考虑驾驶风格的驾驶员转向模型研究

摘要

一般地，驾驶员的驾驶风格呈现出较大的差异性。即使面对相同的驾驶任务，具有不同风格的驾驶员对车辆的操控方式也具有一定差异性，这种客观存在的差异性要求智能车辆的控制方式须具有多种模式。如何考虑驾驶员的驾驶风格，在满足跟踪准确性的同时，保障驾驶过程中的舒适性是当前研究的热点之一，同时也是未来发展智能化、个性化车辆主动控制技术的必然要求。 本文旨在以转向控制为切入点，建立一种考虑驾驶风格的驾驶员模型，即考虑驾驶风格的方向控制模型，研究并揭示具有某类驾驶风格的驾驶员操纵车辆的特性及其对车辆跟随性能和稳定性能的影响，从而为提高车辆控制系统针对不同驾驶人群的适应性提供新思路。其中，驾驶员的驾驶风格对车辆操纵的影响表现为具有某一种驾驶风格的驾驶员操控车辆的稳定性，以及任意驾驶员可能属于保守、适中或激进型驾驶员的随机性。 本文主要研究内容与结论如下： 首先，基于线性二自由度车辆动力学模型，选取相应的横向运动学参数作为状态量，建立预测控制模型。通过模型预测控制理论，以准确跟踪目标轨迹为控制目标，考虑车辆动力学的极限约束，确定状态量、控制量和控制增量的约束条件，并将转向控制器转化为二次规划问题进行求解。 其次，基于高速公路实车实验数据，提取平均车速、超速次数、最大横向加速度、横向加速度标准差、方向盘转角车速乘积最大值、车速超限速百分之八十的比例、纵向加速度标准差和最小车头时距等8项指标，利用主成分分析方法将提取的指标降维成分别反映驾驶员在不同维度驾驶特征的纵向驾驶特征因子、横向驾驶特征因子和耦合驾驶特征因子。基于K均值聚类方法对30名被试驾驶员的驾驶风格进行分类，最终被试驾驶员被分为保守型、适中型和激进型三类。对30名被试的分析表明，共有9名驾驶员属于保守型，17名驾驶员属于适中型，4名驾驶员属于激进型。 最后，通过研究不同类型驾驶员的驾驶特征，提取出最大横向加速度这一指标作为表征驾驶特征随机特性的指标。基于随机规划模型，将其随机特性量化为约束条件。同时，在正态分布假设的前提下，基于点估计和区间估计，对三类驾驶员最大横向加速度的分布特征作出了定量描述，从而建立考虑驾驶风格的驾驶员转向模型。 通过对驾驶员驾驶风格分类，并对最大横向加速度等车辆运动参数进行统计分析，可全面了解不同风格驾驶员的驾驶操作特征，在此基础上结合车辆控制方法，构建不同驾驶风格的驾驶员模型，可以为自动驾驶车辆的个性化控制设计提供理论支撑。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 驾驶风格辨识研究现状

1.2.2 驾驶员模型研究现状

1.2.3 车辆横向轨迹跟踪控制研究现状

1.2.4 国内外研究现状总结与分析

1.3 主要研究内容及技术路线

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 研究方法与技术路线

第2章 基于模型预测控制方法的车辆转向控制

2.1 车辆系统建模

2.1.1 坐标系定义

2.1.2 车辆运动学模型

2.1.3 车辆动力学模型

2.2 车辆横向控制原理介绍

2.2.1 模型预测控制算法基本原理

2.2.2 基于MPC的车辆轨迹跟踪基本原理

2.3 基于线性MPC的轨迹跟踪控制

2.3.1 预测模型

2.3.2 连续系统离散化

2.3.3 目标函数设计

2.3.4 约束条件设计

2.3.5 二次规划问题转化

2.5 本章小结

第3章 驾驶员的驾驶风格分类

3.1 实车实验介绍

3.1.1 参与实验驾驶员情况

3.1.2 实验过程及实验设备

3.2 基于主成分分析的驾驶风格评价指标选取

3.2.1 驾驶风格评价指标

3.2.2 主成分分析方法介绍

3.2.3 驾驶风格评价指标降维

3.3 驾驶风格聚类分析

3.3.1 K均值聚类算法介绍

3.3.2 聚类指标选择

3.3.3 聚类结果分析

3.4 本章小结

第4章 考虑驾驶特征随机性的转向控制模型

4.1 驾驶特征指标选取

4.2 最大横向加速度概率模型建模

4.2.1 区间估计模型

4.2.2 点估计模型

4.2.3 基于点估计模型的驾驶风格类别判断

4.3 基于随机规划模型的转向控制器设计

4.3.1 随机规划模型介绍

4.3.2 驾驶风格量化方法建模

4.3.3 基于机会约束规划模型的转向控制器构建

4.4 本章小结

第5章 车辆转向控制的仿真验证

5.1 仿真平台简介

5.2 基于经典MPC的转向控制器仿真实验验证

5.2.1 干混凝土路面下紧急避障轨迹跟随

5.2.2 砾石路面下紧急避障轨迹跟随

5.3 基于高速公路实验数据的转向控制器仿真实验

5.3.1 基于区间估计模型的仿真实验验证

5.3.2 基于点估计模型的仿真实验验证

5.3.3 两类概率模型的讨论

5.4 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的研究成果及参与的项目