孫學聰,魏巍,董瀟雅
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一種人工介入的評估方法
孫學聰,魏巍,董瀟雅
(陜西重型汽車有限公司汽車工程研究院,陜西 西安 710200)
車輛使用頻率日益增長和對駕駛安全的重視程度不斷提高,駕駛行為分析已成為行車安全的重要環(huán)節(jié)。針對駕駛員行為的耦合性、隨機性和復雜性,選取方向盤為主要參考依據(jù),結(jié)合油門踏板、制動踏板可以有效評估駕駛意圖,對駕駛員是否介入車輛駕駛進行準確判斷。
駕駛行為;駕駛意圖
駕駛車輛在多種場景下,駕駛員進行相關(guān)操作,如前方出現(xiàn)擁堵踩制動進行制動操作控制縱向加速度。通過對比分析,篩選駕駛員通常會操作方向盤、踩制動踏板或油門踏板[1]等方式干預車輛運動。如何判斷駕駛員介入車輛駕駛行為,是主動安全和被動安全的重要參考依據(jù)。本文著重分析了多種條件下駕駛員干預車輛駕駛的行為,為車輛駕駛安全做好評估工作。
依據(jù)操縱車輛機構(gòu)[2]主要劃分為三個模塊:轉(zhuǎn)向介入模塊、制動介入模塊、油門介入模塊進行行為評估
1.1.1轉(zhuǎn)向介入模塊
線控車輛裝配的電控轉(zhuǎn)向機構(gòu),其可以通過報文形式反饋電控轉(zhuǎn)向狀態(tài);可通過各模式下報文變換,判斷人工介入程度。
1.1.2油門介入模塊
線控車輛裝配的電子油門,整車相關(guān)控制器采集油門電壓信號,通過判斷電壓變化獲取油門開度,并通過報文反饋油門開度狀態(tài);可通過對比油門開度變化,判斷人工介入程度。
1.1.3制動介入模塊
線控駕駛車輛裝配的電子制動系統(tǒng),其可以通過報文形式反饋電控制動系統(tǒng)狀態(tài),通過對比自動駕駛模式下報文與人工駕駛模式下報文變換,判斷人工介入程度。
以上三個功能進行分別評估后取“或”后輸出評估結(jié)果,系統(tǒng)框圖如圖1所示。
圖1 人工介入功能框圖
通過請求的轉(zhuǎn)角變化率,與真實的轉(zhuǎn)角變化率的在相鄰兩個周期內(nèi)差值;大于閾值時判斷駕駛員介入轉(zhuǎn)向操作。
同樣,通過請求的轉(zhuǎn)矩變化率,與真實的轉(zhuǎn)矩變化率的在相鄰兩個周期內(nèi)差值;大于閾值時判斷駕駛員介入轉(zhuǎn)向操作。但考慮到方向盤在自動駕駛過程中會產(chǎn)生抖動,所以需要先判斷真實轉(zhuǎn)角的變化率是否小于抖動閾值,若小于認為方向盤自然抖動,沒有人工介入。
轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)角判斷其中之一判定駕駛員操作即認為人工介入,邏輯框圖如圖2所示。
圖2 轉(zhuǎn)向介入邏輯框圖
通過如巡航請求的油門變化率,與真實的油門變化率的在相鄰兩個周期內(nèi)差值;大于閾值時判斷駕駛員介入轉(zhuǎn)向操作。而如巡航工況下真實的油門開度應為零,其變化率也應為零。邏輯框圖如圖3所示。
圖3 油門介入邏輯框圖
通過如巡航請求的制動變化率,與真實的制動變化率的在相鄰兩個周期內(nèi)差值;大于閾值時判斷駕駛員介入轉(zhuǎn)向操作。而在如巡航模式下真實的制動開度應為零,其變化率也應為零。邏輯框圖如圖4所示。
圖4 制動介入邏輯框圖
本文涉及的評估方案是建立在整車線控底盤的基礎(chǔ)上,依據(jù)總線通訊進行狀態(tài)分析評估,整車改制需求較少適合于線控駕駛車輛人工干預評估。
[1] 李霖.智能汽車自動緊急控制策略[J].同濟大學學報(自然科學版),2015.11.
[2] 余志生.汽車理論[M].北京:機械工業(yè)出版社,2009.
An artificial intervention evaluation method
Sun Xuecong, Wei Wei, Dong Xiaoya
( Shaanxi Heavy Vehicle Co., Ltd. Automotive Engineering Research Institute, Shaanxi Xi’an 710200 )
With the increasing frequency of vehicles and the increasing emphasis on driving safety, driver behavior analysis has become an important part of driving safety. According to the coupling, randomness and complexity of driver's behavior, the steering wheel is selected as the main reference, and the accelerator pedal and brake pedal are combined to evaluate the driving intention effectively, and to judge whether the driver is involved in driving accurately.
driving behavior; driving intention
A
1671-7988(2018)20-185-02
U471.3
A
1671-7988(2018)20-185-02
U471.3
孫學聰,男,(1980-),工程師,碩士,現(xiàn)從事智能駕駛技術(shù)開發(fā)和新能源混動控制策略開發(fā)。
10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.20.067