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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司

摘要：本发明涉及智能安全驾驶技术领域，具体涉及目标车辆切入意图预测方法及可读存储介质。方法包括：获取本车状态信息以及本车前方的道路信息和目标车辆状态信息作为目标信息；从目标信息中提取用于预测目标车辆切入意图的特征信息作为待测特征信息；将待测特征信息输入经过训练的切入预测模型中，输出目标车辆的切入意图预测结果；切入预测模型基于支持向量机算法构建，并基于实车路试数据训练得到；基于目标车辆的切入意图预测结果控制本车执行对应的避障动作。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明能够有效拟合车辆切入的实际路试数据，从而能够提高车辆切入行为判断的准确性和有效性。

主权项：1.目标车辆切入意图预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取本车状态信息以及本车前方的道路信息和目标车辆状态信息作为目标信息；S2：从目标信息中提取用于预测目标车辆切入意图的特征信息作为待测特征信息；S3：将待测特征信息输入经过训练的切入预测模型中，输出目标车辆的切入意图预测结果；切入预测模型基于支持向量机算法构建，并基于实车路试数据训练得到；步骤S3中，通过如下步骤训练切入预测模型：S301：基于获取的实车路试数据，构建包含特征向量组及对应标签向量的训练数据集和测试数据集；S302：将训练数据集的特征向量组及对应的标签向量输入切入预测模型进行训练，用以调整切入预测模型的参数；S303：将测试数据集的特征向量组输入切入预测模型中，基于对应的标签向量结合输出的切入意图预测结果评估切入预测模型的性能；S304：若切入预测模型的性能达到预期，则完成训练；否则，返回步骤S302；步骤S301中，通过如下步骤构建训练数据集和测试数据集：S3011：对实车路试数据进行分割，得到若干个能够完整体现切入行为的路试数据包；S3012：对路试数据包进行预处理，并根据目标车辆的实际驾驶行为对路试数据包进行标签标记；S3013：从路试数据包中筛选出目标信息，进而提取目标信息中的特征信息；S3014：将单个路试数据包的特征信息组合成特征向量组，并基于该路试数据包的标签生成与特征向量组对应的标签向量；进而将特征向量组及对应的标签向量作为一组样本数据；S3015：重复步骤S3012至S3014，得到若干组样本数据；进而将若干组样本数据划分为训练数据集和测试数据集；S4：基于目标车辆的切入意图预测结果控制本车执行对应的避障动作。

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