一种融合多样化驾驶习惯的智能汽车自主避障方法

本发明公开了一种融合多样化驾驶习惯的智能汽车自主避障方法，包括：步骤1，获取不同驾驶员的自然驾驶数据集；步骤2，从所述自然驾驶数据集中提取目标参数数据；步骤3，通过改进的K均值聚类算法对多样化驾驶习惯进行分类，得到不同分类驾驶习惯的目标参数数据；步骤4，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据，构建避障路径评价函数；步骤5，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据和避障路径评价函数构建不同驾驶习惯的避障路径规划模型；步骤6，通过构建的不同驾驶习惯的避障路径规划模型，生成匹配不同驾驶习惯的避障路径，完成自主避障。本发明能够提高智能汽车在复杂道路环境中的自适应能力和安全性，同时提升驾驶者的驾驶体验。