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公开(公告)号：CN115171389B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210866316.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于GMM‑HMM的高速公路他车超车换道意图识别方法，涉及智能驾驶或辅助驾驶系统领域，解决现有存在观测序列的长度并不可控，各组观测序列的长度参差不齐以及超车换道或直行过程末段的数据一般与过程前段的数据差距较大且数据不可逆等问题，本发明提取大量他车超车后换道及超车后不换道过程数据，对数据进行预处理；运用K‑means聚类算法分别对换道和直行过程数据进行聚类，确定GMM‑HMM隐状态数和高斯分量个数及训练初值；对换道和直行的单次行驶过程数据进行GMM‑HMM参数训练后进行参数合并，求得最终参数值；计算测试集数据在直行和换道模型下的观测序列概率，较大者即为识别结果。本发明提高对结构化道路上他车驾驶意图识别的准确性，满足智能驾驶的决策需求。
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公开(公告)号：CN115171389A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210866316.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于GMM‑HMM的高速公路他车超车换道意图识别方法，涉及智能驾驶或辅助驾驶系统领域，解决现有存在观测序列的长度并不可控，各组观测序列的长度参差不齐以及超车换道或直行过程末段的数据一般与过程前段的数据差距较大且数据不可逆等问题，本发明提取大量他车超车后换道及超车后不换道过程数据，对数据进行预处理；运用K‑means聚类算法分别对换道和直行过程数据进行聚类，确定GMM‑HMM隐状态数和高斯分量个数及训练初值；对换道和直行的单次行驶过程数据进行GMM‑HMM参数训练后进行参数合并，求得最终参数值；计算测试集数据在直行和换道模型下的观测序列概率，较大者即为识别结果。本发明提高对结构化道路上他车驾驶意图识别的准确性，满足智能驾驶的决策需求。
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公开(公告)号：CN116579622B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310344254.4
申请日：2023-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06F17/10 , B60W60/00
Abstract: 本发明属于智能驾驶系统技术领域，具体涉及一种基于线性时态逻辑和可拓展层次分析法的人机混合决策在线评价方法；选取动态驾驶场景、提取交通规则建立人机混合决策评价体系库，采用线性时态逻辑将各交通规则形式化为LTL公式，利用可拓展层次分析法建立当前时间窗的人机混合决策评价体系，并设计一种评价指标的分值量化公式，从而得出人机混合决策在线评价具体分值；实现评价指标可解释、可拓展，权重系数更合理的人机混合决策在线评价。
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公开(公告)号：CN116579622A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310344254.4
申请日：2023-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06F17/10 , B60W60/00
Abstract: 本发明属于智能驾驶系统技术领域，具体涉及一种基于线性时态逻辑和可拓展层次分析法的人机混合决策在线评价方法；选取动态驾驶场景、提取交通规则建立人机混合决策评价体系库，采用线性时态逻辑将各交通规则形式化为LTL公式，利用可拓展层次分析法建立当前时间窗的人机混合决策评价体系，并设计一种评价指标的分值量化公式，从而得出人机混合决策在线评价具体分值；实现评价指标可解释、可拓展，权重系数更合理的人机混合决策在线评价。
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