基于隐马尔可夫模型的驾驶行为预测方法研究

资 源 简 介

基于隐马尔可夫模型的驾驶行为预测方法研究

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）是一种经典的统计模型，特别适合用于驾驶行为预测这类时序数据分析问题。其核心思想是通过隐含的状态序列和可观测的序列之间的关系建模，从而预测未来的行为模式。

在驾驶行为预测中，HMM将驾驶行为（如加速、减速、转弯等）视为隐含的状态，而车辆的运动参数（如速度、加速度、方向盘转角等）则是可观测的序列。模型通过训练数据学习状态之间的转移概率和观测值的生成概率，从而能够根据当前的观测序列推断最可能的驾驶行为状态。

HMM的优势在于其能够捕捉驾驶行为的时序依赖性和不确定性。例如，急刹车行为可能由多种观测特征组合触发，HMM可以通过概率模型灵活地表达这种复杂关系。此外，通过维特比算法等解码方法，可以高效地计算出最可能的状态序列，实现对未来几秒内驾驶行为的预测。

这种方法不仅适用于单车辆行为预测，还可扩展至交通场景理解、异常驾驶检测等应用场景。结合实时传感器数据，HMM为智能驾驶系统提供了重要的行为预判能力。