基于預(yù)期偏移距離的人機權(quán)值分配策略研究*

陳無畏，王其東，2，丁雨康，趙林峰，王慧然，謝有浩

（1.合肥工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，合肥 230009； 2.合肥學(xué)院機械工程系，合肥 230071；3.安徽獵豹汽車有限公司，滁州 239064）

前言

汽車的面世，極大地方便了人們的出行，但頻發(fā)的交通事故同樣也在威脅著人們的生命和財產(chǎn)安全。為保證行車安全，高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）應(yīng)運而生，維持車輛行駛在道路中心線附近的車道保持輔助系統(tǒng)（LKAS）即為其典型產(chǎn)品［1－2］。但由于LKAS和駕駛員在轉(zhuǎn)向任務(wù)中都擁有自己獨立的控制方式，容易造成二者在控制上的沖突，因而進(jìn)入21世紀(jì)后，在車輛的主動安全領(lǐng)域出現(xiàn)了并行發(fā)展的兩條路線：一條是不依賴于駕駛員的全自動駕駛路線；另一條則是允許駕駛員介入對車輛控制的半自動駕駛路線。

自動駕駛技術(shù)在現(xiàn)階段的發(fā)展尚不完善，并且從享受駕駛樂趣的角度出發(fā)，駕駛員往往更希望將輔助系統(tǒng)定位在“引導(dǎo)者”的角色，而非取代駕駛員。因此，需要對駕駛員和輔助系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制。根據(jù)駕駛員和輔助系統(tǒng)是否同時處于控制回路中，可將協(xié)調(diào)控制策略分為權(quán)限切換和權(quán)值分配兩類。前者通過特定條件下的操作權(quán)限移交來避免控制沖突，但難以充分發(fā)揮系統(tǒng)的輔助作用［3－4］；后者在駕駛員和輔助系統(tǒng)之間進(jìn)行合適的權(quán)值分配，從而協(xié)調(diào)二者的控制效果。文獻(xiàn)［5］和文獻(xiàn)［6］中探究了不同程度的權(quán)值分配對路徑跟蹤效果的影響，但如何制定合適的權(quán)值分配函數(shù)仍有待解決。

權(quán)值分配有兩種實現(xiàn)途徑［7］，其一為觸覺反饋式共享控制（haptic shared control，HSC）。在設(shè)計橫向運動控制器時考慮駕駛員的控制作用，將其轉(zhuǎn)向力矩Td或轉(zhuǎn)角δd作為狀態(tài)量，建立—人—車 路閉環(huán)模型，助力力矩Ta經(jīng)由轉(zhuǎn)向盤反饋給駕駛員，提供觸覺引導(dǎo)。文獻(xiàn)［8］中針對駕駛員行為的不確定性，基于H2優(yōu)化控制理論建立協(xié)調(diào)控制器；文獻(xiàn)［9］中將駕駛員的控制介入作為帶約束的優(yōu)化問題來處理，在MPC框架下設(shè)計橫向運動控制器。HSC通常以車輛的預(yù)瞄偏差或方位偏差為優(yōu)化目標(biāo)，基于現(xiàn)代控制理論（如最優(yōu)控制）設(shè)計橫向運動控制器。其優(yōu)點在于路徑跟蹤精度高，易滿足穩(wěn)定性等方面的限制要求，但輔助系統(tǒng)對駕駛員的干預(yù)程度較大，缺乏具體的權(quán)值分配函數(shù)，無法優(yōu)先保證駕駛員的控制權(quán)限。

另一種進(jìn)行權(quán)值分配的方式為混合式共享控制（blended shared control，BSC）。駕駛員和輔助系統(tǒng)獨立決策出各自的轉(zhuǎn)向控制量，經(jīng)由具體的權(quán)值分配函數(shù)作用后再共同施加到轉(zhuǎn)向管柱上。由于模糊控制在擬合非線性關(guān)系上的突出表現(xiàn)，文獻(xiàn)［10］和文獻(xiàn)［11］中建立了模糊協(xié)調(diào)控制器，以預(yù)瞄偏差yL和駕駛員轉(zhuǎn)矩Td為輸入，以駕駛員權(quán)值w為輸出，權(quán)值分配函數(shù)隱藏在隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則中，但模糊規(guī)則的建立過程較為復(fù)雜，駕駛員和輔助系統(tǒng)之間的分配關(guān)系仍不明朗，協(xié)調(diào)控制器的作用更多的是在權(quán)值w和控制精度之間做了簡單的折中。因此，BSC通?；谀稠椫笜?biāo)來進(jìn)行設(shè)計。文獻(xiàn)［12］中從穩(wěn)定性的角度出發(fā)，基于前輪側(cè)偏角設(shè)計權(quán)值分配函數(shù)，輔助系統(tǒng)在車輛具有失穩(wěn)趨勢時介入轉(zhuǎn)向控制，但未考慮橫向運動控制精度的問題。文獻(xiàn)［13］中以預(yù)瞄偏差yL為權(quán)值分配函數(shù)的自變量，輔助系統(tǒng)的介入作用隨yL的增大而加大，但并未考慮駕駛員在當(dāng)前時刻的糾正作用，因而容易過度評估危險度等級，尤其在彎曲道路上。文獻(xiàn)［14］中依據(jù)駕駛員轉(zhuǎn)矩大小設(shè)計權(quán)值分配函數(shù)，但是難以保證橫向運動控制精度。

上述文獻(xiàn)中在進(jìn)行權(quán)值分配時以保證動力學(xué)響應(yīng)指標(biāo)（如側(cè)向偏差、方位偏差等）為優(yōu)先控制目標(biāo)，但權(quán)值分配的目的是為了保證駕駛員的控制權(quán)值，而非追求位置偏差最小，因此容易出現(xiàn)駕駛員的控制權(quán)值較低，而輔助系統(tǒng)過度干預(yù)的情況。

針對上述問題，本文中在BSC框架下提出一種權(quán)值分配策略，通過駕駛員的實時控制作用對預(yù)瞄偏差yL進(jìn)行糾正，獲取預(yù)期偏移距離（preview distance to lane center，PDLC），設(shè)計權(quán)值分配函數(shù)，以實現(xiàn)在一定的橫向運動控制精度下優(yōu)先保證駕駛員控制權(quán)值的目的，通過調(diào)節(jié)反應(yīng)時間常數(shù)獲得處于不同駕駛狀態(tài)（比如疲勞狀態(tài)）的駕駛員模型，設(shè)計了幾種典型的駕駛員誤操作行為，對不同駕駛員在權(quán)值分配策略參與前后的行車表現(xiàn)進(jìn)行了對比，分析了權(quán)值分配策略在提高橫向運動控制精度、降低工作負(fù)荷、糾正誤操作行為方面對駕駛員的輔助作用。

1 人—車—路模型

采用LKAS追蹤理想道路中心線時可不考慮車輛的縱向運動特性，忽略其側(cè)傾和俯仰運動。設(shè)預(yù)瞄距離為ls，車輛在預(yù)瞄點處距車道中心線的距離為yL，車輛與車道線的相對橫擺角為ψL，道路曲率為ρ，則車輛的側(cè)向動力學(xué)特性可由下列簡化的2自由度模型表示。

其中：

式中：β為質(zhì)心側(cè)偏角；r為橫擺角速度；Cf和Cr分別為前后輪胎的側(cè)偏剛度；lf和lr分別為質(zhì)心至前、后軸的距離；m為整車質(zhì)量；v為縱向車速；Iz為車輛繞z軸轉(zhuǎn)動慣量；控制輸入δd為前輪轉(zhuǎn)角。

車輛和道路的相對位置關(guān)系為

道路的曲率一般較小，為簡化計算，忽略式（2）中的vρ項并聯(lián)立式（1）可得車輛 道路模型：

式中：x＝［βrψ y］T為狀態(tài)變量；控制量 u＝δ。

vLLvd

為將駕駛員納入控制回路，增加轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型以考慮駕駛員輸入轉(zhuǎn)矩對車輛運動的影響，從而聯(lián)立得到人—車—路模型，增廣后的狀態(tài)變量 xc＝則人 車 路模型為

其中：

式中：控制輸入u＝Td；Js為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的等效轉(zhuǎn)動慣量；Bs為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的等效阻尼系數(shù)；Rs為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)傳動比；ηt為輪胎接觸地面寬度。

2 人機權(quán)值分配策略

橫向運動控制中的人機權(quán)值分配策略框圖如圖1所示。協(xié)調(diào)控制層的作用在于權(quán)值分配，根據(jù)駕駛員和LKAS的轉(zhuǎn)矩差異對預(yù)瞄偏差yL進(jìn)行修正以獲取預(yù)期偏移距離lPD，權(quán)值分配函數(shù)根據(jù)lPD計算出駕駛員權(quán)值w。橫向控制層的作用是決策出使車輛追隨道路中心線所需的控制量，令駕駛員和LKAS各自決策出的控制量分別為Td和Ta。由于在機械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中，Td完全作用在轉(zhuǎn)向管柱上，無法直接調(diào)節(jié)，因此根據(jù)Td、Ta和w計算出相應(yīng)的助力轉(zhuǎn)向力矩Tz，從而對駕駛員進(jìn)行轉(zhuǎn)向引導(dǎo)或糾偏。

圖1 人機權(quán)值分配策略控制框圖

2.1 MPC橫向運動控制器設(shè)計

考慮到控制過程中存在諸多約束，橫向運動控制器基于模型預(yù)測控制（model predictive control，MPC）理論建立。MPC的優(yōu)化過程是有限時域內(nèi)的滾動優(yōu)化過程，具有控制效果好，魯棒性強，能較好地兼顧控制目標(biāo)和系統(tǒng)約束等優(yōu)點。

為更符合實際駕駛員的轉(zhuǎn)向特征，根據(jù)兩點預(yù)瞄原理，以近視角θnear、近視角變化率θ·near和遠(yuǎn)視角變化率θ·far為控制器的輸出量，近視角和遠(yuǎn)視角的求解公式如下：

式中：ls為前述的近預(yù)瞄距離；Dfar為遠(yuǎn)預(yù)瞄距離；Rv為車輛的轉(zhuǎn)向半徑。

其中：

令ξ＝［xcu］T為增廣后的狀態(tài)變量，則式（4）可改寫為下述以控制增量 Δu為控制量的狀態(tài)方程：

其中：

假設(shè)：預(yù)測時域為 Np，控制時域為 Nc，式（8）中預(yù)測時域內(nèi)狀態(tài)方程中的矩陣參數(shù)保持不變，則系統(tǒng)的狀態(tài)量ξ和輸出量η可用下式計算。

ξ（t＋Np｜t）＝ANpξ（t｜t）＋

系統(tǒng)在預(yù)測時域內(nèi)的輸出以矩陣為

其中：

優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如式（12）所示，第1項由系統(tǒng)輸出量構(gòu)成，表征了控制系統(tǒng)對參考軌線的跟隨能力；第2項則反映了系統(tǒng)對控制量平穩(wěn)變化的要求，以避免瞬時轉(zhuǎn)矩過大，Q和R是權(quán)重矩陣。

MPC控制在每一個采樣時刻的帶約束的優(yōu)化求解問題即轉(zhuǎn)化為求解式（18）的二次規(guī)劃問題，解序列中的第一個值將作為下一個采樣時刻的控制輸入。

2.2 權(quán)值分配策略

權(quán)值分配策略的作用是協(xié)調(diào)駕駛員和LKAS的控制效果，在維持一定橫向運動控制精度的前提下給予駕駛員更多的控制權(quán)值?？刂菩Ч饕w現(xiàn)在兩方面：橫向運動控制精度和駕駛員的主觀感受。

由于駕駛員生理上的限制，比如神經(jīng)反應(yīng)滯后和操作反應(yīng)滯后，導(dǎo)致其跟蹤效果不如LKAS準(zhǔn)確穩(wěn)定，因而提高輔助系統(tǒng)的權(quán)值有利于提高橫向運動控制精度。而在駕駛員的主觀感受方面，根據(jù)Mars［5］和 Iwano［6］等人的研究，輔助系統(tǒng)權(quán)值較低時的作用在于“觸覺引導(dǎo)”，指引駕駛員正確轉(zhuǎn)向；但隨著其權(quán)值的增加，駕駛員會逐漸覺得車輛不受控制，直至輔助系統(tǒng)權(quán)值增加到一定程度（即達(dá)到某一

此外，控制系統(tǒng)還須滿足一定的限制條件。由于執(zhí)行機構(gòu)的限制和防止瞬時轉(zhuǎn)矩過大，需要對控制量和控制增量進(jìn)行約束；為保證行車安全，輸出量需要限制在一定范圍內(nèi)；在穩(wěn)定性方面，車輛的質(zhì)心側(cè)偏角也有相應(yīng)的要求：

式中：k＝0，…，Nc－1。

預(yù)測時域內(nèi)的輸出量偏差可表示為

其中 Yref＝［ηref（t＋1｜t），…，ηref（t＋Np｜t）］T由式（11）和式（12），優(yōu)化目標(biāo)可調(diào)整為閾值）后，會造成駕駛員對輔助系統(tǒng)的不信任，乃至產(chǎn)生心理上的恐慌。

因此，在進(jìn)行控制權(quán)值分配時應(yīng)依循下述原則：（1）為保證駕駛員的主觀感受，須增加駕駛員權(quán)值w；（2）為提高橫向運動控制精度，須增加輔助系統(tǒng)權(quán)值 z，z＝1－w；（3）為減少駕駛員對輔助系統(tǒng)的不信任感，要盡量避免w＜0.5的情況。

本文中采用預(yù)期偏移距離lPDLC來衡量車輛偏離程度，預(yù)期偏移距離定義為車輛在預(yù)瞄點處偏移道路中心線的距離：

lPDLC值越小則車輛在接下來的預(yù)瞄時間內(nèi)的橫向運動控制精度越高，相應(yīng)的可為駕駛員分配更多的控制權(quán)值。

僅采用yL衡量車道偏離程度時未考慮駕駛員的控制作用，可能會導(dǎo)致危險度的過度評估，尤其是在彎曲道路上。為此，根據(jù)Td和Ta間的轉(zhuǎn)矩偏差ΔT對lPDLC進(jìn)行修正：

其中：

我國高速公路的車道寬度為3.75 m，而轎車的寬度大多在1.6～1.8 m，則可將lPD分為3個部分：（1）安全區(qū)域（0～0.3 m），車道偏離程度較低，駕駛員占主要控制權(quán)限；（2）一般區(qū)域（0.3～0.6 m），車道偏離現(xiàn)象較為明顯，應(yīng)逐漸提高輔助系統(tǒng)的控制權(quán)值；（3）危險區(qū)域（0.6 m以上），此時意味著車輛有沖出車道的趨勢。由于駕駛員對線性函數(shù)的適應(yīng)度最好，以及為了便于控制，具體的權(quán)值分配函數(shù)如式（21）所示。由于輔助系統(tǒng)權(quán)值超過0.5后會增加駕駛員對輔助系統(tǒng)的不信任程度，因此增加了w＝0.5這一范圍的比重。

經(jīng)過權(quán)值分配后，最后施加到轉(zhuǎn)向盤上的等效轉(zhuǎn)向力矩為

式中：Tass為權(quán)值分配后施加到轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向力矩；Td為駕駛員施加的轉(zhuǎn)向力矩；Ta為輔助系統(tǒng)決策出的理想轉(zhuǎn)向力矩。

實際上，相較于線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中可直接對駕駛員的輸入作用進(jìn)行調(diào)節(jié)，機械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中駕駛員施加的轉(zhuǎn)向力矩Td完全作用到了轉(zhuǎn)向管柱上。為達(dá)到權(quán)值分配的效果，設(shè)輔助系統(tǒng)實際提供的轉(zhuǎn)矩為Tz，則權(quán)值分配后施加到轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向力矩為

輔助系統(tǒng)將通過Tz引導(dǎo)駕駛員正確轉(zhuǎn)向、降低其工作負(fù)荷以及糾正車輛的偏離行為。

3 仿真結(jié)果分析

采用權(quán)值分配進(jìn)行駕駛員和輔助系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)控制，其重要作用在于提高路徑跟蹤精度、降低駕駛員工作負(fù)荷以及提高橫向控制中的抗干擾能力。為分析本文中所提出的權(quán)值分配策略對駕駛員的輔助作用，進(jìn)行CarSim／Simulink聯(lián)合仿真。仿真道路采用如圖2所示的Alt 3 Road from FHWA，車速為20 m／s。模型主要參數(shù)如表1所示。

圖2 仿真路徑

表1 模型參數(shù)表

仿真所用駕駛員模型采用預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型［15］，處于不同狀態(tài)的駕駛員主要表現(xiàn)為反應(yīng)時間的差異。一般情況下，駕駛員的神經(jīng)反應(yīng)時間td和操作反應(yīng)時間Th約為0.2和0.1 s，當(dāng)駕駛員處于異常狀態(tài)但仍能駕駛車輛時，這個時間要延長3～5倍，且會出現(xiàn)轉(zhuǎn)向不足（因情緒激動導(dǎo)致的激進(jìn)駕駛也可能表現(xiàn)出轉(zhuǎn)向過度）、誤操作的情況。因此，在前述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型基礎(chǔ)上改變反應(yīng)時間并對駕駛員的控制作用進(jìn)行削弱處理，可得到處于不同狀態(tài)的駕駛員模型，如表2所示，其中遲鈍狀態(tài)是疲勞狀態(tài)的進(jìn)一步加深。

表2 不同狀態(tài)下的駕駛員

為分析權(quán)值分配策略對駕駛員誤操作行為的糾正效果，在協(xié)調(diào)控制下，處于疲勞狀態(tài)的駕駛員B在第3個彎道入口處反向施加持續(xù)2 s的4 N·m誤操作轉(zhuǎn)向力矩；處于遲鈍狀態(tài)的駕駛員C在第3個彎道入口處完全脫離駕駛狀態(tài)；激進(jìn)型駕駛員D以4 N·m的誤操作轉(zhuǎn)向力矩行駛過第3個彎道。不同駕駛員在采用協(xié)調(diào)控制前后的橫向運動控制效果如圖3所示。

圖3 側(cè)向偏差

根據(jù)仿真結(jié)果對側(cè)向偏差數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示。側(cè)向偏差的最大值對行車安全性影響最大，相較于駕駛員單獨控制車輛，協(xié)調(diào)控制明顯抑制了車輛的最大偏離程度，并且這一作用隨著駕駛員異常狀態(tài)的加深更加明顯。在平均值方面，輔助系統(tǒng)的參與使總體的橫向運動控制效果有了明顯的提高。此外，當(dāng)駕駛員單獨控制車輛時，會不斷調(diào)整行進(jìn)方向，從而車輛距道路中心線的側(cè)向偏差yLCG表現(xiàn)出一定的波動現(xiàn)象；當(dāng)駕駛員處于異常狀態(tài)時，這一現(xiàn)象更為明顯，而協(xié)調(diào)控制能大幅平緩車輛的轉(zhuǎn)向行為，使車輛的轉(zhuǎn)向過程平滑穩(wěn)定。

表3 側(cè)向偏差數(shù)據(jù)分析

圖4 駕駛員權(quán)值

圖4 為駕駛員的權(quán)值變化情況。若認(rèn)為權(quán)值w≥0.5時駕駛員占據(jù)主要控制權(quán)限，w≥0.8時駕駛員占據(jù)絕對控制權(quán)限，則駕駛員處于正常狀態(tài)時，有97.24%的時間享有主要控制權(quán)限，有74.98%的時間享有絕對控制權(quán)限，同時車輛的最大偏離程度在輔助系統(tǒng)的引導(dǎo)作用下降低了42.2%。當(dāng)駕駛員處于疲勞或遲鈍狀態(tài)時，駕駛員的控制權(quán)值有所降低，但相比于輔助系統(tǒng)仍有更多的控制權(quán)限，同時輔助系統(tǒng)介入程度的加深也進(jìn)一步提高了路徑跟蹤精度。激進(jìn)型駕駛員雖然能維持車輛行駛在道路中心線附近，但其反復(fù)調(diào)整車輛行進(jìn)方向的現(xiàn)象更為明顯，權(quán)值分配策略通過觸覺引導(dǎo)的作用平緩了其轉(zhuǎn)向操作行為。當(dāng)駕駛員發(fā)生誤操作行為時，為保證行車安全，輔助系統(tǒng)會接管轉(zhuǎn)向盤，駕駛員的權(quán)值將大幅降低，如圖所示均不超過0.2。而相應(yīng)的，車輛的最大側(cè)向偏差均不超過0.35 m，即權(quán)值分配策略通過犧牲駕駛員權(quán)值的方式，對其誤操作行為進(jìn)行了有效的糾正。

圖5展示了仿真過程中4位駕駛員的轉(zhuǎn)向力矩變化情況，圖中Tz通過式（24）計算得出。駕駛員的工作負(fù)荷表現(xiàn)在兩個方面：一是需要持續(xù)施加轉(zhuǎn)矩Td在轉(zhuǎn)向盤上；二是反復(fù)調(diào)整車輛行駛方向。前者本文中通過駕駛員的轉(zhuǎn)向工作負(fù)荷（steering effort of driver，SED）進(jìn)行衡量，即對Td求定積分獲取，如式（25）所示；后者通過轉(zhuǎn)向盤的方向變換次數(shù)（number of direction changes，NDC）衡量。只對第3個彎道前的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果見表4。

圖5 轉(zhuǎn)向力矩對比

由表4可知，輔助系統(tǒng)參與轉(zhuǎn)向控制后，NDC值明顯下降，即駕駛員的轉(zhuǎn)向過程更為平滑，由于調(diào)整車輛行進(jìn)方向的行為次數(shù)減少而導(dǎo)致其重復(fù)工作量大幅降低。在SED上，無論輔助系統(tǒng)參與與否，同一駕駛員施加到轉(zhuǎn)向盤的轉(zhuǎn)矩的大小量級不會有太大改變。因此分析時以駕駛員A單獨控制時的SED值為標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)駕駛員B、C的SED值分別只有標(biāo)準(zhǔn)值的82.63%和59.58%，駕駛員D由于其具有過度轉(zhuǎn)向傾向，因而其SED值為標(biāo)準(zhǔn)值的124.93%。

表4 駕駛員工作負(fù)荷數(shù)據(jù)分析

從Tz的角度來看，對于駕駛員A，輔助系統(tǒng)僅在彎道的入口和出口處提供少許的助力力矩，從而抑制車輛的最大側(cè)向偏差。激進(jìn)型駕駛員D由于仍能維持一定的控制精度，因而Tz同樣很小，主要是觸覺引導(dǎo)作用。對于駕駛員B和C而言，由于其不能提供足夠的轉(zhuǎn)向力矩，所以當(dāng)車輛偏離一定程度時系統(tǒng)會施加大轉(zhuǎn)矩以糾正車輛的偏離行為，因而在圖中表現(xiàn)出一定的“凸起”，從而補足轉(zhuǎn)向力矩不足的部分。

4 硬件在環(huán)實驗

在實驗臺上進(jìn)行硬件在環(huán)實驗以驗證權(quán)值分配策略的可行性。實驗采用NI PXI主機為工控機，在CarSim中搭建整車模型，在Labview中編寫控制程序，通過轉(zhuǎn)矩傳感器實時采集駕駛員的轉(zhuǎn)矩信號并經(jīng)由PXI主機傳回Labview。硬件在環(huán)實驗的具體流程如圖6所示。

硬件在環(huán)實驗分成兩部分，采用Alt 3 Road from FHWA仿真道路，路面附著系數(shù)為0.8。當(dāng)駕駛員熟悉了道路及實驗臺操控后，其以80 km／h的時速單獨控制車輛跑完全程。在第二部分實驗中加入權(quán)值分配策略，且駕駛員相較于第一部分的實驗只施加部分轉(zhuǎn)向力矩并在第3個彎道入口處（即27 s時）反向轉(zhuǎn)動轉(zhuǎn)向盤2 s以模擬疲勞狀態(tài)下的誤操作行為。硬件在環(huán)的實驗結(jié)果如圖7～圖9所示。

圖8 轉(zhuǎn)矩對比

圖9 駕駛員權(quán)值

圖7 展示了實驗中的橫向運動控制效果。由于每次實驗時駕駛員的轉(zhuǎn)向行為不完全相同，因而在權(quán)值分配前后，兩條曲線在同一時刻的偏差值的對比性較低。從總體上看，駕駛員單獨控制時的最大側(cè)向偏離程度為0.689 m，平均側(cè)向偏離程度為0.214 m；權(quán)值分配策略參與后且未發(fā)生誤操作行為時的最大側(cè)向偏離程度為 0.496 m，降低了28.01%，平均側(cè)向偏離程度為0.227 m?？梢姴捎脵?quán)值分配策略后，處于疲勞狀態(tài)的駕駛員也能很好地完成駕駛?cè)蝿?wù)，其橫向運動控制效果不低于正常狀態(tài)下單獨控制時的效果。車輛在誤操作處的側(cè)向偏差為0.72 m，并未偏離車道，可見權(quán)值分配策略能有效糾正駕駛員的誤操作行為。

圖8所示為實驗中的轉(zhuǎn)向力矩變化情況。由于輔助系統(tǒng)的引導(dǎo)作用以及提供了部分轉(zhuǎn)向力矩，疲勞狀態(tài)下駕駛員轉(zhuǎn)矩相較于正常狀態(tài)有一定程度的下降，其SED值為正常值的84.71%。在NDC上，由圖可見，駕駛員調(diào)整轉(zhuǎn)向盤的次數(shù)也有明顯下降，其重復(fù)工作量得以有效的降低。

圖9展示了實驗中的權(quán)值變化情況?？梢婑{駛員在直線路段上對車輛的控制度較高，但在彎曲路段上，為了跟蹤道路中心線，避免事故的發(fā)生，其權(quán)值處于一個相對較低的水平。但總體而言，駕駛員仍有59.61%的時間享有主要控制權(quán)限，有39.39%的時間占據(jù)絕對控制權(quán)限。硬件在環(huán)的實驗結(jié)果與前述仿真分析結(jié)果相一致。

5 結(jié)論

本文中考慮了駕駛員的輸入作用對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的影響，設(shè)計了基于MPC的橫向運動控制器，分析了不同程度的權(quán)值分配對路徑跟蹤效果和駕駛員主觀感受的影響，并基于預(yù)期偏移距離設(shè)計了權(quán)值分配函數(shù)。

通過CarSim／Simulink聯(lián)合仿真和硬件在環(huán)實驗對協(xié)調(diào)控制的實驗結(jié)果進(jìn)行了對比分析，結(jié)果表明：

（1）采用權(quán)值分配策略可顯著抑制車輛的最大側(cè)向偏移量，提高橫向運動控制精度，并且這一作用隨著駕駛員異常狀態(tài)的加深更加明顯；

（2）正常駕駛員和具有過度轉(zhuǎn)向傾向的激進(jìn)型駕駛員由于仍能維持車輛的側(cè)向位置，因而權(quán)值分配的作用主要在于通過觸覺引導(dǎo)平滑車輛的轉(zhuǎn)向控制行為，減少駕駛員反復(fù)調(diào)整車輛行進(jìn)方向的次數(shù)，降低駕駛員在轉(zhuǎn)向任務(wù)中的重復(fù)工作量，輔助系統(tǒng)很少干涉駕駛員的操作行為；

（3）對于疲勞駕駛員，權(quán)值分配策略除了上述作用外，還可在一定程度上降低駕駛員施加的轉(zhuǎn)向力矩Td，從而降低其工作負(fù)荷，但為了保證行車安全，輔助系統(tǒng)的權(quán)值也有相應(yīng)的提高；

（4）對于駕駛員的誤操作行為，權(quán)值分配策略具有很強的容錯能力，可以及時糾正車輛因誤操作而出現(xiàn)的偏離現(xiàn)象。

由于個體間差異和存在駕駛員改變操作意圖的可能，將駕駛員的個體習(xí)慣及人機權(quán)限切換納入?yún)f(xié)調(diào)控制策略的問題仍有待進(jìn)一步研究。