1.一种基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，包括以下内容：智能驾驶辅助方法应用于基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助系统，该系统包括：数据采集模块、驾驶员行为识别模块、传感器分析模块、障碍物识别模块、预警模块和动态路径规划模块；

所述驾驶员行为识别模块，用于对驾驶员的行为数据进行深入的分析，使用驾驶员的行为数据和环境数据来计算加权特征；所述驾驶员行为识别模块还将驾驶员的行为特征与车辆的传感器数据进行融合；驾驶员行为识别模块通过数据传输的方式与动态路径规划模块相连；

所述传感器分析模块，用于为每个传感器数据设计一个环状的时间延迟结构，捕获数据的固有模式和变化趋势，传感器分析模块通过数据传输的方式与障碍物识别模块相连；

所述障碍物识别模块，将雷达、摄像头和超声波多种传感器的数据融合；当检测到障碍物或除自身以外的车辆时，所述障碍物识别模块将信息传输到预警模块；障碍物识别模块通过数据传输的方式与预警模块和动态路径规划模块相连；

所述动态路径规划模块，用于根据驾驶员的行为和实时交通信息，提供最佳驾驶建议；引入启发式函数模拟交通流量对速度的影响，并根据实时交通信息进行路径的微调；

智能驾驶辅助方法包括以下步骤：

S100：对驾驶员的行为数据进行深入分析，融合驾驶员的行为特征和车辆的传感器数据，预测驾驶员的下一步动作；

S200：设计环状的时间延迟结构，捕获数据的固有模式和变化趋势，将传感器特征映射到高维特征空间中；

S300：引入启发式函数模拟交通流量对速度的影响，根据实时交通信息进行路径的微调；所述启发式函数考虑了车辆的当前速度、目标方向、周围车辆的平均速度和交通流量，使用逻辑斯蒂函数来模拟交通流量对速度的影响；速度随着交通流量的增加而减少；使用启发式函数对A*算法进行修改；基于滑动窗口的思想，在初始路径上定义一个窗口，所述窗口内的路径根据实时交通信息进行微调。

2.根据权利要求1所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S100，具体包括：通过驾驶员行为识别模块对驾驶员的行为数据进行深入的分析，使用驾驶员的行为数据X(t)和环境数据E(t)来计算加权特征F(t)，加权特征的计算公式为：其中，t表示时间，ω(t)是时间依赖的加权因子，所述ω(t)的计算公式为：其中，k是正数，用于控制函数的斜率，θ是阈值，用于决定环境因素的敏感度；ω(t)的计算公式来源于逻辑函数，可以将任何输入映射到0和1之间，得到介于0和1之间的权重。

3.根据权利要求2所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S100，还包括：将驾驶员的行为特征和车辆的传感器数据进行特征融合，使用差分方程来描述驾驶员的动态响应，预测驾驶员的下一步动作。

4.根据权利要求1所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S200，具体包括：采用时间延迟嵌入理论，基于时间序列的内在动力学，为每个传感器数据设计一个环状的时间延迟结构，捕获数据的固有模式和变化趋势。

5.根据权利要求4所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S200，还包括：为每个传感器定义一个特征向量，所述特征向量不仅是原始数据的简单表示，也是通过考虑数据的历史信息来得到的；对于雷达传感器，不仅要考虑当前的数据，还要考虑过去几秒钟的数据；从而捕获到物体的运动信息，包括速度和加速度。

6.根据权利要求5所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S200，还包括：从所有传感器中提取特征后，将传感器特征映射到高维的统一特征空间中。

7.根据权利要求6所述的基于环境感知和行为预测的智能驾驶辅助方法，其特征在于，所述S200，还包括：基于已扩张映射的特征进行进一步的优化。