Driver behavior recognition and prediction in a SmartCar
是一片MIT media 研究室發(fā)表的一篇論文，2000李茫，這篇文章應(yīng)用了CHMM即利用車輛狀態(tài)信息以及駕駛?cè)塑噧?nèi)行為信息對駕駛?cè)说鸟{駛行為進行分析和預(yù)測揭保，如下圖所示
CHMM應(yīng)用了兩條馬爾科夫鏈，一條是車輛狀態(tài)剎車轉(zhuǎn)角檔位油門等信息魄宏，一條是contex information 可以理解為環(huán)境信息秸侣，在這篇論文里，作者應(yīng)用了兩類信息一是車道信息宠互，二是駕駛員注目點（就是gaze,在看哪里）信息味榛。
通過試驗獲得如下結(jié)果：
可見context information 對于是被駕駛行為具有很高的分析意義。尤其在轉(zhuǎn)向和變道行為識別上予跌。
這篇文章是具備早期對于駕駛行為研究的思路雛形搏色，但限于當(dāng)時的信息技術(shù)和傳感器技術(shù)，其context information 較為簡單券册，理論結(jié)果雖然有一定意義但深度不夠频轿。
