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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种面向混合交通流的驾驶意图识别方法及系统，该方法包括：获取交通信息；其中，交通信息包括目标车辆和周围车辆的状态信息，以及目标车辆的道路信息；状态信息包括车辆的位置和车辆的速度；对获取的交通信息进行预处理；其中，预处理包括数据清洗、数据提取、特征扩充以及数据标准化；基于预处理后的交通信息，利用预设的驾驶意图识别模型预测目标车辆的驾驶意图；其中，驾驶意图识别模型为深度神经网络模型；根据各驾驶意图的概率，输出概率最大的驾驶意图类别；其中，驾驶意图类别包括向左换道、车道保持以及向右换道。本发明能够实现人类驾驶员的驾驶意图的分类。

主权项：1.一种面向混合交通流的驾驶意图识别方法，其特征在于，包括：获取交通信息；其中，所述交通信息包括目标车辆和周围车辆的状态信息，以及所述目标车辆的道路信息；所述周围车辆指的是所述目标车辆预设范围内的车辆；所述状态信息包括车辆的位置和车辆的速度；对获取的交通信息进行预处理；其中，所述预处理包括数据清洗、数据提取、特征扩充以及数据标准化；基于预处理后的交通信息，利用预设的驾驶意图识别模型预测所述目标车辆的驾驶意图；其中，所述驾驶意图识别模型为深度神经网络模型；根据各驾驶意图的概率，输出概率最大的驾驶意图类别；其中，所述驾驶意图类别包括向左换道、车道保持和向右换道；所述对获取的交通信息进行预处理，包括：对获取的交通信息进行数据清洗，删除不需要数据维度并且去除噪点；基于清洗后的数据提取目标车辆周围车辆信息与历史状态；根据提取到的当前信息来挖掘深层特征进行特征扩充；对完成特征扩充的数据进行数据标准化处理；所述驾驶意图识别模型的数据输入融合了目标车辆与周围车辆的信息交互、道路信息及目标车辆当前及历史车辆状态信息；具体地，输入数据如下：I＝[VE,VS,R]其中，VE为目标车辆的状态信息，VS为周围车辆的状态信息，R为道路信息；其中，目标车辆的状态信息如下：VE＝[S1,S2,…,ST]Si＝[xi,yi,vi]，i＝1,2,…,T其中，T为预设的历史时域，Si为目标车辆在i时刻的状态信息，xi，yi，vi分别为目标车辆在i时刻的横向坐标、纵向坐标和绝对速度；周围车辆的状态信息如下：VS＝[VS1,VS2,VS3,VS4,VS5,VS6] 其中，VS1、VS2、VS3、VS4、VS5、VS6分别为目标车辆的左前、左后、正前、正后、右前和右后车辆的状态信息；为车辆i在j时刻的状态信息，分别为车辆i相对目标车辆的横向坐标和纵向坐标，为车辆i的绝对速度；道路信息R如下：R＝[Ll,Lr]其中，Ll和Lr分别表示目标车辆左、右车道标志位；所述对获取的交通信息进行预处理是将输入所述驾驶意图识别模型的数据处理成107维的序列；其中，第1-15维为目标车辆当前及历史状态信息，第16-105维为周围车辆的当前及历史状态信息，第106-107维为左、右车道标志位；所述驾驶意图识别模型由1个输入层，4个隐藏层和1个输出层组成，激活函数为elu，损失函数为交叉熵，优化器为Adam，学习率为0.001。

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