【摘 要】
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受技术瓶颈与设备成本的制约,完全自动驾驶很难在短期内实现,人机共驾阶段将在未来持续很长一段时间。人机共驾模式下,车道保持辅助系统能够有效减少交通事故以及缓解驾驶人的操作负荷。但在复杂的交通环境中,由于驾驶人的驾驶习性多样化,常规车道保持辅助系统总是沿着车道中心线行驶,与真实人类驾驶体验有明显不同,比如在弯道场景中部分驾驶人会更倾向于沿着弯道内侧行驶,否则会产生不安全感,导致驾驶人的精神负荷增加。论
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受技术瓶颈与设备成本的制约,完全自动驾驶很难在短期内实现,人机共驾阶段将在未来持续很长一段时间。人机共驾模式下,车道保持辅助系统能够有效减少交通事故以及缓解驾驶人的操作负荷。但在复杂的交通环境中,由于驾驶人的驾驶习性多样化,常规车道保持辅助系统总是沿着车道中心线行驶,与真实人类驾驶体验有明显不同,比如在弯道场景中部分驾驶人会更倾向于沿着弯道内侧行驶,否则会产生不安全感,导致驾驶人的精神负荷增加。论文以此为背景,对驾驶人的驾驶习性进行研究,构建实时考虑人类驾驶体验的车道保持辅助策略,有利于提高行车安全性和改善驾驶体验,是实现个性化高级驾驶辅助的基础。论文针对辅助系统的均一化设计难以满足驾驶人的差异化需求的问题,在人机共驾模式下,从驾驶权共享和切换两个角度出发,开展了实时的个性化车道保持辅助策略研究。基于驾驶过程中的驾驶模拟器数据和智能手表传感器数据,建立了驾驶人驾驶习性辨识模型;为充分发挥驾驶人与辅助系统分别在决策规划与控制执行方面的优势,基于人机分工协同的思想,研究了一种共享型车道保持辅助策略;此外,基于深度学习算法,提出了一种切换型个性化车道保持辅助策略。论文的主要研究内容如下:（1）基于驾驶模拟器和智能手表,研究了一种多源数据融合的驾驶习性辨识方法。针对驾驶人的驾驶习性受到经验、习惯、以及心理等因素的影响,本文采集了驾驶过程中的车辆运动状态信息、驾驶人操作数据以及驾驶人生理参数等多维信息,对驾驶人的驾驶习性进行差异化表征与辨识,将驾驶人分为谨慎型、一般型和激进型三类,通过实验验证了该方法能够有效提高驾驶人驾驶习性的辨识率。（2）基于人机分工协同的思想,研究了一种人机共享车道保持辅助策略。将车道保持任务分为两个子任务,驾驶人根据实时需求调节横向位置,辅助系统对期望位置进行准确跟踪,设计驾驶权共享模式下的车道保持控制器,实验证明该方法不仅能缓解驾驶人操作负荷,提高安全性,还能实时满足驾驶人的个性化需求。（3）基于深度卷积模糊系统,研究了一种人机切换型车道保持辅助策略。驾驶人的驾驶行为具有时变性,将车道中心线作为理想行驶轨迹与人的驾驶习惯相反,本文基于深度卷积模糊系统建立不同驾驶习性的仿人轨迹规划模型,并对模型进行在线更新,提高模型泛化能力,实现了切换型个性化车道保持辅助策略研究,实验证明该方法能够保证驾驶人车道保持过程的行驶安全性和满足个性化需求。
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