基于人机共驾的车道保持辅助控制系统研究

车道保持控制系统是汽车安全辅助驾驶的重要组成部分,可有效提高汽车主动安全性、避免车辆无意识地偏离本车道。目前,大部分车道保持控制系统在工作时将驾驶人的操作视为外界干扰,没有考虑人机共驾阶段下驾驶人与控制系统的控制权分配问题,易造成人机冲突、影响驾驶人的驾驶感受。论文兼顾驾驶人与辅助控制系统各自优势,基于人机共驾技术对车道保持控制系统进行研究。构建基于安全行驶区域与最晚预警边界相结合的车道偏离决策模型,在保证其预警精度的同时降低计算复杂性,根据车辆行驶状态和路面附着系数动态调整预警阈值;研究串级MPC-PID控制策略实现对车辆横向位置的控制,将最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角,利用PID算法完成对目标前轮转角的跟踪;引入共驾系数对车辆的控制权进行分配,研究共驾系数分配模型,以车辆状态误差和驾驶人转向力矩作为模糊控制的输入变量、共驾系数作为输出变量,降低辅助控制系统与驾驶人之间的冲突;最后,利用CarSim与Simulink联合仿真对所研究的控制策略进行仿真验证,结果表明共驾系数能够根据驾驶人的操作和车辆运行状态的变化实现动态调整,辅助控制力矩与驾驶人输入力矩变化趋势相同,在保留驾驶人一定操作的基础下可避免车辆偏离车道、降低人机冲突。     

商用车电液复合转向系统的车道保持策略

为了提高商用车的行驶安全性,避免因驾驶人的分心驾驶出现车辆偏离车道的问题,提出一种基于电液复合转向系统的商用车车道保持策略;在建立电液复合转向系统模型、二自由度车辆模型、预瞄驾驶人模型的基础上,设计基于驾驶人在环的MPC和ADRC串级的车道保持控制策略。首先,采用MPC算法将车辆横向位置控制的最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角;然后,考虑电液复合转向系统的不确定和干扰问题,利用ADRC算法对目标转向盘转角和实际驾驶人的转向盘转角差值以转矩信号的形式进行补偿。同时研究车道保持系统对驾驶人的干预问题,引入干预系数的概念,采用模糊控制的方法,将驾驶人手力和车辆的运动状态作为输入变量,干预系数作为输出变量,保证整车行驶安全性的前提下减小车道保持辅助系统对驾驶人的干预。最后,通过MATLAB/Simulink仿真和硬件在环试验对所设计的控制策略进行验证。研究结果表明：所设计的基于商用车电液复合转向系统的车道保持策略能够及时地纠正因驾驶人的分心驾驶而导致车辆偏离所在行驶车道的行为,特别是在弯道处出现驾驶人转向不足或过度转向的情况时,能够将车辆维持在车道线之内,保证车辆的行驶安全性,同时由于干预系数的设计,使得驾驶人也有良好的人机交互体验感。     

基于触觉引导的L2级智能汽车人机共享控制技术综述

因技术和法规等因素限制，智能汽车短时间内难以实现L1级到L5级的快速跨越，人机共驾将长期存在；基于触觉引导的人机共享控制技术为L2级智能汽车人机共驾提供了有效的人机共享控制途径。通过综述国内外车辆人机共享控制技术相关问题的研究现状，重点分析了基于触觉引导的车道保持、换道、避撞、倒车辅助等人机共享控制在路径规划、意图决策和权限分配转移等过程中，可能会造成人机冲突进而导致车辆稳定性降低、行车安全性变差和驾驶员操作舒适度与自由度恶化等关键问题。同时针对人机共享控制中固有的驾驶人风格及认知差异进行了探讨，以期进一步明确人机共享控制器的设计方法及人机冲突产生的机理。提出未来应在大量仿真或实测行车数据的基础上不断迭代优化智能系统，提高智能控制系统对行车环境和驾驶人状态识别的精准度，从而合理分配人机共享控制权重，有效解决人机冲突、车辆稳定性、行车安全性、驾驶员操作舒适性和自由度等问题。基于现有研究存在的问题，指出自适应性触觉引导共享控制器、权重分配共享控制器、基于神经肌肉反应共享控制器及基于高级辅助驾驶系统共享控制器等将是智能汽车人机共享控制的主要研究方向。      

车道保持系统研究

为了减少由于驾驶人分心或疲劳造成的车道偏离事故,提出一种车道保持控制系统。根据道路线性将道路分为直线路段和曲线路段,利用跨道时间来判断车辆将偏离车道;驾驶员的操作状态根据转向灯信号及转矩信号来进行判断。综合车道偏离信息与驾驶员操作信息来判断车道保持系统是否工作;车道保持系统的控制策略采用单点预瞄最优曲率驾驶员模型。仿真结果表明,模型能够实现车道保持功能。     

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知研究综述

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知是接管时正确应激反应和操作的前提,是交通安全领域的研究重点.分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知概念及其特性;从驾驶人特性、自动驾驶系统、驾驶情景这3个方面分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知的影响因素;从驾驶行为表现、接管绩效和主观评价这3个方面对人机共驾车辆驾驶人风险感知衡量方法进行归纳总结...     

基于人机共驾的车道偏离防避控制

提出了两层驾驶员转向预测模型,基于驾驶员视觉预瞄信息的第一层体现了路径跟踪特性,基于神经肌肉动力学模型的第二层体现了驾驶员转向操作特征,采用Car Sim/Simulink对比了不同状态驾驶员的路径跟踪性能。设计了车道偏离防避系统(LDAS)的期望横摆角速度观测器和转角PID控制器。建立了转向系统等效动力学模型,并基于滑模理论设计了LDAS的鲁棒转矩控制器。由于车辆偏离车道程度与预瞄点的侧向偏移量和驾驶员力矩的关系不能精确描述,故基于模糊控制理论设计了LDAS人机共驾模糊控测器。进行了基于Car Sim/Simulink的仿真和基于Car Sim/Lab VIEW RT的硬件在环试验,对比了驾驶员、LDAS控制器和人机共驾纠正车辆偏航的能力。结果表明,所提出的人机共驾策略能及时纠正车辆偏航,使之恢复到正常车道,并保证从人机共驾到驾驶员控制切换过程的平顺性。     

人-车-路交互下的驾驶人风险响应度建模

人机共驾中，共驾模式的选择和驾驶控制权的分配高度依赖于对驾驶人状态的正确识别。为了分析人机共驾中驾驶人的状态，对行车风险场模型进行重构，通过构建风险场力作用机制，建立包含驾驶人特性、自车特性和外部风险特性的人-车-路闭环系统中的驾驶人风险响应度模型，用于表征驾驶人对风险的认知能力和应对倾向。根据24位驾驶人在跟车和并道2个场景中的驾驶试验结果，对不同风险响应度下驾驶人的驾驶特性进行分析。研究结果表明：驾驶人风险响应度在驾驶过程中具有时变性，在驾驶人个体之间和不同驾驶场景间均存在差异性。在风险响应度分别为低、中、高的3类驾驶片段中，驾驶人在驾驶时的碰撞时间倒数T_TCi和加减速行为均具有显著差异（p<0.05）；风险响应度较高的保守型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持较小的T_TCi（均值为-0.48 s^-1，标准差为1.25 s^-1），单位时间内制动操作最多[均值为0.65次·（15 s）^-1]，总体驾驶风格倾向于规避风险；风险响应度较低的激进型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持最大的T_TCi（均值为0.28 s^-1，标准差为0.42 s^-1），相较于保守型驾驶，单位时间内加速操作较多[均值为0.48次·（15 s）^-1]，制动操作较少[均值为0.50次·（15 s）^-1]，总体驾驶风格倾向于追求行驶效率；风险响应度居中的平衡型驾驶中，驾驶人行车时所保持的T_TCi居中（均值为0.04 s^-1，标准差为0.36 s^-1），单位时间内加速操作[均值为0.23次·（15 s）^-1]和制动[均值为0.41次·（15 s）^-1]操作总数最少，对于行驶效率和行车安全的追求相对均衡。相较于以往将驾驶人作为孤立个体的驾驶人状态评估方法，所提出的驾驶人风险响应度模型可以依据驾驶人在人-车-路交互中的驾驶表现，更为全面地反映驾驶人的个性化驾驶状态。     

人机共驾智能车驾驶模式决策属性析取研究

为了深入分析驾驶模式决策影响因子,通过实车试验采集了人-车-路多源特征信息。用驾驶人主观经验将驾驶模式划分为人工驾驶、警示辅助、自动驾驶3种状态,并利用采集的驾驶人血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）值进行K均值聚类,将驾驶人当前合适的驾驶模式自动聚类为3级。通过融合驾驶人自汇报结果和聚类结果对驾驶模式进行准确标定。采用以信息增益为依据的Ranker算法对多特征进行排序,并在此基础上,根据多分类器分级结果确定最优特征属性集合。研究结果表明：当选取车速、车头时距、车道中心距离、前轮转角标准差、驾驶经验5个指标为特征子集时,支持向量机、朴素贝叶斯及K近邻这3种分类器的识别准确率都超过90%;除警示辅助模式与自动驾驶模式下的车速值和车道中心距之外,其余所有不同模式决策属性值均呈显著性差异;研究结果可为人机共驾智能车驾驶模式决策提供依据。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

2021款捷豹XEL车仪表盘上的多个故障灯点亮

故障现象一辆2021款捷豹XEL车,搭载2.0T发动机和9速自动变速器,累计行驶里程约为5200 km。据驾驶人反映,将车辆放在日光下暴晒一段时间,进入车内,接通点火开关,仪表盘的信息显示中心就会交替出现"前方预警不可用""小心驾驶即可车身稳定控制系统不可用""小心驾驶即可紧急制动不可用""小心驾驶即可车道保持辅助系统不可用""检查行人保护系统"等多个故障提示(图1)。     

山区高速公路组合线形路段车道偏移行为

为在道路设计阶段确定平纵组合与相邻路段线形对车道偏离的影响,并为减少因道路线形因素引发的侧碰、追尾甚至车辆驶出路外事故提供改善依据,基于真实的山区高速公路道路设计参数及周边地形,搭建驾驶模拟场景,利用驾驶模拟试验获取小客车车道偏离数据,并对应获取车辆当前所在路段及上、下游路段的线形参数。以车辆车道内行驶为参照,沿道路行进方向,将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响,采用双层Logit模型,分别判定道路线形及驾驶人层的影响。研究结果表明：相比直线路段,曲线更易引发车道偏离行为,驾驶人易偏向于曲线内侧行驶;上游300 m路段曲率差越大、平均车速越大,则车道偏离的概率增大;相对于缓坡（-2%≤坡度S≤2%）,行驶于上坡（S>2%）或下坡（S<2%）路段时,车辆车道偏离概率减小;车辆行驶于外侧车道的左偏驶离车道概率大于行驶于内侧车道;驾驶人因素对左偏驶离车道的影响比例为8.8%,对右偏驶离车道的影响比例为25.6%。研究结论可从组合线形角度帮助工程师设计更安全的山区高速公路。     

基于握力分布的驾驶人人机共驾状态识别研究

人机共驾是现阶段汽车智能化发展的必经之路,在人机共驾中为了避免人机冲突,对驾驶人的人机共驾状态进行识别是实现和谐人机共驾的基础.然而现有研究较少考虑了该状态,同时相关识别方法多基于驾驶人生理信息,导致应用繁琐,不具备实用性.为此,设计了一种能够测量握力分布的智能方向盘系统硬件架构,并在此基础上开发了基于握力分布的驾驶人...     

线控转向系统前轮主动转向控制策略研究

文章的研究目的是实现线控转向系统前轮主动转向以改善车辆的行驶状态。文章首先对转向执行模块进行动力学分析,并设计出基于前馈控制的理想传动比;其次,结合理想传动比和状态反馈,建立前馈-反馈联合控制系统,以获得最优的前轮转角;最后,联合Carsim中的车辆模型进行仿真试验,并选取方向盘转角阶跃输入作为试验工况。结果表明,文章所采用的联合控制策略可实时调整前轮转角,有效地改善了车辆的行驶状态,为线控转向系统的研究提供了一定的参考价值。     

人机协作系统中车辆轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

自动驾驶系统需具备响应驾驶人意图且有效执行驾驶人意图的能力，以解决人机协作系统中存在的人机冲突、人机优势融合等问题。提出决策层“以人为主”、执行层“以机为首”的人机协作关系，构建包含驾驶人意图识别模块、基于意图识别的轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块的人机协作一体化控制系统框架，并重点对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展研究。首先，结合双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）与注意力机制模型建立换道轨迹规划模型；在改进人工势场算法中引入模型预测控制并建立避险轨迹规划模型。其次，通过开展驾驶模拟器试验建立换道与避险驾驶行为数据集，为拟人化模型训练和模型参数确定提供支撑。然后，综合考虑车辆状态变量、控制输入与输出以及道路结构参数等约束条件，构建基于最优转向前轮输入的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器，实现对规划轨迹的精准跟踪。最后，基于驾驶模拟器搭建人机协作系统硬件在环测试平台，对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展硬件在环测试与验证。结果表明：换道与避险规划轨迹光滑且平稳，轨迹跟踪控制过程中，车辆航向角与前轮转角变化平稳；所构建的轨迹规划与轨迹跟踪控制模块在确保安全性前提下可实现不同场景中的车辆运动控制需求。     

基于主动转向与差动制动协调的双级预警车道偏离防止预测控制

在设计车道偏离防止系统时,为充分利用差动制动控制和主动转向控制,同时兼顾车辆行驶的安全性与驾驶员驾驶自由,提出了一种双级预警的利用主动转向与差动制动协调控制的车道偏离防止策略。当车辆危险程度较低时仅采用差动制动控制,保证驾驶员对转向盘的控制;当车辆危险程度较高时,采用预测控制实现主动转向与差动制动系统的协调控制,使车辆能快速地回到车道中心线。选取跨道时间来设计车辆偏离预警算法,并根据车辆转向系统的响应分别设定预警阈值。为保证车辆的稳定性,采用模型预测控制算法添加合理的约束,设计差动制动控制和主动转向与差动制动协调控制器。仿真与硬件在环试验结果表明,所设计的基于主动转向与差动制动协调的车道偏离防止控制策略在保证车辆行驶安全性的前提下给予了驾驶员充分的驾驶自由。     

辅助车道线检测的端到端自动驾驶

基于深度学习的端到端自动驾驶有着简洁高效的优势,尤其在车道保持上有着良好表现,但是面临路况复杂时存在极大的不稳定性,表现为车辆偏离车道现象。针对此问题,文章首先在虚拟环境下利用神经网络可视化方法分析了车道偏离的原因,然后在方法上将方向盘转角序列作为神经网络输入,同时根据车道线检测的方法求出车辆所在车道的面积作为辅助任务。文末分析对比了文章方法和递归神经网络(RNN,LSTM)方法在平稳性上的差异,最后通过虚拟实验和实车实验验证文章中的方法的有效性。结果表明,本文中的方法能有效改善车辆行驶平稳性问题,和LSTM方法相比稳定性效果相近,但本方法操作应用简单,节省计算资源。     

奥迪车道保持辅助系统的故障诊断与排除

正奥迪车道保持辅助系统是1种驾驶员辅助系统,其作用是帮助驾驶员将车辆保持在选定车道上行驶。1台摄像机用来检测车道上的边界线,当检测到车辆两边的车道边界线符合要求时,系统就进入预警状态。只要车辆逼近任何一条系统识别出的边界线,系统就会通过电机振动方向盘警告驾驶员。假如系统处于预警状态,而驾驶员事先打开转向灯,系统     

“车道保持”原理揭秘

您开车,车道我来保持(续)据一项在欧洲所做调查表明,39.4%的意外交通事故是在无意间偏离车道而产生的。当车辆偏离车道行驶时,车道保持辅助功能可以提醒驾驶者注意并自动轻微转动方向盘来修正车辆行驶轨迹,以保证车辆行驶在正确而安全的车道上。     

基于预期偏移距离的人机权值分配策略研究

针对智能车辆横向运动控制中驾驶员和辅助系统的控制权限冲突问题,本文中提出一种人机权值分配策略。采用车辆在预瞄点处的预期偏移距离(PDLC)衡量车道偏离危险度,预期偏移距离通过对预瞄偏差修正获取。权值分配函数设计时以PDLC为自变量,以保证驾驶员的权值为优先控制目标,以一定的横向运动控制精度为先决条件。在CarSim/Simulink联合仿真平台和CarSim/Labview RT硬件在环实验台上对提出的控制策略进行了实验验证和数据分析。结果表明,采用权值分配策略协调驾驶员和辅助系统的控制,可在有效跟踪理想道路中心线的前提下保证驾驶员的控制权值,降低其工作负荷以及纠正驾驶员的误操作行为。     

生态驾驶研究现状及展望

为了明确国内外生态驾驶的研究进展，对生态驾驶影响因素、生态驾驶控制策略、生态驾驶实施效果及生态驾驶应用等方面的研究进行综述，介绍驾驶人个性特征、外界刺激信息、道路状况及交通条件、车辆自身特征、行驶参数等生态驾驶的影响因素，归纳生态驾驶的优化控制策略，分析了实施生态驾驶的效果，总结静态、动态的生态驾驶培训方法，生态驾驶辅助设备，生态型智能交通等方面的生态驾驶应用。对文献的梳理和分析表明：生态驾驶无需改变车辆结构便可以减少30%左右的燃油消耗，降低20%~30%的污染物排放；有必要深入研究理论型生态驾驶策略，以定量的、形象化的方式研究适合中国实际情况的生态驾驶辅助系统；需加强生态驾驶的推广，将其纳入驾考培训体系之中，从而全面促进中国驾驶人的节能减排能力。