一种基于驾驶员行为预测的智能车道偏离预警与校正方法

本发明属于智能驾驶领域的人机协同控制技术，具体公开了一种基于驾驶员行为预测的车道偏离预警与校正方法，本发明采集驾驶员头部姿态、视线偏移、手势力度、方向盘转角等多模态数据，并结合车辆状态参数(如车速、横摆角速度、车道偏离距离等)，采用Transformer‑CNN混合模型预测驾驶员转向意图，实现精准的行为判断。通过图神经网络(GNN)融合多源数据，动态评估车道偏离风险，并与电动助力转向系统(EPS)集成，实时调整方向盘阻尼与力矩，主动校正车辆至安全车道。同时，系统根据风险等级提供声音、振动及平视显示(HUD)等多模态预警，确保驾驶员及时响应。