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原文传递基于驾驶员特性的触觉共享式人机共驾转向辅助系统研究

论文题名：	基于驾驶员特性的触觉共享式人机共驾转向辅助系统研究
关键词：	驾驶员特性辨识;路径规划;路径跟踪;人机共驾;触觉共享
摘要：	目前的无人驾驶技术不够完善，还存在安全性以及法律法规层面的问题。因此在完全可靠的无人驾驶系统成熟之前，由驾驶员和辅助驾驶系统共同驾驶汽车的人机共驾模式成为了当前相对好的解决方案。人机共驾分为触觉共享式人机共驾和输入修正式人机共驾两种，其中触觉共享式人机共驾通过在转向盘上施加辅助力矩的方式对驾驶员进行触觉反馈，引导驾驶员操纵。这种人机共驾方式使驾驶员可以通过触觉反馈与辅助驾驶系统进行持续交互，驾驶员的在环程度更高，并且在紧急情况下允许驾驶员覆盖辅助驾驶系统的辅助力矩，保留了驾驶员对车辆的最终控制权。但是触觉共享式人机共驾中辅助驾驶系统的辅助力矩可能与驾驶员的力矩发生冲突，这可能会降低驾驶员的舒适性。因此如何降低触觉共享式人机共驾的人机冲突，保证驾驶员舒适性和对辅助驾驶系统的接受度的研究尤为重要。　　为了解决触觉共享式人机共驾中产生的人机冲突问题，本文依托国家重点研发计划项目“多系统高效集成轮毂电机行动模块与整车转矩矢量分配技术”（项目编号：2021YFB2500703）和吉林省教育厅科学技术项目“智能交通环境下的线控汽车自动换道决策与控制策略研究”（项目编号：JJKH20231148KJ），设计了基于驾驶员特性的触觉共享式人机共驾系统。首先设计了避障场景下的驾驶员特性辨识实验，根据实验结果将驾驶员聚类为谨慎型、一般型和激进型三种类型；其次使用机器学习算法搭建了驾驶员特性辨识模型并验证了模型辨识的准确率；然后根据辨识得到的驾驶员类型设计了辅助驾驶系统的路径规划模块，为不同类型的驾驶员规划个性化的避障路径；最后设计了路径跟踪模块跟踪所规划的目标路径，进而计算得到目标转向盘转角与驾驶员实际转向盘转角的偏差确定辅助驾驶系统的避障辅助力矩，并根据驾驶员的不同类型调整辅助力矩的大小，并通过在电动助力转向系统原有力矩基础上叠加避障辅助力矩的方式实现了对不同类型驾驶员的个性化人机共驾控制。主要研究工作具体如下：　　（1）为了搭建驾驶员特性辨识模型，设计了避障场景下的驾驶员特性辨识实验，使用驾驶模拟器采集了驾驶员避障过程中的操纵参数和车辆状态参数并对采集的数据进行了处理。根据处理后的数据将驾驶员聚类为谨慎型、一般型和激进型三种类型，将聚类结果用于训练极端梯度提升和神经网络两种机器学习算法，并分别搭建了基于极端梯度提升和神经网络算法的驾驶员特性辨识模型，最后对比了两种机器学习算法在驾驶员特性辨识方面的训练速度和辨识准确率。　　（2）对传统人工势场路径规划算法进行了建模，通过仿真复现了传统人工势场法存在的局部最优解和目标点不可达两种问题，然后针对传统人工势场法存在的缺陷提出了改进的人工势场法，仿真验证了本文提出的改进人工势场法对传统人工势场法缺陷的解决效果。最后搭建了基于驾驶员特性的人工势场法，根据辨识得到的驾驶员类型调整障碍物的影响距离，为不同类型的驾驶员规划了个性化的避障路径。　　（3）搭建了基于模型预测控制的避障路径跟踪控制器，首先建立了考虑横向、纵向和横摆的三自由度车辆动力学模型作为模型预测控制器的预测模型，并对预测模型进行了离散化处理。然后设计了模型预测控制器的目标函数和约束条件，仿真验证了路径跟踪控制器对路径规划算法规划的避障路径的跟踪效果。最后根据路径跟踪控制器得到的目标转向盘转角与驾驶员实际转向盘转角的偏差确定避障辅助力矩，根据驾驶员类型调整辅助力矩的大小，为不同类型的驾驶员提供个性化的避障辅助。
作者：	李泽言
专业：	车辆工程
导师：	郑宏宇
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023