駕駛輔助系統改善措施研究綜述

隨著傳感器技術及計算機技術的飛速發展，駕駛輔助系統的研究在全球范圍內取得了很多成就。越來越多的駕駛輔助系統被應用在乘用車上以提高行駛過程的安全性和舒適性。但是，行駛環境及諸多因素的影響，要求駕駛輔助系統的安全性和可靠性越來越高，因此，對駕駛輔助系統各方面的改善就顯得尤為重要。下面介紹了幾種改善措施。

1 通過建立綜合控制系統提高駕駛輔助系統的可靠性[1]

1.1 主要目的及原理

本文提出了一種用于自動駕駛技術的綜合控制系統，包括車輛位置確定后的約束下路徑規劃器，以及在道路坐標系中結合路徑規劃和路徑跟蹤的線性時變模型預測控制器（LTV-MPC）。該系統的主要功能是在無障礙的曲線道路上實現軌跡跟蹤，以及將自適應巡航控制（ACC）和避障（OA）進行耦合應用。建立車輛以油門和制動踏板的位置與轉向角度作為控制輸入的非線性動力學模型。所提出的一般反饋控制體系結構包括用于融合數據庫信息（地圖）的估計器設計，外感知以及本體感測的測量器設計，基于圖論的幾何路徑規劃器，用于避開多個可能動態移動對象，以及基于空間坐標系的預測控制器。本文討論了在四種不同駕駛模式之間轉換的切換規則，即ACC、OA、無障礙路徑跟蹤（RT）和受控制動（制動）。還討論了軌跡跟蹤時速度調整對避開障礙物和安全邊界的重要作用。本文所提出的自主駕駛總體控制框架，其工作原理是采用LTV-MPC在道路坐標系中，對由幾何路徑規劃器使用圖形生成的PWA參考軌跡進行軌跡跟蹤。其中傳感器的不確定性和測量缺少的情況由雙擴展卡爾曼濾波器處理。

1.2 主要結論及未來方向

所提出的方法在測試場景中進行仿真評估，該測試場景包括具有靜態和移動障礙物的彎曲道路和雙車道道路，評估結果驗證了該方法的可行性。未來的研究工作需要將更精細的疲勞動力學納入車輛模型中，以驗證使用平滑參考軌跡的重要性。此外，啟發式安全裕度和切換規則的研究可以通過手動駕駛的機器學習來識別，并需要在實際車輛上進行實驗驗證。

2 通過建立車輛自主變道控制策略提高安全性[2]

2.1 主要目的及原理

車道自主變道是目前自動駕駛的一個基本問題，特別是當車輛高速行駛時顯得尤為重要。本文報道了近期研究項目的相關部分，包括文獻綜述、建立的模型和控制系統，以及關鍵的仿真結果。在該項目中，使用了描述車輛受控運動動力學的兩個原始模型，并在道路測試和實驗室環境中進行了驗證。第一個模型是一個多體動力學模型。第二種模型表示車輛橫向動力學的簡化參考模型。本文所建立的控制系統算法是基于最優控制理論的。該算法包括確定所定義的控制輸入和車輛響應時間之間的最優參考輪廓。該控制系統為了更好地實現所規定的運動軌跡，需要采用卡爾曼濾波器來確保線性二次問題的最佳軌跡。

2.2 主要結論及分析

本文提出的示例性仿真結果包括路面變化、車輛速度和車輛負載情況的影響。仿真結果顯示了所研究車輛的動態特性的復雜性，并證實了所采用的車輛自動控制解決方案的益處。

對仿真結果進行進一步分析得知，在所有考慮的情況下，盡管存在車輛橫向位移測量誤差，但是仍能實現避障功能。但是本文的仿真結果適用于控制器參數被適當選擇的情況下，并且測量噪聲和偏移不是太大。如果將測量噪聲增加到更高振幅（大約0.3m）之后，車輛將失去橫向穩定性。類似的情況比如車輛在潮濕的路面上輕負載并高速行駛，方向盤突然失去控制，并且后輪失去抓地力。因此，在低噪音水平和小的測量偏差內，車輛運行狀況變化范圍即使大，但自動駕駛的車輛仍能夠避開障礙物而不失穩定性。因此，可以說所提出的控制策略在一定環境條件下對路面狀況的變化以及測量誤差不敏感。

3 調查不同路況下駕駛員與自適應巡航控制之間相互作用[3]

3.1 主要目的及原理

本文研究主要調查在不同路況下駕駛員與自適應巡航控制（ACC）之間的相互作用，并由此對控制系統進行改進。本文研究主要通過96名司機駕駛ACC駕駛模擬器，其中路況類型包括夏季的具有高抓地力的干路和冬季的具有低抓地力的雪路。仿真結果表明，在積雪的道路上，駕駛員的要求傾向于ACC速度較低，ACC時間間隔較長。其中96%的駕駛員更喜歡ACC的1.8秒的時間間隔。因為駕駛員認為在1秒的差距內進行減速太遲，將會導致與前方車輛保持的距離太短，這樣安全性會降低。

3.2 主要結論及未來方向

通過對結果分析還發現，改善ACC的控制策略，不僅可以減少輪胎道路抓地力的潛力，還會提高駕駛員的舒適性和接受度，甚至會增加緊急情況下制動或避讓的反應潛力。

未來的研究工作應該解決駕駛員與ACC控制之間培訓和教學方面的問題，并對駕駛員在對方向盤高度緊握的情況下與ACC之間相互作用的效果進行調查研究。此外，個人差異以及文化和地區方面的因素也應包括在未來的評估工作中。考慮到輪胎道路抓地力的ACC控制策略不僅會提高駕駛員的乘坐舒適性和用戶接受度，而且還會提高道路安全性。總之，本文研究顯示了駕駛員與ACC之間相互作用的重要性，可用于評估ACC和其他駕駛員系統配合的性能。本文提出的基于運動學和主觀測量的評價方法可以用于研究駕駛員與自動化系統之間的交互作用。

4 通過分布式認知理論和人類認知行為改善駕駛輔助系統[4]

4.1 主要目的及原理

將觸感傳感器安裝在車輛方向盤上，將由駕駛環境帶來的扭矩和剛度的變化傳遞給駕駛員，駕駛員從而能夠知道車輛與駕駛環境限制的接近程度。基于上述技術的系統設計主要根據分布式認知原理，通過定義力的特征，為駕駛員提供一個有形的、豐富的、分布式的約束映射。本文主要研究開發一種基于分布式認知理論和人類認知行為的駕駛輔助系統。

該系統設計的基本概念是輔助駕駛員在環境線索方面提供相應的信息。具體而言，該系統通過觸覺傳感通道為駕駛員提供必要的駕駛信息，諸如用于風險約束的近似邊界和計算出的安全方向。該系統通過對大量的控制動作進行分析探測，其目標是使得駕駛員選擇更平滑、更直的軌跡。在汽車縱向控制應用方面，該駕駛輔助系統可以使駕駛員根據車頭到前方車輛的距離來控制加速或制動動作。駕駛員從而可以在認知行為領域保持其意識與風險之間達到平衡，從而更好的實現汽車的性能。總之，通過機械扭矩系統提供行為提示，可以確定人類操作者和機械系統之間的信息分享。這種新的人機關系能夠形成一個有益的系統，以減少工作量提高機器的性能和效率。

4.2 主要結論

所提出的觸覺轉向系統可以被用于在真實世界的測試車輛中實施，以幫助駕駛員在緊湊的通道中駕駛。通過對12名參與者進行測試，其結果表明大多數駕駛員的行為通過該系統能夠得到改善。

5 駕駛員行為模型對智能安全系統安全效益評估的影響[5]

5.1 主要目的及原理

近年來全球對車載智能安全系統（ISS）的開發和部署，以避免和減輕碰撞事故的發生和迅速增長。但是在系統引入之前需要評估其未來安全效益。通過使用相關數學模型（車輛動力學、傳感器、環境、ISS算法和駕駛員行為模型）來進行仿真試驗可以滿足這一要求。然而，盡管這些模型大部分都比較成熟，但在碰撞前的關鍵時刻駕駛員行為模型還是相對不成熟的。不同駕駛員模型之間也存在很大的概念差異。作者B?RGMAN J研究的目的是首先闡明在仿真模擬中用于評估前方碰撞預警（FCW）系統和自動緊急制動（AEB）系統時，選擇駕駛員行為模型的重要性。其次，作者對駕駛員行為模型和ISS算法的參數設置進行了靈敏度分析。最后，B?RGMAN J評估了駕駛員行為模型中掃視分布選擇對安全效益評估的影響。

5.2 主要結論及未來方向

作者使用來自SHRP2自然駕駛研究的34次追尾事故中的碰撞前運動學數據和駕駛員行為數據進行仿真試驗。FCW系統的仿真結果顯示，概念不同的駕駛員行為模型之間在避免碰撞上的百分比存在很大的差異。而AEB系統的仿真結果顯示，駕駛員行為模型的選擇并沒有太大的影響到AEB的效益。

作者創建了一個方法框架來評估ISS的仿真模擬。該方法框架的新穎之處在于它能夠通過基于自然數據的駕駛員行為模型來提高仿真模擬的生態效度。通過比較不同的駕駛員模型，說明了駕駛員視角和響應建模的重要性，并提醒注意ISS性能對所用模型的敏感性。為了提供準確的結果，本文采用了基于市售系統的FCW和AEB算法。

未來的研究工作包含以下幾點：

·使用來自事件數據記錄器的預碰撞運動學以及駕駛員行為（例如掃視行為、反應時間和制動模型）。

·應用反向概率權重來解決群體中碰撞前運動學的普遍性。

·開發相應算法來解決碰撞運動學選擇的偏差。

·將仿真場景擴展到其他更復雜的情景。

·調查ISS（例如FCW系統）的詳細反應過程以及駕駛員的狀態（例如困倦）對反應時間的影響。

·探索和量化駕駛員行為的情境依賴性，以及碰撞前運動學和駕駛員行為之間的相關性。

6 建立高速公路智能變道輔助協議[6]

6.1 主要目的及原理

駕駛員在道路網絡中變更車道是一種常見的行為。尤其是當他們面對一輛緩慢的或即將停車的或破損的車輛時，則不得不變更車道。當變更車道時，駕駛員應該注意新車道后面的車輛以及在此期間想要變更到相同車道的車輛。如果這些車輛中的任何一個位于盲點區域，或者如果駕駛員看錯了車輛的位置或速度，則他嘗試的變更車道可能失敗，甚至在某些情況下可能導致交通事故。尤其是在高速公路上，由于車輛高速移動，因此不允許車輛停止，由此導致的事故可能是致命的。作者YOUNESMB提出了一種用于高速公路場景的智能變道輔助協議（ILACH）。該協議幫助司機能夠安全和有效地變更車道。

作者提出的智能換車輔助協議（ILACH）并不復雜。每輛車都利用車載自組網技術和數字地圖技術來收集公路上周邊交通的實時交通特征。在任何車輛打算變更其行駛車道的情況下，該協議利用所收集的實時交通數據，向駕駛員推薦變更車道的最佳時間段。該協議還提供了關于變更車道的建議，即：當新的車道上兩車間有足夠大的距離時，車輛需要即時換道。則車輛加快車速并立即變更車道。等新車道上的車輛通行后，再重新嘗試換回原車道。

6.2 主要結論及分析

本文通過駕駛員試圖更換車道時的一些場景進行仿真試驗。從試驗結果可以看到，所提出的協議提高了測試場景的安全性和效率。從實驗結果可以看出，所提出的ILACH協議減少了車輛變更車道的延誤時間，這樣可以稍微提高公路上每條車道的通行能力。最重要的是，它也降低了公路上車道變換事故的比例。

[1]GRAFPLESSEN M,BERNARDINID,ESEN H,et al.Spatial-Based Predictive Control and Geometric Corridor Planning for Adaptive Cruise Control Coupled With Obstacle Avoidance[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2018,26(1)：38-50.

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[3]KOGLBAUER I,HOLZINGER J,EICHBERGER A,et al.Drivers’Interaction with Adaptive Cruise Control on Dry and Snowy Roads with Various Tire-Road Grip Potentials[J].Journal of Advanced Transportation,2017,2017：1-10.

[4]TAKADA Y,BOER E R,SAWARAGI T.Driver assist systemfor human-machine interaction[J].Cognition,Technology&Work,2017,19(4)：819-836.

[5]B?RGMAN J,BODA C,DOZZA M.Counterfactual simulations applied to SHRP2 crashes：The effect of driver behavior models on safety benefit estimations of intelligent safety systems[J].Accident Analysis&Prevention,2017,102：165-180.

[6]YOUNES M B,BOUKERCHE A.A vehicular Network based Intelligent Lane Change Assistance Protocol for Highways：2017 IEEE International Conference on Communications(ICC),2017[C].