CN116975671B L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方法及系统 （哈尔滨工业大学）_第1页
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predictionbasedondriEngineeringInformatics.2L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方法本发明涉及一种L3级自动驾驶车辆驾驶员采用K_means聚类方法对主观信任度进行分级；发明能够为紧急接管场景下驾驶员信任度客观2步骤四、对提取的驾驶员状态进行编码，分别对驾驶员卡尔曼滤波器的实现需要定义可以实时测量和处理的观测变量待评估的变量相关，因此将驾驶员手部位置为H1时的频率hi和脚部位置为F1时的频率fi定3ht+1——第t+1次接管事件中驾驶员手部f——iw的协方差；;hr——t+1次接管事件算法评估的驾驶员手部位置为H1级的频4——t+1次接管事件算法评估的驾驶员脚部位置为F1级的f()——t次接管事件后算法评估的驾驶员先验客观信任度；式中，——第t+1次接管事件后算法评估的驾驶员先验客观信任度；——i+1)的协方差；4.一种用于实施权利要求1至3任一项所述的L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方5.根据权利要求4所述的L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方法的系统，其特征在于，所述主观信任度评估模块为驾驶员在驾驶前后填写的主观信任量表；通过计算出的6.根据权利要求4所述的L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方法的系统，其特征在7.根据权利要求4所述的L3级自动驾驶车辆驾驶员信任度评估方法的系统，其特征在56[0018]应用经典的基于卡尔曼滤波器的连续状态估计方法来评估信任度在于估计器的F1时的频率fi定义为卡尔曼滤波中的观测变量，同时结合主观信任度和预警类型布尔值，7[0039]式中，i0)——算法评估的驾驶员初始客观先验信任度，[0047]——io的协方差；8[0062]式中，i+1)——第uu[0066]主观信任度评估模块为驾驶员在驾驶前后填写的主观信任量表；通过计算出的9[0083]采用K_means聚类方法将驾驶员对自动驾驶系统的主观信任度划分为不同的等级。K_means聚类算法是一种常用的无监督聚类方法，它可将n个信任度评估结果(T1,[0084]基于上述步骤及K_means算法原理对步骤二中的信任度量化结果进行分级，首先[0090]由聚类计算结果可知，150个主观信任度评估样本中有56个样本被聚类为低信任验，结果表明在0.05的显著性水平下，样本并非显著地来自正态分布总体。因此采用(3.99±0.06)与高信任组(5.[0105]应用经典的基于卡尔曼滤波器的连续状态估计方法来评估信任度在于估计器的F1时的频率fi定义为卡尔曼滤波中的观测变量，同时结合主观信任度和预警类型布尔值，[0153]主观信任度评估模块为驾驶员在驾驶前后填写的主观信任量表；通过计算出的[0158]实验场景设计为长12km的高速公路直线路段，依据《公路工程技术标准》(JTG[0159]

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