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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短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了驾驶员换道意图预测不够精准的技术问题，其技术方案要点是本申请通过短时窗，在很短的时间内，以较低的经济成本，快速预测驾驶员换道意图的功能，实现了辅助驾驶系统下驾驶员意图的监测，具有实用性。同时，基于大数据的深度学习方法有很高的预测精度和鲁棒性，有助于先进驾驶辅助系统的深度开发，提升驾驶安全性。其数据采集简单，经济成本低，预测性能高效，可服务于先进驾驶辅助系统，使得系统具备灵活性，能够用于中小型车辆及重卡车辆，通用性好。
主权项：1.一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统，其特征在于，包括依次连接的方向盘转角传感器、信号滤波模块、数据存储模块、信号图像化模块和CNN-LSTM模块；所述方向盘转角传感器用于采集驾驶员转向行为数据；所述信号滤波模块用于对所述转向行为数据进行滤波平滑处理，得到0.3s内的时序信号；其中，时序信号包括转向角信号和转向角变化率信号；所述数据存储模块用于将0.3s的时序信号进行存储；所述信号图像化模块用于将固定时间窗下的时序信号进行图像化转换，得到图像；所述CNN-LSTM模块用于对图像进行识别并预测，得到预测结果并输出；其中，所述信号图像化模块通过格拉米角场法将时序信号转换成图像，所述格拉米角场法包括：对转向角信号和转向角变化率信号进行归一化，表示为：然后将归一化后的信号从直角坐标系统转换到极坐标系统，即： 根据极坐标系统得到格拉米角阵，表示为：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于短时样本的驾驶员换道意图预测系统及方法
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