人機共享的駕駛員橫向輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著全球機動化程度的快速增長，由駕駛員操縱失誤或注意力分散等人為因素所導(dǎo)致的交通安全問題日益凸顯。以駕駛員輔助系統(tǒng)為代表的汽車主動安全技術(shù)是緩解或解決交通事故頻發(fā)問題的有效措施，其可以協(xié)助駕駛員提高行車安全性和駕駛舒適性。本文針對駕駛員橫向輔助系統(tǒng)中車道偏離決策、駕駛員轉(zhuǎn)向模型、車道保持控制以及車道偏離輔助共享控制等方面技術(shù)進行了深入的理論和試驗研究。
　　論文首先回顧了汽車輔助駕駛系統(tǒng)的研究背景和發(fā)展歷程，對車道偏離輔助系統(tǒng)的種

2、類、功能和工作原理進行了介紹，同時總結(jié)了車道線識別、車道偏離預(yù)警和汽車橫向運動控制三個方面的研究現(xiàn)狀。
　　為了提升基于視覺的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的性能，考慮人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)中汽車狀態(tài)、車路方位和道路條件三方面的參數(shù)，提出一種基于Monte-Carlo仿真和深度Fourier網(wǎng)絡(luò)的車道偏離預(yù)警方法。通過仿真大量隨機閉環(huán)系統(tǒng)生成用于訓(xùn)練深度Fourier網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，利用該網(wǎng)絡(luò)預(yù)測汽車未來最大側(cè)向偏差，再結(jié)合駕駛員活躍度指標進行車道偏離

3、預(yù)警。
　　考慮到駕駛員具有汽車軌跡預(yù)測能力，提出一類基于軌跡預(yù)測的駕駛員方向控制模型。假定汽車橫擺角速度或橫擺角加速度在未來一段時間內(nèi)保持恒定，據(jù)此計算汽車的行駛軌跡，采用期望式、增量式以及期望式與增量式集成的轉(zhuǎn)角決策方法建立5種不同的駕駛員模型。接著，為更加真實的模擬人類駕駛員的轉(zhuǎn)向操控行為，提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺輸入駕駛員轉(zhuǎn)向控制模型。模型由負責視覺處理和轉(zhuǎn)向控制的兩個子網(wǎng)絡(luò)組成，分別基于深度全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度卷積

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建兩種駕駛員模型，并利用非線性轉(zhuǎn)向控制器作為“教練員”來訓(xùn)練所建立的模型。
　　設(shè)計考慮汽車非線性動力學(xué)的車道保持控制器，分析車道保持閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。為了獲取控制器所需的汽車質(zhì)心側(cè)偏角和輪胎側(cè)偏剛度，提出一種基于在線梯度下降的汽車質(zhì)心側(cè)偏角和路面附著系數(shù)的估計方法。設(shè)計未知輸入觀測器估計汽車后輪側(cè)向力，結(jié)合汽車魔術(shù)公式輪胎模型將參數(shù)估計轉(zhuǎn)化為參數(shù)優(yōu)化問題，利用逐次逼近的在線梯度下降算法對汽車狀態(tài)參數(shù)進行估計。

5、>　　針對以轉(zhuǎn)向控制為手段的車道偏離輔助系統(tǒng)中的人機協(xié)同問題，提出一種基于人機駕駛權(quán)分配的共享控制方法。考慮駕駛員轉(zhuǎn)矩、道路曲率及縱向車速，設(shè)計模糊控制器進行輔助決策。建立汽車預(yù)瞄處偏差的動態(tài)模型，設(shè)計由LPV/H∞控制器、二階滑?？刂破骱突Ｓ^測器組成的級聯(lián)控制器確定輔助轉(zhuǎn)矩。人機駕駛主權(quán)由主權(quán)分配模塊進行切換，確保防止車道偏離的同時提升人機協(xié)調(diào)性能。
　　進一步的，提出一種基于轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角安全邊界的人機共享的轉(zhuǎn)向輔助方法。結(jié)合汽

6、車狀態(tài)和車路偏差利用駕駛員轉(zhuǎn)向模型計算轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角安全邊界。設(shè)計駕駛員意圖估計器，根據(jù)駕駛員期望轉(zhuǎn)角及其安全邊界進行輔助決策。再設(shè)計H∞控制器和干擾觀測器來生成輔助轉(zhuǎn)矩，將轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角限制在安全范圍內(nèi)，以避免車道偏離并實現(xiàn)人機共享控制。
　　建立基于veDYNA/LabVIEW的硬件在環(huán)試驗臺架，對提出的車道偏離預(yù)警算法、駕駛員模型以及車道偏離輔助人機共享控制方法進行試驗驗證。在嵌入式DSP平臺上開發(fā)車道線檢測系統(tǒng)，設(shè)計并制作了用于實