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原文传递 基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法
专利名称: 基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法
摘要: 本发明公开了基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,首先,根据车辆二自由度横向动力学参数,建立车辆二自由度横向动力学模型;根据驾驶员神经肌肉敏感度,建立驾驶员神经肌肉模型;其次,根据驾驶员神经肌肉模型,评估驾驶员当前时刻的驾驶能力,确定驾驶员当前时刻所需要的最佳辅助水平;然后,设计相应的控制器,获取状态增益矩阵,计算控制器的输出;建立控制器的转矩输出模型,计算控制器的转矩输出;最后,控制器的转矩输出,来控制车辆的运动。本发明考虑了驾驶员神经肌肉模型。在保证车辆最佳的车道保持性能的同时提高系统的响应特性,并能够保证在系统内部干扰及模型误差存在大的情况下该控制器依然具有很好的稳定性。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 上海;31
申请人: 上海智驾汽车科技有限公司
发明人: 孙中伟;刘悦;张辉
专利状态: 有效
申请日期: 2019-09-02T00:00:00+0800
发布日期: 2019-11-22T00:00:00+0800
申请号: CN201910821313.6
公开号: CN110481563A
代理机构: 上海诺衣知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人: 衣然
分类号: B60W50/00(2006.01);B;B60;B60W;B60W50
申请人地址: 201203 上海市浦东新区盛夏路570号205室
主权项: 1.基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤1、根据车辆二自由度横向动力学参数,建立车辆二自由度横向动力学模型;根据驾驶员神经肌肉敏感度,建立驾驶员神经肌肉模型,表征其与方向盘转角的关系; 步骤2、根据驾驶员神经肌肉模型,评估驾驶员当前时刻的驾驶能力,确定驾驶员当前时刻所需要的最佳辅助水平; 步骤3、设计相应的H∞/LQR控制器,获取状态增益矩阵,计算控制器的输出; 步骤4、根据驾驶员当前时刻所需要的最佳辅助水平和驾驶员的驾驶能力之间的关系,建立控制器的转矩输出模型,计算控制器的转矩输出; 步骤5、根据步骤4中控制器的转矩输出,来控制车辆的运动,对车辆当前的运动状态进行修正,并保证控制器的转矩输出值随驾驶员的状态而变化。 2.根据权利要求1所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:驾驶员的神经肌肉模型如下: 其中,Td为驾驶员输入转矩;Tdis为干扰转矩,是系统内部干扰;J为等效惯量;G为人机交互系统的刚度系数。 3.根据权利要求2所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于: J=Jdr+Jsw,Jdr为驾驶员手臂的惯量;Jsw为方向盘的惯量。 4.根据权利要求1所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:驾驶员当前时刻所需要的最佳辅助水平α(θ(t))根据如下公式确定: α(θ(t))=(θ(t)-0.5)2+αmin,其中,αmin为给定的最低辅助水平,θ(t)为驾驶员当前时刻的驾驶能力, ε1和ε2是要求设计的参数,通过驾驶模拟实验获得,|Td/Tdmax|表示驾驶员神经肌肉敏捷度。 5.根据权利要求4所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:步骤3中状态增益矩阵K按照如下公式计算: K=Y*N-1,其中,Y、N为要求解的矩阵,应用仿真工具从控制器的性能指标矩阵中求解获得。 6.根据权利要求5所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于: M=Mdr+Msw,其中,Mdr为驾驶员神经肌肉系统的黏性阻尼系数,Msw为方向盘承座的黏性阻尼系数。 7.根据权利要求6所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:所述控制器的输出按照如下公式计算 u(t)=Kx(t),其中,vy为车辆的横向速度(m/s);r为车辆的横摆角速度(rad/s);ψl为航向角误差;yl为横向位移;δ为方向盘转角(rad);为方向盘转角速度(rad/s)。 8.根据权利要求7所述的基于驾驶员神经肌肉模型的人机共驾共享控制算法,其特征在于:步骤4中控制器的转矩输出Ta按照如下公式计算: Ta=α(θ(t))u(t)。
所属类别: 发明专利
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