将类人智能植入车辆“大脑”是智能汽车领域的前沿和热点，本书将深入探讨人类驾驶复杂情感-意图-行为交互的作用，在全面总结国内外相关研究现状及发展趋势的基础上，着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括：汽车集群态势复杂性分析及建模方法、不同驾驶人情绪下的汽车运动特征、单/双车道环境汽车驾驶人意图的情感指引机制及辨识方法、基于多人动态博弈的汽车行驶车道选择模型。本着严谨科研、实用为上的原则，本书对研究中涉及的实验组织、数据采集与处理、模型验证等技术方案进行详细阐述，并给出相关参考文献，以供希望进一步深入了解的读者使用。
本书可以为机械工程（车辆工程）、交通运输工程、控制科学与工程、系统科学与工程、智能驾驶、心理学、行为科学等多学科交叉领域从事驾驶人行为、意图及情感交互作用研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业的研究生和高年级本科生教材。
1.《面向类脑智能汽车的驾驶人情感计算与意图辨识》详细介绍了类脑智能汽车，系统地阐述了驾驶情感、驾驶意图以及驾驶行为的研究现状。
2.《面向类脑智能汽车的驾驶人情感计算与意图辨识》着眼于智慧交通及智能网联驾驶基础科学问题——汽车集群态势辨识，针对不同车道环境，分析汽车集群态势的复杂性，考虑多种影响因素，研究汽车集群态势的建模方法。
3.《面向类脑智能汽车的驾驶人情感计算与意图辨识》通过多元化方法诱发驾驶人情感，开展实车驾驶实验和虚拟驾驶实验，获取驾驶人不同情状态下的人- 车- 环境动态多源数据并进行分析。
4.《面向类脑智能汽车的驾驶人情感计算与意图辨识》以单车道、双车道、多人动态博弈的车道跟驰场景为例，从驾驶情感在线识别、考虑情感影响的驾驶意图特性、驾驶意图差异性辨识等方面深入研究汽车驾驶人意图的情感影响机制及辨识方法。
随着交通运输业的快速发展，我国汽车保有量不断增加，城市道路系统中人-车-环境矛盾日益突出，交通安全问题日趋严重，其中人的因素在交通事故影响因素中占95.3%。随着智能运输系统的不断发展，人们发现单纯的逻辑推理难以顺应复杂多变的生活环境。虽然人脑的记忆能力和计算速度不如计算机，但由于情感的指引，人类能够更快地做出更好的决策。本书以人的情感和意图为主要研究对象，综合考虑驾驶人倾向性、车辆状态和车辆集群态势，采用心理测量、道路实验、模拟驾驶、计算机仿真等手段进行了系统研究。本书在学术上可促进机械工程（车辆工程）、交通运输工程、控制科学与工程、系统科学与工程、智能驾驶、人工智能、心理学、行为科学、人因学等学科的交叉，在应用上可为智能汽车的发展提供新思路和理论以及方法参考。
十余年来，作者的研究团队一直围绕驾驶人行为与安全等智慧交通和智能网联驾驶重点研究课题，致力于驾驶人行为、意图与情感计算等方面的探索性研究，取得了丰硕研究成果，并整理汇集到本书之中，与读者共享。
全书共6章，第1章主要介绍本书的研究背景、研究现状；第2章主要介绍多车道环境中汽车集群态势复杂性分析及建模方法；第3章主要介绍采集与分析愤怒等八种典型驾驶情绪下汽车运动特征数据的关键理论和方法；第4、5章主要介绍单、双车道环境驾驶人意图的情感影响机制及辨识方法；第6章主要介绍基于相场耦合与多人动态博弈的车道选择模型。
全书由王晓原、刘亚奇、韩俊彦执笔统稿。作者之外，在前期的资料收集与整理、数据调查与实验过程中，刘丽萍、王方、王云云、刘善良、刘士杰等做了大量艰苦但富有成效的工作。研究及交流过程中，美国华盛顿大学的Xuegang（Je.）Ban教授、清华大学的王建强教授、武汉理工大学的吴超仲教授、北京理工大学的王武宏教授、西南交通大学的孙湛博教授等，均提供了大量富有建设性的意见和多方面的帮助。
在本书的编写过程中，我们得到了多方的支持，特别是山东省自然科学基金（项目编号：ZR2020MF082）的资助，在此一并表示感谢。
由于作者的水平与对类脑智能、驾驶人行为的研究有限，书中难免存在一些不妥或疏漏之处，敬请广大读者及专家批评指正。
作 者
2022年09月
前言
第1 章 概述 ..001
1.1 类脑智能汽车 ..001
1.2 驾驶情感与意图 ..002
1.2.1 驾驶情感 ..002
1.2.2 驾驶意图 ..004
1.2.3 意图的情感影响机制 ..005
1.3 汽车驾驶行为 ..006
1.3.1 车道变换 ..006
1.3.2 车道选择 ..008
第2 章 汽车集群态势复杂性分析及建模方法..010
2.1 双车道汽车集群态势复杂性分析与建模方法 ..010
2.1.1 双车道汽车集群态势的数学表达 ..010
2.1.2 双车道汽车集群态势的划分及约简 ..014
2.1.3 双车道汽车集群态势辨识 ..015
2.2 三车道汽车集群态势复杂性分析与建模方法 ..015
2.2.1 三车道汽车集群态势的数学表达 ..015
2.2.2 三车道汽车集群态势的划分及约简 ..019
2.2.3 三车道汽车集群态势辨识 ..020
第3 章 不同驾驶人情绪下的汽车运动特征..022
3.1 驾驶人情绪诱发 ..022
3.1.1 情绪诱发方法 ..022
3.1.2 诱发效果评价 ..026
3.1.3 实车及虚拟驾驶实验 ..035
3.2 驾驶人心理-生理特征 ..036
3.2.1 心理问卷调查及分析 ..036
3.2.2 生理特征信号采集及分析 ..039
3.3 汽车运动特征 ..041
3.3.1 研究方法 ..041
3.3.2 分析结果 ..043
第4 章 单车道环境汽车驾驶人意图的情感指引机制及辨识方法..053
4.1 驾驶人情感动态特征提取及辨识 ..053
4.1.1 模型构建与数据采集 ..053
4.1.2 特征提取与模型标定 ..056
4.1.3 测试验证 ..059
4.2 驾驶人意图的情感作用效应分析 ..063
4.2.1 模型构建与数据采集 ..063
4.2.2 统计分析与模型评估 ..065
4.3 情感影响的驾驶人意图涌现规律 ..071
4.3.1 模型构建与数据采集 ..071
4.3.2 模型训练与验证 ..073
4.3.3 影响分析与后验概率 ..078
4.4 情感演变激发的驾驶人意图转移规律 ..084
4.4.1 模型构建与数据采集 ..084
4.4.2 特征提取与模型标定 ..088
4.4.3 测试验证 ..090
4.5 适应情感多模式划分的驾驶人意图特征提取及辨识 ..093
4.5.1 模型构建与数据采集 ..093
4.5.2 特征提取与模型标定 ..097
4.5.3 测试验证 ..100
第5 章 双车道环境汽车驾驶人意图的情感指引机制及辨识方法..104
5.1 驾驶人意图的情感触发效应分析 ..104
5.1.1 基于免疫算法的情感触发效应分析模型 ..104
5.1.2 数据处理与参数标定 ..106
5.1.3 模型评估与结果分析 ..110
5.2 不同情感影响下驾驶人意图涌现规律 ..112
5.2.1 基于前向神经网络的意图涌现规律辨识模型 ..112
5.2.2 模型训练与结果分析 ..113
5.3 情感演变激发的驾驶人意图转移规律 ..116
5.3.1 基于情感演化的驾驶意图转移模型 ..116
5.3.2 意图转移概率计算 ..120
5.3.3 测试验证 ..134
5.4 考虑情感影响的驾驶人意图辨识 ..135
5.4.1 基于SVM的驾驶人意图辨识模型 ..135
5.4.2 模型训练 ..137
5.4.3 测试验证 ..138
第6 章 基于多人动态博弈的汽车行驶车道选择模型..143
6.1 基于完全信息多人动态博弈的车道选择模型 ..143
6.1.1 模型构建、标定与求解 ..143
6.1.2 基于NGSIM轨迹数据的车道选择模型验证 ..148
6.2 基于相场耦合与不完全信息多人动态博弈的车道选择模型 ..148
6.2.1 车道选择博弈分析 ..148
6.2.2 模型构建、标定与求解 ..155
6.2.3 模型验证 ..163
附录 A 双车道环境下作用粒度模糊推理规则 ..168
附录 B 三车道环境下作用粒度模糊推理规则 ..174
附录 C 情绪诱发方法分类 ..185
附录 D 驾驶倾向性测试问卷及评分方法 ..187
附录 E 意志力调查问卷及评分方法 ..191
附录 F 情绪体验自我报告问卷 ..192
附录Ｇ T1、T3 ～ T8 车辆集群态势下汽车运动特征统计 ..193
附录 H 不同情绪下汽车运动特征差异性比较 ..204
参考文献 ..213
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