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基于视觉特性与车辆相对运动的驾驶人换道意图识别方法

作　者: 彭金栓
导　师: 付锐
学　校: 长安大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 驾驶人车道变换意图识别视觉特性车辆运动证据理论 Logistic回归
分类号: U491.255
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

变换车道时，如果驾驶人对周围环境的观察不够充分，或判断决策失误，极易酿成事故。当前应用的换道辅助系统多以转向灯信号作为识别驾驶人换道意图的主要依据，由于实际驾驶过程中转向灯开启率低及开启时间提前量不够，使系统存在漏报及错误报警。如果能在换道开始前提前识别出驾驶人的操作意图，不再单独依靠转向灯信号作为识别依据，则可预先对驾驶人所处环境进行安全性评估，在危险的酝酿期向驾驶人预警，从而规避交通事故的发生，并降低不安全驾驶行为对交通流的扰动。本文结合驾驶期望及博弈理论等对驾驶人车道变换决策机制进行深入分析，确定换道意图识别研究需求参数。选取16名被试驾驶人，在拟定路线上开展真实道路环境下的驾驶试验，采集反映驾驶人行为特性的视觉搜索、操作特性、车辆运动状态及周围环境等相关参数，为进行换道意图识别提供相应的数据支撑。基于对驾驶人换道前后视镜注视特性的深入分析，确定驾驶人车道变换意图表征时窗，分析意图时窗内驾驶人基本注视及扫视参数的变化规律；采用视野平面法划分驾驶人兴趣区域，应用马尔可夫链理论计算驾驶人在不同注视区域间的一步及两步转移概率，提取车道保持阶段与换道意图阶段驾驶人获取外界信息的主要搜索路径，进一步基于马尔可夫链平稳分布，得到不同行驶阶段驾驶人对各区域的注视概率分布差异；结合驾驶人头部转动角度与注视角度的相关性分析及头眼协作模式的探索，综合确定可以有效表征驾驶人换道意图的视觉特征参数；在对车道保持与换道意图阶段车辆运动状态、驾驶人操作特性以及周围环境状态进行深入分析的基础上，确定车辆运动子模块中与驾驶人换道意图及换道行为相关性较强的因素。基于证据理论，构建识别框架，确定驾驶人换道意图表征证据链，构造基于广义汉明距离的基本信任分配函数，采用滑动累积时窗，对视觉特性子模块的换道意图进行多证据融合识别；确定待选因子，基于车道保持与意图学习样本建立Logistic模型，据此识别车辆运动子模块所体现的换道意图，并进一步预测换道行为是否会如期而至。集成以上两种识别方法，并分析其识别成功率及时序性。本文主要研究结论如下：1．驾驶人在当前车道驾驶期望满足度较低是其产生换道意图的根本原因；2．驾驶人车道变换意图的表征时窗宽约为5s；3．对后视镜的注视特性可以有效体现驾驶人的换道意图，且意图阶段驾驶人对当前车道的关注程度明显低于车道保持阶段；4．视点小幅度转移条件下，头部转动与注视角度相关性较低，而在视点大幅转移条件下，二者相关性较强，且头部运动比眼睛运动能更早的体现驾驶人换道意图；5．基于证据理论与Logistic模型均可以有效识别驾驶人的换道意图，识别准确率分别为90.02%与86.07%。本研究得到了国家自然科学基金项目（51178053）的资助。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-14
第一章绪论  14-27
  1.1 问题提出  14-15
  1.2 国内外研究回顾  15-24
    1.2.1 国内研究回顾  15-18
    1.2.2 国外研究回顾  18-23
    1.2.3 国内外研究评述  23-24
  1.3 主要研究内容与研究方法  24-27
第二章驾驶人车道变换决策机制分析  27-43
  2.1 车道变换诱发原因及阶段划分  27-29
    2.1.1 车道变换诱发原因及类型划分  27-28
    2.1.2 换道过程阶段划分  28-29
  2.2 驾驶人期望特性  29-32
    2.2.1 期望车速  29-30
    2.2.2 期望间距  30-31
    2.2.3 驾驶人期望满足度  31-32
  2.3 车道变换决策机制  32-36
    2.3.1 场景界定  33
    2.3.2 决策机制透析  33-36
  2.4 基于二人有限零和灰色博弈的换道决策分析  36-42
    2.4.1 博弈特性分析  36-37
    2.4.2 策略组合及收益  37-38
    2.4.3 二人有限零和灰色博弈模型  38-40
    2.4.4 实例分析及讨论  40-42
  2.5 本章小结  42-43
第三章试验方案设计及换道意图反映时窗确定  43-57
  3.1 需求参数及试验目的  43-44
    3.1.1 本文研究需求参数  43-44
    3.1.2 试验目的  44
  3.2 试验方案设计  44-48
    3.2.1 试验仪器  44-46
    3.2.2 试验路段选择  46-47
    3.2.3 被试驾驶人选择  47
    3.2.4 控制条件  47-48
  3.3 意图反应时窗的确定及样本筛选  48-56
    3.3.1 换道操作起始时刻确定  48-51
    3.3.2 意图表征时窗宽度确定  51-54
    3.3.3 换道意图及车道保持样本筛选  54-56
  3.4 本章小结  56-57
第四章换道前驾驶人眼动及头动特性分析  57-92
  4.1 基本眼动参数  57-63
    4.1.1 眼动基本形式及区分标准  57-58
    4.1.2 基本注视行为参数  58-60
    4.1.3 基本扫视行为参数  60-63
  4.2 后视镜及其它典型目标注视特性  63-69
    4.2.1 后视镜注视特性  64-67
    4.2.2 仪表盘注视特性  67-68
    4.2.3 对当前车道与目标车道的注视差异  68-69
  4.3 注视转移特性  69-79
    4.3.1 兴趣区域划分  69-71
    4.3.2 基于马尔可夫链的注视转移模式分析  71-78
    4.3.3 马尔可夫链平稳分布  78-79
  4.4 注视角度及头部运动特性  79-91
    4.4.1 注视角度  79-83
    4.4.2 头部运动特性  83-85
    4.4.3 眼睛与头部运动协调模式分析  85-90
    4.4.4 换道意图视觉特性表征参数  90-91
  4.5 本章小结  91-92
第五章换道前车辆运动及周围环境状态分析  92-116
  5.1 车辆运行状态表征参数分析  92-99
    5.1.1 行驶速度  92-93
    5.1.2 纵向及横向加速度  93-96
    5.1.3 横摆角速度  96-99
  5.2 驾驶人操控行为特性  99-108
    5.2.1 方向盘操控行为  99-102
    5.2.2 转向灯操作  102-105
    5.2.3 制动及油门踏板操控  105-106
    5.2.4 车辆在车道中的横向位置  106-108
  5.3 周围环境状态  108-115
    5.3.1 相关车辆  108-109
    5.3.2 H2对 H1驾驶人车道变换意图的影响  109-111
    5.3.3 H3对 H1驾驶人车道可行性检测的影响  111-113
    5.3.4 H4对 H1车道变换的影响  113-115
  5.4 本章小结  115-116
第六章基于证据理论与 Logistic 回归的换道意图识别  116-147
  6.1 基于证据理论的车道变换意图识别方法  116-123
    6.1.1 视觉特性子模块车道变换意图指标体系的确定  116-117
    6.1.2 证据理论方法简介  117-119
    6.1.3 方法实施  119-123
  6.2 实例应用及识别信度分析  123-129
    6.2.1 实例应用  123-126
    6.2.2 识别信度及时序性分析  126-129
  6.3 基于 Logistic 回归的换道意图识别及行为预测  129-142
    6.3.1 总体思路  129-130
    6.3.2 二元 Logistic 回归模型  130-133
    6.3.3 模型建立  133-138
    6.3.4 基于 Logistic 模型的换道意图识别及行为预测  138-139
    6.3.5 意图识别与行为预测信度及时序分析  139-142
  6.4 换道意图识别方法融合及应用  142-146
    6.4.1 方法集成  142-144
    6.4.2 方法应用  144-146
  6.5 本章小结  146-147
结论  147-150
  研究结论  147-148
  研究的创新点  148-149
  进一步研究的建议  149-150
参考文献  150-158
攻读学位期间取得的研究成果  158-159
致谢  159

基于视觉特性与车辆相对运动的驾驶人换道意图识别方法

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