目标车辆行为和路径预测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种目标车辆行为和路径预测方法及系统，包括：获得目标车辆理论行径；通过数据统计目标车辆不同的工况下的车辆行为和路径，将目标车辆理论行径划分为高频行径和低频行径；高频行径和低频行径中筛选出对自车行驶产生影响的目标车辆行为和会对自车行驶产生影响的目标车辆行为；根据对自车行驶产生影响的目标车辆行为将高频行径和低频行径进行划分，获得目标车辆的理想行径、合理行径和非合理行径；对目标车辆上一阶段的理想行径、合理行径和非合理行径进行评价，将目标车辆划分安全等级，根据目标车辆安全等级调整自车智能驾驶决策系统参数。本发明专利技术提高了对前车行为与行驶路径的识别能力，提高了对前车行为与行驶路径的预测准确性。驶路径的预测准确性。驶路径的预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标车辆行为和路径预测方法和系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶领域，特别是涉及一种目标车辆行为和路径预测方法。以及，一种目标车辆行为和路径预测系统。

技术介绍

[0002]智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是，选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。智能驾驶的网络导航，解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。
[0003]驾驶员行为是汽车领域的一项研究热点，国内外学者都对驾驶员行为进行了较多的研究，且建立了许多模型。但当前的研究聚焦于自车驾驶员行为上，针对行驶过程中其他行驶车辆的行为，存在问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标车辆行为和路径预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立目标车辆动力学模型或数学模型模拟获得目标车辆理论行径；S2，通过数据统计目标车辆不同的工况下的车辆行为和路径，将车辆行为和路径关联后将目标车辆理论行径划分为高频行径和低频行径；S3，高频行径和低频行径中筛选出对自车行驶产生影响的目标车辆行为和会对自车行驶产生影响的目标车辆行为；S4，根据对自车行驶产生影响的目标车辆行为将高频行径和低频行径进行划分，获得目标车辆的理想行径、合理行径和非合理行径；S5，对目标车辆上一阶段的理想行径、合理行径和非合理行径进行评价，将目标车辆划分安全等级，根据目标车辆安全等级调整自车智能驾驶决策系统参数。2.如权利要求1所述的目标车辆行为和路径预测方法，其特征在于：所述对自车行驶产生影响的目标车辆行为包括车身晃动、减速、转向、变道及开启转向灯。3.如权利要求1所述的目标车辆行为和路径预测方法，其特征在于：所述目标车辆动力学模型和数学模型通过传递函数、最优控制、数据驱动、模型预测控制、智能控制、模糊控制、神经网络和/或遗传算法构建。4.如权利要求1所述的目标车辆行为和路径预测方法，其特征在于：理想行径是在当前工况下目标车辆行为及路径完全符合车辆动力学模型或数学模型其中一种的预期，且无对自车行驶产生影响的目标车辆行为；合理行径是在当前工况下目标车辆行驶行径稳定，未出现可能对自车造成驾驶危险的行径；非合理行径是在当前工况下目标车辆行驶行为异常和行驶路径不稳定出现可能对自车造成驾驶危险的行径。5.如权利要求4所述的目标车辆行为和路径预测方法，其特征在于：若目标车辆上一阶段行驶为理想行径则划分为安全等级为安全；若目标车辆上一阶段行驶为合理行径则划分为安全等级为警惕；若目标车辆上一阶段行驶为非合理行径则划分为安全等级为危险；若目标车辆安全等级被划分为警惕或危险，则调整自车智能驾驶决策系统参数。6.一种目标车辆行为和路径预测系统，其特征在于，包括：模型模块，其通...

【专利技术属性】
技术研发人员：栗工，
申请(专利权)人：上海和夏新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：