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自动紧急制动人机接管控制策略研究

自动紧急制动人机接管控制策略研究

作者：倪国兴沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着国民经济的快速发展,人们的观念和需求也在不断发生变化,如今汽车成为加快我们生活节奏必需出行工具,但是在车辆保有量增大同时伴随的交通事故的数量也在增加。作为汽车主动安全技术中的自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking,... 详细信息

随着国民经济的快速发展,人们的观念和需求也在不断发生变化,如今汽车成为加快我们生活节奏必需出行工具,但是在车辆保有量增大同时伴随的交通事故的数量也在增加。作为汽车主动安全技术中的自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking,AEB)功能,一直以来都是降低交通事故发生率的重要技术功能,可以有效地减少和避免交通事故的发生。因此开展车辆辅助驾驶的研究,对车辆的主动安全技术具有重要的现实意义。本文在汽车主动安全辅助驾驶的背景和研究现状调研的基础上,展开对AEB系统的研究。首先根据AEB系统原理、组成以及所要实现的功能,确定了控制系统的总体结构;根据安全距离模型建立的原则及要求,依据即碰时间(Time-To-Collision,TTC)模型碰撞过程中安全时距和制动时距影响TTC触发AEB预警与制动的时刻,建立分级控制策略;基于Pre Scan建立了整车系统的动力学模型,根据此动力学模型,使用Simulink建立了期望节气门开度与制动系的逆模型,包括对节气门的控制、制动的控制以及油门和制动控制切换逻辑的逆动力学模型,实现车辆的纵向控制。然后基于自动紧急制动人机接管控制系统设计时要实现的功能,进行控制器控制方案的设计,利用PID控制器对车辆交通参与过程中实际行驶的期望加速度进行反馈调节,实现本车在交通参与中运动状态的实时响应调整。通过各子系统模型的建立,联合得到自动紧急制动系统控制策略的总体模型,展开对自动紧急制动分级控制策略的研究,同时考虑驾驶员的介入进行具体的预警与分级制动。最后完成仿真测试。通过对安全距离模型,车辆动力学模型以及AEB控制策略的建立,验证控制策略的功能,在Pre Scan仿真平台搭建场景,利用Pre Scan与Simulink软件联合仿真得到的本车运动姿态以及目标车的不同运行工况下对控制策略进行仿真测试验证及分析。在Euro-NCAP测试标准规定的经典场景及工况下实现预警和制动的避撞功能测试,同时通过驾驶员介入情况的仿真实验结果分析,验证了驾驶员与控制系统之间能够合理切换。结果表明,自动紧急制动人机接管控制策略能够实现车辆的主动安全,能够达到预期避撞效果保证车辆的安全。

关键词：纵向控制安全距离车辆动力学模型仿真测试人机接管

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智能车辆人机接管共通行为序列研究

智能车辆人机接管共通行为序列研究

作者：曾涛华东交通大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶相关技术的不断完善,自动驾驶逐渐成为汽车行业发展的新趋势,然而,受限于技术的可靠性以及复杂交通系统的不确定性等方面原因,全自动驾驶汽车在短时间内难以量产,共驾型智能车辆将维持更长的时间。共驾型智能车辆同时具备... 详细信息

随着自动驾驶相关技术的不断完善,自动驾驶逐渐成为汽车行业发展的新趋势,然而,受限于技术的可靠性以及复杂交通系统的不确定性等方面原因,全自动驾驶汽车在短时间内难以量产,共驾型智能车辆将维持更长的时间。共驾型智能车辆同时具备人工驾驶和自动驾驶两种模式,相较于传统车辆和全自动驾驶智能车辆,其运动过程中所反映出的驾驶行为特性和车辆运动特性必将呈现新的特征。首先,本文设计了驾驶接管路线以及驾驶接管场景,进行了驾驶接管模拟试验,对收集到的15名被试驾驶接管数据进行预处理,提取出12个与驾驶风格相关的特征参数。采用相关性分析剔除不相关特征指标,保留了8个指标用于主成分分析进行降维,最终获得3个主成分。采用K-means聚类方法对3个主成分进行聚类,结合驾驶心理学,最终将驾驶风格分为3类:激进型、一般性和保守型。其次,采用时间序列符号聚合近似方法对不同驾驶风格的驾驶接管数据进行语义化编码,采用分段累计法对标准化时间序列进行降维,通过区间的分裂点,将分段累计法表示的均值映射为相应的字母,离散化为相应的字符串。通过时间序列动态时间规整算法计算各个被试的速度和加速度时间序列距离,验证了驾驶风格分类的结果。激进型被试接管车辆期间存在多次从急加速转换成急减速的过程,一般型被试和保守型被试除了警报响起接管后的急减速,在之后的过程中速度和加速度基本比较稳定,接管期间不存在从急加速转换成急减速的过程。最后,对采集的数据进行时间同步预处理,通过相关性分析提取驾驶接管后车辆运动的特征指标,基于时间序列符号聚合近似方法对车辆运动特性进行语义化编码,采用视频录像标定法对驾驶行为特性进行语义化编码,并构建人机接管行为特征图谱。通过最长公共子序列算法提取出被试间的公共左变道操作字符串,挖掘出左变道驾驶操作的关键驾驶行为。结果表明:激进型被试接管时间为7-8s,而一般型被试和保守型被试接管时间为8-10s,当智能车辆前方出现障碍物时,驾驶人接管车辆后注视前方的同时踩下制动踏板保证自身安全,且接管后的车辆速度区间为[0km/h,27km/h],加速度区间为[-0.12m/s,0.68m/s],其共通行为序列为:同时注视前方和制动踏板踩下-同时观察左后视镜和打开左转向灯-向左打方向盘-关闭左转向灯。通过对智能车辆接管过程中的驾驶行为特性进行分析,有助于提高智能车辆接管的有效性。

关键词：智能车辆人机接管驾驶风格驾驶行为图谱

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自动驾驶人机接管交互策略研究

自动驾驶人机接管交互策略研究

作者：刘欣厦门理工学院

学位级别：硕士

国际汽车工程师协会SAE,将自动驾驶分为L0-L5六个等级。在可预见的未来,需要驾驶员在一定情况下主动干预的L2-L3级自动驾驶车辆将仍占大多数,其驾驶模式称为人机共驾。自动驾驶接管交互是实现人机共驾模式的关键技术之一。然而,当前的... 详细信息

国际汽车工程师协会SAE,将自动驾驶分为L0-L5六个等级。在可预见的未来,需要驾驶员在一定情况下主动干预的L2-L3级自动驾驶车辆将仍占大多数,其驾驶模式称为人机共驾。自动驾驶接管交互是实现人机共驾模式的关键技术之一。然而,当前的自动驾驶接管研究中考虑实际的接管工况因素较少;量化接管工况的风险程度,并选择合适的分层次的接管策略研究尚不充分。自动驾驶实际的接管工况情况复杂,如果只是从系统失效的角度进行分类,并没有从实际的风险状态进行分类,这会导致驾驶员在接管时无从知晓实际的风险状态,进而被动地接受系统提示。驾驶员过于紧张或过于放松的接管操作都会导致接管不顺畅,甚至接管失败。针对上述问题,本研究以设计具有有效性、安全性和舒适性的自动驾驶接管交互策略为研究目的。提出了基于风险等级的分级接管交互策略,根据不同风险等级选取更符合人因习惯的接管提示方式,保证自动驾驶接管的安全性、有效性和舒适性,以此提高自动驾驶接管绩效(接管反应时间,接管航向加速度等)。针对接管工况进行分类,利用接管请求时间对接管工况进行量化分析,并设计不同层级的接管提示策略。利用六自由度驾驶模拟系统,对15位志愿者进行测试验证,通过分析自动驾驶接管时驾驶员的接管反应时间(接管制动反应时间和接管转向反应时间)、接管时平均航向加速度和平均方向盘转角数据,评价自动驾驶接管交互策略的有效性。最后,考虑实际接管工况和实车传感器特性,依托项目的自动驾驶实验车辆搭建自动驾驶分级接管交互系统,结合实车实验来进一步评价和验证该策略在实际接管工况中的真实性。本文的主要研究内容包含以下几个方面:首先,本文分析了传统接管工况分类的方式的缺陷,结合自动驾驶传感器检测接管风险的特性,将接管工况分为计划性接管工况与非计划性接管工况,搭建接管条件判断属性逻辑;基于现阶段对于接管请求时间的研究,利用接管请求时间对非计划性接管工况进行量化分析并定义三层次风险程度的接管等级,搭建接管风险等级分类流程。进而,基于大量的文献调研,分析了接管请求提示方式的特点,设计了基于不同风险程度下,对应不同层次的接管提示方式,通过不同层级的接管提示方式向驾驶员传递不同风险程度的接管工况信息,最终建立自动驾驶人机接管交互策略,并结合Car Maker/Simulink仿真软件测试接管工况逻辑,为六自由度驾驶模拟系统实验和实车实验奠定理论基础。其次,基于六自由度驾驶模拟系统,开发自动驾驶接管交互系统。利用六自由度驾驶模拟软件SILAB搭建虚拟的非计划性接管工况;编写自动驾驶接管交互系统脚本,结合六自由度驾驶模拟系统的开放仪表盘模块开发自动驾驶交互接管界面,包括不同层次的语音提示与视觉提示等。邀请15位志愿者,采集实验中不同接管工况下的驾驶员数据,为接管反应时间,接管时平均航向加速度,接管时平均方向盘转角。基于实验数据,进行接管因变量和显著性分析。结果表明,不同层级的语音提示在接管反应时间、平均航向加速度均有显著性差异,且语速越快,接管反应时间越短,平均航向加速度越大,根据此特性,综合接管时的安全性和舒适性(即一级风险等级对应一级预警方式,二级风险等级对应二级预警方式,三级风险等级对应三级预警方式),验证了分级接管交互策略的有效性。最后,为了验证本文提出的自动驾驶接管交互策略在实际接管工况和实际车辆和传感器特性的真实性和有效性,依托企业委托项目的实验车辆,基于d SPACE/Matlab/Simulink等软硬件平台,搭建基于实车实时系统的自动驾驶人机接管交互系统。包括搭建传感器通信模块、驾驶员接管模块等。在此基础上设计基于Control Desk的自动驾驶交互界面,该交互界面包括车辆坐标的实时信息、车速、自动驾驶模式和接管状态显示,以及多层次的语音提示功能。邀请两位驾驶经验丰富的商用车司机,进行实车接管系统实验。采集接管时的转向反应时间、制动反应时间和接管时航向加速度,利用双因素方差分析法,通过因变量数据分析和显著性分析,同样验证了分级接管交互策略的有效性,同时发现不同驾驶员对于不同风险等级和不同预警方式的差异性影响存在不同,在设计分级交互策略时,应该考虑个体的差异性。

关键词：人机接管接管策略风险等级接管请求方式自动驾驶仿真测试实车测试

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自动驾驶车辆人机接管需求模型构建方法

汽车文摘 2023年第11期 45-54页

作者：万晓东郑欢孙涛陈泓宇李超中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013

提出了一种基于模型系统工程(MBSE)的人机接管需求模型构建方法,旨在实现复杂功能需求管理。以人机接管功能适用场景作为用例,将驾驶员与车辆视为共同完成任务的主要元素,结合人在接管任务中的心理、感知和行为特性推导建立交互能力,按... 详细信息

提出了一种基于模型系统工程(MBSE)的人机接管需求模型构建方法,旨在实现复杂功能需求管理。以人机接管功能适用场景作为用例,将驾驶员与车辆视为共同完成任务的主要元素,结合人在接管任务中的心理、感知和行为特性推导建立交互能力,按接管过程建立活动图和顺序图形逻辑,并使用系统模型语言(SysML)工具进行系统能力分配和系统模型建立。通过一个案例验证了本方法的有效性和可行性,并与传统的需求分析方法进行了对比,证明了本方法在复杂功能需求管理方面的优势。

关键词：人机接管架构设计需求分析自动驾驶场景

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面向人机共驾模式下驾驶人接管过程的视觉转移特性研究

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汽车工程 2024年第5期46卷 795-804页

作者：李梦凡冯忠祥张卫华李靖宇合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230000 合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230000

当在L3级自动驾驶系统操作期间,驾驶人无须时刻监管车辆,往往会处于脱离驾驶任务的状态,并可能从事各种与驾驶无关的任务。当自动驾驶系统遇到突发状况并发出接管请求时,驾驶人是否能安全及时地进行人机交互操作并顺利接管车辆是目前L3... 详细信息

当在L3级自动驾驶系统操作期间,驾驶人无须时刻监管车辆,往往会处于脱离驾驶任务的状态,并可能从事各种与驾驶无关的任务。当自动驾驶系统遇到突发状况并发出接管请求时,驾驶人是否能安全及时地进行人机交互操作并顺利接管车辆是目前L3级自动驾驶所面临的重要问题。本文针对驾驶人接管操作过程,根据道路线形的差异性,设计了5种不同道路场景进行L3级自动驾驶接管试验,分析了驾驶人在不同道路场景下的注视熵,构建了驾驶人接管行为的马尔可夫链注视模型,探讨了自动驾驶人机交互过程中驾驶人的视觉转移特性。结果表明,驾驶人在接管操作期间表现出明显的注视行为规律,重点关注道路前方、次任务区域和人机交互区域。随着道路曲率半径的减小,驾驶人的视觉特性呈现出明显的变化,对道路前方和右侧区域的关注增加,而对次任务区域的关注减少。结果可为自动驾驶人机界面的优化研究提供科学依据,从而提高驾驶员接管绩效和驾驶安全。

关键词：自动驾驶人机交互人机接管注视特性马尔可夫链

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警告刺激对驾驶员接管性能的影响机理研究

交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 106-114页

作者：王丹林业天津科技大学机械工程学院天津300457

为研究不同模态警告刺激对接管性能的影响机理,本文重点关注在不同非驾驶相关任务和触发场景下,单一模态和双模态警告刺激对驾驶员的预警效果。搭建不同警告刺激下,驾驶员接管车辆控制权的台架试验,采集49名驾驶员的眼动数据与车辆数据... 详细信息

为研究不同模态警告刺激对接管性能的影响机理,本文重点关注在不同非驾驶相关任务和触发场景下,单一模态和双模态警告刺激对驾驶员的预警效果。搭建不同警告刺激下,驾驶员接管车辆控制权的台架试验,采集49名驾驶员的眼动数据与车辆数据,并开展显著性影响分析。研究结果表明,警告类型对接管时间和首次注视时间有显著影响,从事非驾驶相关任务对驾驶员的接管时间产生负面影响,双模态警告刺激的首次注视时间低于单一模态的首次注视时间。在视觉和触觉警告刺激下,非驾驶相关任务下的最大横向加速度为0.36 m·s^(-2),监控任务下为0.34 m·s^(-2),相对其他警告刺激,横向加速度最小,车辆接管更稳定,接管质量最高。双模态警告刺激的横摆角整体小于单一模态警告刺激,车辆更加稳定,而在单一模态警告刺激下,视觉警告刺激的最大横向加速度为0.45 m·s^(-2),相对其他警告刺激,横向加速度最大,接管绩效最差。不同模态警告刺激对接管方式无显著影响。双模态的警告刺激类型相较于单一模态而言,更加依赖于多种感官效果,提供更全面和更准确的警示信息,特别是与驾驶员身体接触的触觉振动警告方式。

关键词：智能交通警告刺激双因素方差分析人机接管眼动数据车辆动力学

基于SAX的智能车辆接管行为序列编码与解析

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吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：严利鑫曾涛贺宜郭军华胡鑫辉华东交通大学交通运输工程学院武汉理工大学智能交通系统研究中心

共驾型智能车辆同时具备人工驾驶和自动驾驶两种模式，相较于传统车辆和全自动驾驶智能车辆，其运动过程中所反映出的驾驶行为特性和车辆运动特性必将呈现新的特征。为了挖掘智能车辆人机接管共通行为序列，试验收集了15名被试在车辆前... 详细信息

共驾型智能车辆同时具备人工驾驶和自动驾驶两种模式，相较于传统车辆和全自动驾驶智能车辆，其运动过程中所反映出的驾驶行为特性和车辆运动特性必将呈现新的特征。为了挖掘智能车辆人机接管共通行为序列，试验收集了15名被试在车辆前方出现障碍物险态情境下人机接管的驾驶行为数据，采用时间序列符号聚合近似方法(Symbolic Aggregate Approximation， SAX)和视频录像标定法将车辆运动数据和驾驶行为数据进行语义编码，并构建驾驶行为特征图谱，通过最长公共子序列算法找出公共驾驶行为，进而得出智能车辆人机接管共通行为序列。结果表明：当智能车辆前方出现障碍物时，驾驶人接管车辆后注视前方的同时踩下制动踏板保证自身安全，且接管后的车辆速度区间为[0m/s，27m/s]，加速度区间为[-0.12m/s2，0.68m/s2]，其共通行为序列为：同时注视前方和制动踏板踩下-同时观察左后视镜和打开左转向灯-向左打方向盘-关闭左转向灯。通过对智能车辆接管过程中的驾驶行为特性进行分析，有助于提高智能车辆接管的有效性。

关键词：交通工程人机接管驾驶行为时间序列符号聚合近似方法图谱

草原公路驾驶接管风险的模糊推理评估方法研究

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安全与环境学报 2024年第11期24卷 4130-4142页

作者：王海晓梁瑞泽高明星丁旭内蒙古农业大学能源与交通工程学院呼和浩特010018

为探究草原公路行车场景和非驾驶相关任务对驾驶人接管过程的影响,提出了基于生理特性和接管绩效的模糊逻辑风险评估方法。首先,模拟牛羊出没、前方停车、匝道来车三种草原公路典型场景,并考虑在模拟场景下执行无次任务、听新闻、看视... 详细信息

为探究草原公路行车场景和非驾驶相关任务对驾驶人接管过程的影响,提出了基于生理特性和接管绩效的模糊逻辑风险评估方法。首先,模拟牛羊出没、前方停车、匝道来车三种草原公路典型场景,并考虑在模拟场景下执行无次任务、听新闻、看视频、玩游戏四种非驾驶相关任务;其次,构建基于生理指标(心率变异性)和接管绩效(接管时间、接管质量)的风险评估指标体系;最后,采用模糊推理建立风险评估模型,量化评价不同场景和非驾驶相关任务组合的风险水平。结果表明,匝道来车场景和玩游戏在驾驶接管风险等级中被评估为高风险和极高风险占比较高。整体而言,高风险和极高风险样本占比达44.2%,反映出草原公路特定场景下执行感官参与维度多的任务具有较高的接管风险隐患。场景和非驾驶相关任务存在交互作用,在复杂场景下从事感官参与维度较高的任务极易导致高风险情况。相较于简单场景,驾驶人在复杂场景中的风险累积更快、波动更大,并在中后段达到峰值。

关键词：安全工程驾驶安全人机接管模糊推理风险评估