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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于双向长短时记忆网络的驾驶行为预测方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，解决了对驾驶员驾驶行为预测不够精准的技术问题，其技术方案要点是通过成熟的车载传感器，实现了短时窗下快速预测驾驶员未来纵横向驾驶行为的功能，预测精度高，实现了在轻量级车载处理器下对驾驶员未来纵横向驾驶行为的预测，经济成本低。能够广泛的服务于车辆辅助驾驶系统，提升辅助驾驶系统的安全性，增强辅助系统对驾驶员的理解，有助于实现安全驾驶，具有实用性与商业化价值。同时，基于大数据的深度学习方法有很高的预测精度、鲁棒性和泛化能力，有助于先进驾驶辅助系统的深度开发，广泛适用于不同车辆下的驾驶员行为预测。
主权项：1.一种基于双向长短时记忆网络的驾驶行为预测方法，其特征在于，包括：S1:采集驾驶员纵横向驾驶行为数据；S2:对所述纵横向驾驶行为数据进行平滑处理；S3:将处理后的数据采用时间序列形式进行存储；S4:将处理后的数据投入到双向长短时记忆网络模块对驾驶行为进行预测，得到预测结果；其中，所述双向长短时记忆网络模块包括双向LSTM网络、第一全连接层、第二全连接层和回归输出层，所述双向长短时记忆网络模块表示为：St＝fc2fc1BiLSTMInt；1所述双向长短时记忆网络模块的输出表示为： BiLSTM表示正反向各有40个隐藏单元的双向LSTM网络；fc2表示完成序列预测的末端全连接层，即第二全连接层；fc1表示含有自定义隐藏单元数量的全连接层，即第一全连接层；Int表示经过预处理后的时间序列数据，作为双向长短时记忆网络模块的输入；f表示激活函数，xt表示双向长短时记忆网络模块的输入状态，Sft表示双向长短时记忆网络模块的前馈隐层状态，Sbt表示双向长短时记忆网络模块的后向隐藏状态，Ot表示双向长短时记忆网络模块的输出状态，W1f表示输入层的前向连接权重，W2f表示隐藏层的前向连接权重，W3f表示输入层的后向连接权重，W4f表示隐藏层的后向连接权重，W5f表示输入权重矩阵，W6f表示输出权重矩阵，bx表示输入的偏置矩阵，bo表示输出的偏置矩阵。
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百度查询： 东南大学 一种基于双向长短时记忆网络的驾驶行为预测方法及系统
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