摘要：通過實時感知交通場景下的汽車相對運動狀態和行車安全信息,對駕駛人的操縱行為進行短時預測,進而為人機協同駕駛中主權切換的模式與方法提供依據。基于線性最優二次型方法建立了典型駕駛意圖下的駕駛操縱序貫鏈優化目標函數,通過求解目標函數得到駕駛人操縱行為對車輛運動狀態的改變量,并結合運動學CA模型提出了駕駛操縱行為短時預測模型。運用統計檢驗分析實車試驗和所提出的模型得到的仿真試驗駕駛輸入之間的差異程度。實車實驗的統計檢驗結果表明,不同駕駛工況下的駕駛輸入差值的配對樣本T檢驗的T統計量分別為1.96, 0.1, 1.36,均小于其T臨界檢驗值。所提出的模型能較好的模擬實際駕駛操縱行為特征,并能對駕駛人操縱行為進行準確的短時預測。