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      智能駕駛功能風(fēng)險預(yù)警策略研究

      2024-08-24 00:00:00廖正凱侯立升宋沖沖代陽林李齊麗
      汽車與新動力 2024年4期
      關(guān)鍵詞:風(fēng)險預(yù)警人機交互

      關(guān)鍵詞:智能駕駛;人機交互;預(yù)期功能安全;高級駕駛輔助系統(tǒng);風(fēng)險預(yù)警

      0 前言

      近年來,智能駕駛技術(shù)發(fā)展迅速,成為汽車行業(yè)及學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點。隨著自動駕駛等級的不斷提升,從輔助駕駛到高度自動化駕駛,智能駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜道路環(huán)境中的表現(xiàn)能力得到了顯著增強,極大地拓展了應(yīng)用場景的廣度和深度。然而,技術(shù)的快速發(fā)展并未完全消除其內(nèi)在的不確定性與風(fēng)險,特別是在面對極端或罕見交通情境時,智能駕駛系統(tǒng)的決策機制可能會暴露出局限性,導(dǎo)致誤操作或失控的風(fēng)險,威脅行車安全。為此,本文提出了一種創(chuàng)新性的智能化人機交互方案,旨在通過增強駕駛員與智能駕駛系統(tǒng)之間的信息交流,使駕駛員能夠?qū)崟r掌握車輛的運行狀態(tài)與系統(tǒng)意圖,從而在必要時刻迅速、準(zhǔn)確地介入車輛控制,糾正系統(tǒng)可能出現(xiàn)的非預(yù)期行為,以有效規(guī)避潛在的安全風(fēng)險。

      1 風(fēng)險預(yù)防模型的提出

      為了創(chuàng)建駕駛員智能化的人機交互方案,首先需要高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)創(chuàng)建風(fēng)險預(yù)防模型,其主要包括:信息輸入模塊、風(fēng)險模型估算模塊和人機交互顯示模塊。整體模型框如圖1所示。

      在智能駕駛的風(fēng)險預(yù)防模型估算條件下,設(shè)置人機交互界面(HMI)的提示區(qū),設(shè)計非預(yù)期功能解除引導(dǎo)說明,輔助駕駛員快速規(guī)避風(fēng)險。HMI 提醒功能可設(shè)計為預(yù)測和實時交互的文字顯示,或配有靈動的交互提示圖案,實時表征車輛的運動狀態(tài)和系統(tǒng)的操作意圖。

      2 智能駕駛風(fēng)險預(yù)防設(shè)計策略

      2. 1 加速過程

      ADAS功能處于加速控制中的風(fēng)險預(yù)防設(shè)計方案如圖2 所示。智能駕駛巡航的加速控制風(fēng)險預(yù)防模型運行的前提條件為:正常智能駕駛巡航工況,加速度大于0.2g(g為重力加速度)。在滿足前提條件的情況下,如下條件之一達成時,應(yīng)進行HMI 提示——“智能駕駛加速中,可踩制動踏板解除加速”:

      (1) 感知目標(biāo)的懷疑性目標(biāo)置信度判斷,即在雷達和攝像頭目標(biāo)不一致或有部分目標(biāo)不明確的情況下進行懷疑性目標(biāo)判斷置位。感知目標(biāo)置信度的判斷條件為:①雷達目標(biāo)分類為行人,攝像頭目標(biāo)為車輛等,針對雷達和攝像頭均有目標(biāo),但類別不同;②雷達和攝像頭目標(biāo)的距離偏差大于30cm,但類別相同;③雷達和攝像頭的目標(biāo)速度估算偏差大于10km/h,但位置和類別相同;④雷達目標(biāo)大于1.5 倍攝像頭目標(biāo)(尺寸、面積或體積),但類別、距離和速度估算基本相同;⑤雷達和攝像頭均有目標(biāo),目標(biāo)分類未知且位置相同。

      (2) 感知目標(biāo)的變化性目標(biāo)置信度判斷,即在融合目標(biāo)有突變或目標(biāo)定義不準(zhǔn)確的情況時進行變化性目標(biāo)判斷置位。

      感知目標(biāo)置信度的判斷條件為:①雷達和攝像頭目標(biāo)從有目標(biāo)到突然均丟失目標(biāo),在200 ms內(nèi)又突然恢復(fù)目標(biāo),如此反復(fù);②雷達和攝像頭目標(biāo)從有第一分類均突變?yōu)榈诙诸?,例如行人目?biāo)突然變?yōu)檐囕v目標(biāo);③雷達和攝像頭目標(biāo)從靜止目標(biāo)突然變?yōu)榇笥?0 km/h 以上的目標(biāo);④ 雷達和攝像頭目標(biāo)從30km/h以上目標(biāo)突然變?yōu)殪o止目標(biāo);⑤ 雷達和攝像頭目標(biāo)突然變大或變小,達到1.5 倍比率差異。

      (3) 自車加速度大于0.4g。

      (4) 有匯入和匯出路口時,根據(jù)高精地圖和定位的信息或通過感知的記憶存儲地圖或感知實時顯示等,判斷有岔路口的匯入或匯出。

      2. 2 減速過程

      ADAS功能處于減速控制中的風(fēng)險預(yù)防設(shè)計方案如圖3所示。

      智能駕駛巡航的減速控制風(fēng)險預(yù)防模型運行的前提條件為:正常智能駕駛巡航工況(自適應(yīng)巡航控制(ACC)、高速智能駕駛輔助( HWA)等縱向控制模式)下,減速度在0.3g 以上。在滿足前提條件的情況下,如下條件之一達成時,進行HMI 提示——“智能駕駛減速中,可踩油門或按cancel 鍵解除制動”:

      (1) 和感知目標(biāo)的懷疑性目標(biāo)置信度判斷,即在雷達和攝像頭目標(biāo)不一致或有部分目標(biāo)不明確的情況下進行懷疑性目標(biāo)判斷置位。

      (2) 感知目標(biāo)的變化性目標(biāo)置信度判斷,即在融合目標(biāo)有突變或目標(biāo)定義不準(zhǔn)確的情況時進行變化性目標(biāo)判斷置位。

      (3) 減速度大于0.4g。若減速度大于0.4g,突然退出ADAS 控制可能帶來駕駛員不可接管的風(fēng)險。駕駛員進行踩油門動作800 ms(可標(biāo)定)左右且油門開度達到40%(可標(biāo)定)以上就可實現(xiàn)風(fēng)險解除,并接管車輛,從而規(guī)避實際車輛前方?jīng)]有目標(biāo)而進行誤制動的被追尾風(fēng)險。

      2. 3 轉(zhuǎn)向過程

      在ADAS控制器智能判斷控制車輛處于轉(zhuǎn)向中的動作執(zhí)行過程中,存在因誤識別目標(biāo)或車道線而進行非駕駛員意圖或不符合環(huán)境的轉(zhuǎn)向動作風(fēng)險。為此,提出ADAS功能處于轉(zhuǎn)向控制中的風(fēng)險預(yù)防設(shè)計方案,如圖4所示。

      智能駕駛巡航的轉(zhuǎn)向控制風(fēng)險預(yù)防模型運行的前提條件為:車輛存在轉(zhuǎn)向動作幅度,且轉(zhuǎn)向速率超過1.5 (°)/s(該閾值基于車輛動力學(xué)分析模型,并通過模擬直線路段上向左或向右的轉(zhuǎn)向偏離情景進行校準(zhǔn)得出)。

      駕駛員發(fā)現(xiàn)風(fēng)險并進行介入的轉(zhuǎn)向操作時間標(biāo)定為3 s,此時間足夠滿足駕駛員進行脫手到接管響應(yīng)的適應(yīng)性反饋時間,但并不適合于當(dāng)前高階ADAS 功能出錯的搶救時間,一般發(fā)生風(fēng)險時高階ADAS 的搶救時間為1~2 s[1-2]。

      在滿足前提條件的情況下,本文提出了更合理的智能化人機交互方案,如下條件之一達成,即可進行HMI 提示——“ 智能駕駛往左/右轉(zhuǎn)向中,可緊握方向盤解除轉(zhuǎn)向動作”:

      (1) 在車道線識別的置信度判斷。有多種或復(fù)雜車道線的特征時,有轉(zhuǎn)向動作;識別為當(dāng)前車道線合理性之外的一條或多條車道線。

      (2) 在左/右側(cè)車道或旁邊有目標(biāo)物時,有轉(zhuǎn)向動作;當(dāng)兩側(cè)均有目標(biāo)物,往左預(yù)測2 s 內(nèi)有碰撞,往右預(yù)測2 s 內(nèi)有碰撞,且車輛并非處于轉(zhuǎn)向角度為微調(diào)居中情況(標(biāo)定居中車道內(nèi)的平均修訂值)或已處于居中范圍允許的范圍內(nèi)的行駛狀態(tài),此時有轉(zhuǎn)向動作。

      (3) 在前方有岔路口自車匯出時,有轉(zhuǎn)向動作;根據(jù)高精地圖和定位的信息或通過感知的記憶存儲地圖或感知實時顯示等,判斷有岔路口的匯出。

      (4) 在前方有交匯路口,自車并入時,有轉(zhuǎn)向動作。

      (5) 在有懷疑目標(biāo)插入或切出時,有轉(zhuǎn)向動作;判斷插入或切出的目標(biāo)物有突變特征或有懷疑性特征,進行提醒。

      (6) 在車道線突變時,有轉(zhuǎn)向動作,包括:① 車道線從有到突然均丟失,在200 ms 內(nèi)又突然恢復(fù),如此反復(fù);② 車道線從有第一分類突變?yōu)榈诙诸悺?/p>

      (7) 在有彎道半徑小于250 m 時,有轉(zhuǎn)向動作。

      3 風(fēng)險預(yù)防模型的設(shè)計流程

      根據(jù)智能駕駛巡航的功能安全和預(yù)期功能安全開發(fā)基礎(chǔ),選擇風(fēng)險因素的特征進行風(fēng)險點提取,以操縱和感知為主要導(dǎo)向進行安全因素的分支篩選,并結(jié)合功能安全的設(shè)計約束門限,進行風(fēng)險覆蓋度劃分,從而創(chuàng)建到模型的算法應(yīng)用中,形成“非常規(guī)行駛范圍”“有幅度的操縱”和“不確定性的校驗”等情況下的HMI 交互。風(fēng)險預(yù)防模型的設(shè)計流程如圖5所示。

      4結(jié)語

      本文提出了更合理的智能化人機交互方案,可提升駕駛員對智能駕駛系統(tǒng)實時狀態(tài)的認(rèn)知,增強行車的安全性。該方案預(yù)留了準(zhǔn)備解除風(fēng)險和校對風(fēng)險的時間,使駕駛更加安全可靠,體驗感更好。采用更貼近人性化的交互設(shè)計,如類似機器人溝通式的智能駕駛交互體驗,使車輛的人機交互更加靈動化。本文所提出的智能化人機交互方案,可為未來高階智能駕駛技術(shù)的應(yīng)用提供實踐路徑和設(shè)計參考。

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