Review of Driver behavior recogn
2017-03-16 本文已影响0人
df26449c8799
Driver behavior recognition and prediction in a SmartCar
是一片MIT media 研究室发表的一篇论文,2000,这篇文章应用了CHMM即利用车辆状态信息以及驾驶人车内行为信息对驾驶人的驾驶行为进行分析和预测,如下图所示

CHMM应用了两条马尔科夫链,一条是车辆状态刹车转角档位油门等信息,一条是contex information 可以理解为环境信息,在这篇论文里,作者应用了两类信息一是车道信息,二是驾驶员注目点(就是gaze,在看哪里)信息。
通过试验获得如下结果:

可见context information 对于是被驾驶行为具有很高的分析意义。尤其在转向和变道行为识别上。
这篇文章是具备早期对于驾驶行为研究的思路雏形,但限于当时的信息技术和传感器技术,其context information 较为简单,理论结果虽然有一定意义但深度不够。