[发明专利]一种基于DS证据理论的车辆换道行为预测方法

摘要

本发明公开了一种基于DS证据理论的车辆换道行为预测方法，该方法利用机器学习中的分类器技术，来挖掘道路环境、车辆状态和驾驶员状态与车辆的换道行为之间的关系，依据以上数据单独训练三个分类器，用分类器对待预测的数据进行分类并输出后验概率，得到证据E1、E2、E3，运用DS证据理论对E1、E2、E3进行合成，将满足合成决策规则的换道行为作为最终输出，作为对车辆换道行为的预测结果。本发明对提高车辆驾驶安全具有十分重大的意义。

主权项

1.一种基于DS证据理论的车辆换道行为预测方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1)：采集公路上的自然驾驶数据；步骤2)：建立车道换道行为预测的样本空间D＝{LCL,LCR,LK}，其中，LCL为向左换道，LCR向右换道，LK车道保持；步骤3)：将上述步骤1)中驾驶数据分为三组信息源，即基于道路环境、车辆的状态信息和驾驶员的状态信息，训练上述三组信息源并分别得到一个分类器，记为M₁，M₂，M₃；步骤4)：分别用分类器M₁，M₂，M₃依据步骤2)中提出的样本空间对实时的驾驶数据记录进行分类，其输出转换成后验概率得到证据E₁、E₂、E₃，运用DS证据理论对E₁、E₂、E₃进行合成，将满足合成决策规则的类作为最终结果输出。