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申请/专利权人：台州学院

摘要：本发明提供了一种基于模糊推理算法的驾驶员权限分配策略，属于人机协同驾驶技术领域。它解决了在人机协同共享驾驶过程中驾驶权切换存在安全隐患的问题。本基于模糊推理算法的驾驶员权限分配策略，包括以下方法：方法A基于驾驶意图一致性的驾驶权限分配方法；方法B基于驾驶员驾驶能力的权限分配方法；方法C基于空间碰撞风险的权限分配方法；方法D基于模糊推理的权限分配测策略。本发明具有驾驶权切换过程中保证驾驶员安全、稳定、高效地接管车辆的优点。

主权项：1.一种基于模糊推理算法的驾驶员权限分配策略，其特征在于，包括以下方法步骤：方法A:基于驾驶意图一致性的驾驶权限分配方法；方法B:基于驾驶员驾驶能力的权限分配方法；方法C:基于空间碰撞风险的权限分配方法；方法D:基于模糊推理的权限分配测策略；该方法A包括以下步骤：S1：建立基于长短期记忆网络的驾驶员意图预测模型，并利用公开数据集NGSIM训练模型；S2：利用改进的余弦相似度算法计算预测轨迹和规划轨迹之间的相似度，通过比较相似度来分配权限；S3：根据驾驶员的驾驶能力建立相应的驾驶权限分配关系；该方法B包括以下步骤：S1：根据驾驶员的驾驶能力建立相应的驾驶权限分配关系；S2：以HighD公开数据集中真实驾驶数据的特征值表征驾驶技能，主要指标包括纵向速度，纵向加速度，横向速度，横向加速度，横向偏差，航向角；S3：利用哈密尔顿蒙特卡洛算法基于先验知识和观察数据推断后验参数，并根据后验参数与先验参数的比较变化，得到驾驶员驾驶能力与驾驶权限之间的关系；S4：通过评价驾驶员在驾驶员群体中的相对位置来评价驾驶员的驾驶性能，从而分配权限；该方法C包括以下步骤：S1：使用人工势场APF模型描述安全区域的边界，利用车辆之间的势场强度来评估横向驾驶风险；S2：在纵向安全评估方面，我们使用动态势场DPF来评估纵向碰撞的可能性，且同时考虑了车辆的相对位置、相对速度和相对加速度，从而分配权限；该方法D包括以下步骤：S1：利用模糊推理算法建立驶员的驾驶意图、驾驶能力和环境状态之间的联系；S2：以驾驶意图、驾驶能力和环境状态的权限为输入，权限的范围为[0,1]的值，通过设置模糊子集和模糊规则可实时导出驾驶员的接管权限值，从而分配权限。

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权利要求：

百度查询： 台州学院 一种基于模糊推理算法的驾驶员权限分配策略