2 重庆理工大学学报键总体来看, 驾驶行为建模主要分为纵向和横向控制 2 大类纵向控制是为了保持安全的车间距或者定速巡航等功能而设计 [1] ; 横向控制主要是通过调整方向盘来维持车辆稳定地行驶在道路中心, 这类问题又被称为驾驶员方向控制或转向控制 [2] 就驾驶员方向控制而言可分为补偿控制模

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1 第７卷第期重庆理工大学学报自然科学３年月Ｄ３ＪＣｑＵＴＮＳＶ７Ｎ３９６９ｊ６７４８４５ｚ３两种驾驶员方向控制模型的比较研究沈簊谭运生马爱静金智林南京航空航天大学能源与动力学院南京６摘要驾驶员方向控制模型是进行人车路闭环仿真和评价汽车操纵稳定性的重要环节对于评价各种新型转向系统探索汽车智能化驾驶技术有重要的指导和借鉴意义针对目前应用较为广泛的预瞄跟随模型和基于手臂神经系统的ＬＱＲ模型进行了分析并结合仿真进行了对比研究结果表明种模型虽然都具有良好的路径跟踪精度但建模思路不同具有相互不能替代的特点研究成果为进一步完善和应用驾驶员方向控制模型提供了参考关键词人车系统最优控制侧向动力学中图分类号Ｕ４７５文献标识码Ａ文章编号６７４８４５３６ＣｍｐｂＳＴｗＤＤＣＭＳＨＥＮＨＴＡＮＹＭＡＡｊＪＩＮＺＣＥＰｗＥＮｊＵＡＡＮｊ６ＣＡｂＭｐｂｐｍｐｍｍｂｗｗｐｋｗｍＡｐｘｐｍＴｐｐｐｍｍｋｍｐｗｗｋｗｍｗｐｗｗｍｍｍｂＬＱＲｍＲｐｂｐｗｍｍｐｂｐｗｐｐｐｐｗｍＫｗｍｐｍ驾驶方向控制模型将驾驶员的操纵行为用数测试具有更好的可重复性和试验安全性从早期学模型来描述结合仿真技术代替真实驾驶员完的汽车操稳性评价到汽车安全系统的控制策略成对汽车的操纵便于在汽车Ｖ字形开发流程的开发再到现阶段汽车自主辅助驾驶系统的探初期进行闭环评价该模型的建立不但能有效地讨准确地描述驾驶员的操纵行为并建立与驾驶缩短开发周期降低开发成本而且较试车员场地员具有良好一致性的驾驶员模型一直是研究关收稿日期３９３基金项目国家自然科学基金资助项目９６江苏省高校自然科学研究基金资助项目３ＫＪＢ５５作者简介沈簊９８男浙江绍兴人博士讲师主要从事智能与自主系统技术研究

2 2 重庆理工大学学报键总体来看, 驾驶行为建模主要分为纵向和横向控制 2 大类纵向控制是为了保持安全的车间距或者定速巡航等功能而设计 [1] ; 横向控制主要是通过调整方向盘来维持车辆稳定地行驶在道路中心, 这类问题又被称为驾驶员方向控制或转向控制 [2] 就驾驶员方向控制而言可分为补偿控制模型和预瞄跟踪模型 2 种 2 种模型都假定驾驶员通过注视道路前方某一点或部分区域来获取信息, 并据此决策方向盘转角区别在于, 前者直接将注视点处的信息与当前车辆运动状态进行比较来获取偏差量, 以此决策出控制输入 ; 而后者先通过预瞄估计出车辆行驶到此处时的运动状态, 再将该状态与预期道路比较形成偏差量来决策方向盘调整角由于考虑了预瞄环节, 因此较补偿控制模型更接近于实际情况然而, 由于现实中驾驶环境驾驶员行为的复杂性, 以及车辆本身的非线性时滞等因素, 至今没有形成完整统一的驾驶行为建模理论体系文献 [3-4] 对现有的建模方法进行了详细的综述, 而本文则从另一角度出发, 选取具有代表性的方法进行分析和对比, 以便更好地理解人车闭环系统, 为建立更加完善的驾驶员方向控制模型提供参考 1 建模方法的单点预瞄示意图, 该模型假设驾驶员根据当前时刻的汽车运行状态预测出到达预瞄点 B 后的位置, 并与预瞄点 f(t 0 +T) 进行比较, 获得侧向偏差 ; 再根据运动学原理, 以及方向盘转角与道路的几何关系推导出消除侧向偏差的最优曲率或最优侧向加速度 ; 然后, 驾驶员根据对汽车侧向动力学特性和自身生理滞后特性的了解将理想的侧向加速度转化为方向盘调整角, 使汽车行驶到预瞄点 B 后能与目标轨迹 f(t 0 +T) 重合图 1 单点预瞄示意图预瞄跟随系统的具体结构如图 2 所示其中 :T 为预瞄时间 ;V 为车速 ;T h 为手臂延时 ;τ 为神经延时 ;C(s)=c 0 (1+T c s) 为驾驶员的二阶校正环节 ;c 0 和 T c 分别为驾驶员校正环节的比例和微分增益, 与汽车的动力特性有关驾驶员建模的研究可以追溯到 20 世纪 50 年代, 当时的研究侧重于理解和评价车辆的动力学特性自 20 世纪 60 年代起, 驾驶员和车辆被当作一个整体来研究, 驾驶员的生理心理特性等因素也开始被加以考虑经过半个多世纪的发展, 涌现了大批优秀的建模方法 [5-7] 通过对大量文献的调研发现, 其中 2 种较为典型的建模方法值得深入分析和对比下面将对这 2 种方法进行简要介绍 1.1 预瞄 - 跟随模型预瞄 - 跟随模型 (previewfolower,pf) 由我国郭孔辉院士提出, 该模型由于物理概念清晰, 跟随精度较高, 已获得广泛的应用 [8] 参考图 1 所示图 2 预瞄跟随模型 1.2 NMS QR 模型另一个被广泛应用的模型由 Macadam 提出, 称为预瞄最优模型 (opticalpreviewcontrol,opc), 由于采用了最优化技术, 因此所形成的理论较为严密有效该模型通过将侧向跟踪偏差最小化来优化方向盘转角, 没有考虑横摆角偏差随后, Sharp 等人同时考虑了侧向位移偏差和横摆角偏差, 并将其发展为多点预瞄模型, 采用 LQR 方法求解最近, 由于各种先进转向系统, 如电动助力转

3 沈簊, 等 : 两种驾驶员方向控制模型的比较研究 3 向系统线控转向系统的出现, 迫切需要理解和考虑驾驶员手臂和方向盘的动态交互作用 Cole 等在 LQR 模型的基础上提出了基于手臂肌肉系统 (neuromuscularsystem,nms) 的驾驶员方向控制模型, 本文简称为 NMS LQR 模型 [9] NMS LQR 模型的结构如图 3 所示其中 :K a 为手臂的刚度增益 ;H r (s) 为手臂的反射控制单元 ;G s (s) 为手臂与方向盘耦合的传递函数计算方法如式 (1) 所示 H r (s)= ω c(sb r +K r )e -sτ r s+ω c (1) G s (s)= θ sw 1 = T m (J dr +J st )s 2 +(B dr +B st )s+(k dr +K st ) (2) 式 (1) (2) 中 :J st J dr 分别为方向盘和手臂的转动其中 : y p (k)=[y p0 (k) y p1 (k) y p2 (k) y p(n-1) (k) y p(n) (k)] T D =,E = 定义优化目标函数为 J= k=0q y (y(k)-y p0 (k)) 2 + q Ψ (Ψ(k)-Ψ p0 (k)) 2 +R 2 (θ sw (k)) 2 (5) 其中 :q y 和 q Ψ 分别为侧向和横摆角偏差的权值 ; R 2 为控制量的权值将式 (5) 转化为矩阵形式, 有惯量 ;B st B dr 分别为方向盘和手臂的阻尼 ;K st K dr 分别为方向盘和手臂的刚度 ;K r B r 分别为反射刚度和阻尼 ;ω c 为系统的截止频率 ;τ r 为神经传递延时其中 : J=lim k=0(z T (k)r 1 z(k)+θ sw (k)r 2 θ sw (k)) (6) z(k)= [ x(k) y p (k )] T,R 1 =C T QC C = /v x ΔT -1/v x ΔT Q = q y 0 0 q 通过 LQR 进行求解, 可得最优的方向盘转角 Ψ θ^sw(k)=-k p [ x(k) y p (k )] T (7) 图 3 NMS LQR 结构采用 LQR 控制器的设计方法, 假设车辆 2 自由度侧向动力学模型的离散形式为 : x(k+1)=a d x(k)+b d (k) (3) y(k+1)=c d x(k)+d d u(k) 将多点预瞄偏差信息与车辆动力学模型组合, 并用标准状态空间形式表示为 : x(k+1) [ y p (k+1 ) ] = A d 0 x(k) [ 0 D y p (k )] + 0 E y p(n+1)(k)+ B d 0 θ sw(k) (4) 其中 :K p =[k 1 k 2 k 3 k 4 k p1 k p2 k pn ]; k 1 ~k 4 分别代表车辆的状态增益 ;k p1 ~k pn 代表道路预瞄增益 2 仿真分析为评估 2 种驾驶员方向控制模型的路径跟踪性能, 选择双移线工况作为道路输入借助 Mat lab 仿真平台进行分析和比较表 1 给出了仿真选用的整车参数以及 2 种驾驶员方向控制模型相关的参数, 其中仿真车速为 120km/h

4 4 重庆理工大学学报表 1 参数汇总表 m/kg I z /(kg m -2 ) a/m b/m C f /(N rad -1 ) C r /(N rad -1 ) n rsw J st /(kg m -2 ) B st / (N ms rad -1 ) K st / J dr / (kg m -2 ) B dr / (N ms rad -1 ) K dr / ω c / (rad s -1 ) B r / (N ms rad -1 ) K r / τ r /s K a / T h /s τ c 0 T c 为确定预瞄跟随模型的最优预瞄时间, 综合考虑轨迹偏差 E 方向盘转速 δsw 和侧向加速度 y, 建立如下综合优化指标 : J T =J E +J δ sw +J y (8) ( ) J E = 1 t n tn 2 E dt 0 E J δ sw = 1 t n tn 0 J y = 1 t n tn 0 ( δ sw ) δ sw ( ) 2 dt 2 y dt y 其中 E δ sw 和 y 分别表示轨迹偏差方向盘转速和侧向加速度的门槛值在仿真计算中分别取 0 3m 360( )/s 和 0.3g 图 4 给出了预瞄时间 T 的范围是 0.3~0.9s, 为 0~2s, 采样时间间隔定为 0.02s, 这样可以获得 100 个预瞄点针对代价函数取不同权值计算出的最优控制增益如图 5 所示, 其中左栏表示状态增益, 右栏表示预瞄增益由图 5(a) 给出的预瞄增益可以看出, 不考虑方向角偏差会导致增益衰减较慢同理, 图 5(b) 给出的是未考虑侧向偏差的情况, 其状态增益明显降低图 5(c) 给出的是同时考虑侧向偏差和方向偏差的情况, 大约在第 60 个预瞄点处 ( 约 1.2s 处 ) 预瞄增益衰减到零, 且具有良好的状态增益, 在仿真中获得了满意的控制效果步长为 0.1s 时的仿真结果由图 4 可知, 指标 J E 随预瞄时间的增加而增大 ; 相反, 指标 Jδ sw 和 J y 随着预瞄时间的增大而减小, 这使得综合性能指标 J T 在 0.6s 处达到最小值因此, 在本文的仿真中预瞄时间 T 取 0.6s 图 4 性能指标与预瞄跟随模型不同,LQR 模型采用多点预瞄方式为计算最优的控制增益 K p, 取预瞄范围图 5 不同权重下的控制增益

5 沈簊, 等 : 两种驾驶员方向控制模型的比较研究 5 2 种方法的路径跟踪性能如图 6 所示由图综合 2 种模型的基本原理及分析, 将其各自 6 可知,2 种方法都能很好地实现路径跟踪相比的特点进行归纳, 如表 2 所示较而言,LQR 的跟踪精度更高, 但在其转向后期出现波动 ( 参见图 6(d)) 如对应实际驾驶工况, 则 3 结论表示较大的转向增加了驾驶员的负担, 因此驾驶 1) 闭环仿真结果表明 :2 种模型均具有良好员转向操纵紧张, 容易出现转向疲劳而预瞄跟的路径跟踪性能, 同时也具有各自的优缺点, 因而随模型在整个转向过程中操纵动作比较平稳, 且需要根据不同的应用进行选择需要注意的是 :2 转向角较小因此, 该模型以相对较低的转向负种模型都假定驾驶员采用固定预瞄方式, 而实际担实现了较为准确的道路跟随精度驾驶员会根据驾驶状态来动态调整预瞄线索, 因而自适应预瞄方式是需要继续研究的问题 2) 预瞄跟随模型从模拟人的角度出发, 将预瞄信息转化为最优的转向曲率, 再通过驾驶员动态校正环节进行跟踪模型的推导过程不但考虑车辆的动力学原理, 还考虑了驾驶员的生理因素, 各参数的物理概念明确, 但驾驶员实现转向动作仅考虑了一阶惯性环节, 因而与实际驾驶员的转向行为还存在差距 3) 基于 LQR 的模型采用最优控制理论, 控制效果较为理想由于考虑手臂和转向系统的交互过程, 经过改进有望用于动态评价近年来出现的先进转向技术, 例如电动助力转向系统和线控转向系统若该模型用于智能 / 无人车等应用, 则存在多点预瞄信息难以获取的困难, 此时, 单点预瞄信息的获取方式更加可行图 6 2 种模型的双移线仿真结果表 2 2 种模型的原理及特点模型基本原理优点特点缺点预瞄跟随将驾驶员视为理想的预测器和跟随器串联的形式, 据此求解出理想的跟随控制器模型参数具有清晰的物理意义, 便于理解驾驶行为的产生机理, 应用较为方便通过调整预瞄时间的方式较难获得最优性能, 驾驶员与转向系统的动态交互过程与实际有较大差别 NMS LQR 根据多个预瞄点的偏差量, 通过最小化代价函数的方式来计算控制增益基于最优化方法, 理论严谨可离线计算控制器增益, 仿真过程较为简便, 跟踪精度高物理概念不清晰, 优化计算量大, 预瞄点多而导致实际应用困难

6 6 重庆理工大学学报参考文献 : [1] 丁卫东, 柳祖鹏, 朱晓宏. 车辆纵向运动跟车间距控制的研究 [J]. 中国机械工程,2004,15(11): [2] ShenH,LingR,MaoJG,etal.Steeringcontrolstrategy guidebytwopreview visioncues[j].sciencechina TechnologicalSciences,2012,55(9): [3] Macadam CC.Understandingandmodelingthehuman driver[j].vehiclesystemdynamics,2003,40(1): [4] Pl chlm,edelmannj.drivermodelsinautomobiledy namicsapplication[j].vehiclesystemdynamics,2007, 45(7): [5] 段立飞, 高振海, 王德平. 驾驶员对汽车方向的自适应控制行为建模 [J]. 机械工程学报,2011,47(8): [6] 沈簊, 凌锐, 李舜酩. 基于预瞄最优曲率模型的大曲率转向控制方法 [J]. 中国机械工程,2012,23(17): [7] UngorenAY,PengH.Anadaptivelateralpreviewdriver model[j].vehiclesystem dynamics,2005,43(4): [8] GuoK,GuanH.ModelingofDriver/VehicleDirectional ControlSystem[J].VehicleSystem Dynamics,1993,22 (3): [9] PickAJ,ColeDJ.Amathematicalmodelofdriversteer ingcontrolincludingneuromusculardynamics[j].jour nalofdynamic Systems,Measurement,and Control, 2008,130(031004):1-9. ( 责任编辑刘舸 ) 櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌重庆理工大学学报 ( 自然科学 ) 影响因子再创新高据科学技术文献出版社出版的北京万方数据公司 2013 版中国科技期刊引证报告, 重庆理工大学学报 ( 自然科学 ) 影响因子达到 0.784, 在全国 62 家工业技术类大学学报中排名第 2, 在 177 家自然科学类大学学报中排名第 8, 创历史新高影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标, 它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标, 而且也是测度期刊的学术水平, 乃至论文质量的重要指标重庆理工大学学报 ( 自然科学 ) 影响因子的大幅提升, 在一定程度上反映了杂志学术水平和影响力的提高, 具有重要的意义在此, 衷心地感谢广大的作者和读者, 以及长期关心支持我们期刊发展的专家学者我们将继续秉承天道酬勤, 格物至善 ; 恪尽职守, 全心全意的社训, 力争期刊获得更大的发展櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌櫌

东南大学学报自然科学版第卷

东南大学学报自然科学版第卷第卷第期年月东南大学学报自然科学版徐进邵毅明彭其渊蒋朝哲以路线驾驶者车辆仿真系统为行车试验手段根据行驶过程中方向盘角输入和转速的时域变化分析了多条路线的操纵负荷特性试验路线的设计车速为含长大圆曲线卵型凸型回头曲线等组合结果表明在的山岭区高速公路上操纵车辆是非常容易的当曲线半径大到一定程度时曲线行驶和直线行驶已经不存在差别但仍需要方向干预当行驶速度偏离设计车速不多时