Resumen

Presentamos un marco para la estimación del comportamiento del conductor a largo plazo para vehículos autónomos y sistemas de seguridad de vehículos. El sistema de sistema de estado híbrido y modelo de Markov oculto (HSS HMM) que se analiza en este artículo es capaz de describir las características híbridas del acoplamiento entre el conductor y el vehículo. En nuestro modelo, las observaciones de conducción siguen una trayectoria continua que puede medirse para crear estimaciones de estado continuas. Estas estimaciones continuas de estado pueden utilizarse entonces para estimar el estado más probable del conductor utilizando el acoplamiento decisión-comportamiento inherente al sistema HSS HMM. El sistema HSS HMM se engloba en una estructura HSS y la conectividad entre sistemas se determina utilizando técnicas de procesamiento de señales y reconocimiento de patrones. El método propuesto es adecuado para una serie de escenarios de seguridad autónoma y de vehículos, como la estimación de la intención de otros vehículos cerca de intersecciones o la evitación de eventos de conducción peligrosos, como cambios inesperados de carril. El sistema de estimación del comportamiento del conductor a largo plazo implica una estructura HSS HMM ampliada que es capaz de incluir información externa en el proceso de estimación. Mediante el injerto y la poda de metástasis, el sistema HSS HMM puede actualizarse dinámicamente para representar mejor las elecciones del conductor dada la información externa. También se ofrecen tres ejemplos de aplicación para elucidar el sistema teórico.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:estimaciones de estado continuas, sistema hss hmm, información externa, comportamiento del conductor a largo plazo, sistema de estimación del comportamiento del conductor a largo plazo, modelo oculto de markov, sistema de estado híbrido, estructura hss hmm ampliada, sucesos de conducción peligrosos, estado probable del conductor
• Keywords:continuous state estimates, hss+hmm system, external information, long term driver behavior, long term driver behavior estimation system, hidden markov model, hybrid state system, extended hss+hmm structure, hazardous driving events, likely driver state