HMM模块，通过参数训练得到向左换道、车道保持和向右换道三种换道意图的HMM模型参数，将HMM模型的最大似然估计值作为BP神经网络的输入，对网络进行训练，辨识驾驶员换道意图。与单独的HMM模型或者BP神经网络相比，该混合模型辨识率更高，达97.33%。（3）基于驾驶员换道意图，预测车辆换道轨迹。车辆行驶轨迹模型包括车道保持轨迹模型和车辆换道轨迹模型。本文主要研究车辆横向轨迹预测，即车辆换道轨迹预测。本文提出了基于三角函数

7、的换道轨迹预测模型，并根据训练样本数据库在原三角函数模型基础上，提出了改进的换道轨迹预测模型；然后根据测试样本数据预测车辆换道轨迹，将预测的换道轨迹与实际轨迹作对比，结果表明预测轨迹与实际轨迹吻合度较高，横向误差最大不超过0.2m，纵向误差最大不超过2m，在可接受范围内,从而验证了模型的有效性。最后从轨迹曲率、换道轨迹与当前车道、换道轨迹与目标车道三个方面对换道轨迹进行安全性分析，确保换道过程的行车安全。关键词：换道意图；隐马尔科夫模型；BP神经网络；轨迹预测；II硕士学位论文AbstractInadvanceddriverassistan

8、cesystems(ADAS),accuratevehiclelanechangetrajectorypredictionisakeyissueforriskassessment