一种基于主观驾驶行为特征识别的驱动力自适应调控方法

本发明提供了一种基于主观驾驶行为特征识别的驱动力自适应调控方法，该方法基于模拟驾驶环境下驾驶员的生理信号和车辆信号，采用K‑means++聚类识别算法将驾驶风格标定为保守型、正常型和激进型，通过考虑前车车距和生理信号的CNN‑BILSTM‑Attention方法对驾驶员主观驾驶需求进行预测。通过驾驶员主观驾驶行为特征预测结果搭建深度强化学习DDPG车辆纵向控制器，最后进行实验验证，结果表明：设计的基于驾驶需求预测的深度强化学习DDPG车辆纵向控制器能有效的跟踪主观驾驶行为下的驾驶需求预测曲线，有效的提升驾驶员的驾驶体验。