基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究

资 源 简 介

基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究

详 情 说 明

驾驶行为预测是智能交通和自动驾驶领域的重要研究方向，其中基于驾驶员视觉特性的方法通过分析视线焦点、眼动模式等生理数据，揭示驾驶决策背后的认知机制。这类研究通常结合计算机视觉与人机交互技术，核心在于从视觉注意力分布中提取潜在的行为意图特征。

典型的技术路径包含三个层面：首先利用眼动仪或车载摄像头采集原始视觉数据，通过头部姿态估计和瞳孔追踪确定注视点坐标；其次采用时间序列模型（如LSTM或Transformer）建模视觉扫描模式与方向盘/踏板操作之间的时序关联；最后引入注意力机制量化道路要素（如信号灯、行人）的视觉权重，结合车辆动力学参数进行多模态融合预测。

相比传统基于车辆传感器的预测方法，视觉特性分析的差异化优势在于能提前200-500毫秒捕捉到变道、急刹等行为的生物电信号。当前挑战主要在于个体差异对视觉特征的干扰，以及动态环境中视线抖动导致的噪声问题。最新研究趋势涉及使用元学习框架适应不同驾驶风格，或通过生成对抗网络合成稀缺的紧急场景数据。该方向不仅对自动驾驶系统的拟人化决策有重要意义，也可用于驾驶员的疲劳状态监测和风险评估。