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。     

基于人机共驾的车道保持辅助控制系统研究（双语出版）

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。     

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。     

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...     

基于间接共享控制的智能车协同接管方法

从自动驾驶模式向手动驾驶模式切换时的控制权移交问题已成为智能车领域的研究热点.为了改善驾驶人从非驾驶任务状态接管车辆时因认知和操作能力不足而引起的安全性和稳定性问题,在总结现有研究成果的基础上,提出一种基于间接共享控制的智能车协同接管控制方法.首先,定义协同接管方法的应用对象是控制系统良好、全局感知或决策受损需要接管的...     

基于 AHP 和物元分析的愤怒驾驶状态辨识研究

驾驶人在愤怒情绪下的驾驶行为是影响车辆行驶安全性的重要因素之一,愤怒驾驶情绪的产生及其程度受到驾驶人自身和道路交通环境中多因素的影响。文中综合考虑驾驶人自身因素和行车环境对驾驶状态的影响,提出了愤怒驾驶状态的辨识方法。文中筛选了与愤怒驾驶行为相关的驾驶人因素和道路环境因素,构建了1个驾驶人愤怒状态辨识的层次分析模型,并根据相关因素之间对愤怒驾驶行为影响的重要程度构造判断矩阵,求出各相关因素对愤怒驾驶行为的影响权值。应用综合权重的物元多属性决策方法辨识驾驶人的愤怒驾驶状态及程度。应用所提出的方法对22组实车试验中出现的愤怒驾驶状态进行辨识,结果表明,72.7%的结果与实车实验所得的结果相符,因此,该方法可对愤怒驾驶行为进行识别。文中所提出的方法能够融合驾驶人因素和环境因素对愤怒驾驶行为的影响,有效的辨识出驾驶人的愤怒驾驶状况及程度。      

基于样本熵特征的驾驶人换道过程特征分析

在行车环境中,驾驶人的精神负荷是否能合理分配直接影响行驶安全,因而驾驶人的驾驶熟练程度与驾驶人驾驶过程中的精神负荷分配之间关系值得研究,其中脑电是客观评价驾驶人精神负荷的重要指标.通过实验采集了10组城市道路环境下驾驶人驾驶过程中的脑电信号,并记录了车辆行驶过程中的车辆数据,然后使用样本熵的方法来定量计算脑电数据,从而评价驾驶人在换道过程中的精神负荷问题.样本熵计算结果显示:换道过程中驾驶人的脑电特征要明显比非换道过程中驾驶人的脑电特征复杂;换道过程中驾驶人的脑电特征样本熵明显大于非换道状态下的驾驶人脑电特征样本熵,熟练驾驶人的脑电数据样本熵明显小于非熟练驾驶人的样本熵值,熟练驾驶人在换道过程中车速高于非熟练驾驶人;相较于跟驰驾驶行为,换道驾驶行为过程占用更多的精神负荷,熟练驾驶人比非熟练驾驶人分配更少的精神负荷在换道过程中.     

驾驶人个体因素对驾驶愤怒情绪影响关系研究

国内外研究表明,对驾驶人的愤怒情绪产生的影响因素进行分析对提高交通安全性有着十分重要的现实意义和价值.对22名志愿者采用给定任务法开展了实车实验,要求2h内完成指定路线的驾驶任务.驾驶过程中要求被试者实时汇报其愤怒等级并进行记录,同时实验车还采集了相关的数据.采用SPSS以及Excel软件对数据进行处理发现:男性驾驶人在驾驶过程中产生愤怒情绪的概率要高于女性驾驶人;年长驾驶人出现驾驶愤怒情绪的概率显著高于年青驾驶人(spearman相关系数为0.618,显著性水平为0.02＜0.05);而随着驾龄的增加驾驶人平均愤怒等级逐渐降低(spearman相关系数为-0.676,显著性水平为0.001＜0.05).同时还发现不同驾照类型对驾驶愤怒情绪也有着较大的影响.     

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。     

高速公路特长隧道对驾驶人的影响

为研究驾驶人在特长隧道中心理、生理和驾驶行为的变化规律,进行了实际道路试验.试验采用多导生理记录仪实时记录行车过程中驾驶人心率,微波速度传感器测量记录车速度变化.将特长隧道分为人口段、行车段和出口段,分别研究不同路段中驾驶人心率和车速的变化规律及对应关系.结果表明:驾驶人在高速公路特长隧道人口段行驶时,心率增加,心理紧...