一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法技术

一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法，包括以下步骤：步骤一：设计抗干扰的快速聚类算法和在线自标注算法，构成驾驶意图在线辨识模型；步骤二：利用实车历史数据，训练在线辨识模型；步骤三：将训练好的在线辨识模型置入实车控制器中，实现驾驶意图的在线辨识。本发明专利技术可实现高效、快速、准确的驾驶意图在线辨识。

【技术实现步骤摘要】
一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法
本专利技术涉及汽车电子控制领域，具体的说是一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法。
技术介绍
目前的汽车工业的发展已经达到了一定水平，汽车底盘的基本性能发展已日趋成熟。随着近年来环境污染、全球变暖、能源危机以及越来越多的交通拥堵和事故，使汽车更安全、更环保、更智能的愿望变得愈加迫切。毫无疑问，所有这些对于汽车的要求都有赖于更加先进的汽车电子控制技术。先进驾驶辅助系统、自动驾驶系统和先进能源管理系统被认为是解决上述问题的关键。在这些系统中，电子传感器、控制器和执行器为在紧急情况下实现车辆自动控制、监视驾驶员不当操纵和节约能源提供了可能。研究人员认为，将驾驶员意图引入先进驾驶辅助系统和先进能源管理系统中有助于优化动力传动系统控制效果，提高运输效率，避免许多致命的人为干预及人机之间的冲突操作，保证交通安全。由此，驾驶意图识别的研究得到了广泛的关注。
技术实现思路
本专利技术旨在提供抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法，以实现高效、快速、准确的驾驶意图在线辨识。为了解决以上技术问题，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：设计抗干扰的快速聚类算法和在线自标注算法，构成驾驶意图在线辨识模型；步骤二：利用实车历史数据，训练在线辨识模型；步骤三：将训练好的在线辨识模型置入实车控制器中，实现驾驶意图的在线辨识。/n

【技术特征摘要】
1.一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：设计抗干扰的快速聚类算法和在线自标注算法，构成驾驶意图在线辨识模型；步骤二：利用实车历史数据，训练在线辨识模型；步骤三：将训练好的在线辨识模型置入实车控制器中，实现驾驶意图的在线辨识。


2.根据权利要求1所述的一种抗环境干扰的驾驶意图在线辨识方法，其特征在于：步骤一包括以下内容：
1)、设计基于K-means思想的HADANOC大样本快速聚类算法，流程如下：
S1：将整个样本空间分割成n×n个小方格；
S2:逐个检测所有方格，并找到含样本点数最少的一个或多个非空方格；
S3:以找出的方格为中心，向外逐层扩张，并计算熵值：



S4:重复S3，直到熵值低于阈值e且此时扩张后的区域中所含数据点数量等于初始数量时，删除数据点即噪声；
S5:将某一样本数据作为初始聚类中心Ci；
S6:计算各样本xi与聚类中心之间的最小距离minD(xi)，计算最小距离之和sum(minD(xi))；
S7:在0到sum(minD(xi))之间随机选择一个值R，并迭代计算R＝R-minD(xi)；
S8:重复S6和S7，直到R≤0，将样本xi作为聚类中心，并放入聚类中心集中；并重复S5-8，直到聚类中心数等于设定值K，随后执行S9；
S9:找到属于聚类中心ck所属的所有样本xp：



S10:重复S9，直到所有样本都找到稳定的聚类中心；
2)、设计基于SVM和NN的HSL-SVM/NN在线自标注算法，流程如下：
建立一个N个样本M个类别的多分类SVM模型：



式中，xn∈RK,yn∈{1,2,...,M},n＝1,2,...,N，表示K维特征向量xn标记为yn类；t表示类i,j组合集的索引值，ξ为松弛变量，表示非线性映射；
将式(1)转化为拉格朗日函数：



式中，αt≥0,βt≥0,γt≥0为拉格朗日乘子；
于是，可得









因此，方程...

【专利技术属性】
技术研发人员：付主木，孙昊琛，陶发展，司鹏举，马超，朱龙龙，田小泷，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：河南;41