驾驶员模型

摘要： 为了提高车辆的行驶轨迹精度和车辆稳定性,提出一种基于模糊PID控制的补偿式驾驶员控制模型。以车辆横向位移偏差和理想与实际横摆角速度之差为输入,建立输出为方向盘转角的补偿式模糊PID控制模型。联合CarSim和Simulink进行仿真,结果显示:在低、中速时补偿式模糊PID控制模型最大侧向偏差分别为0.036 m、0.046 m;相比增量式控制模型,补偿式模糊PID控制模型的控制精度分别提高了67%、45%,表现出更好的车辆车道保持性能。

摘要： 为了提高四轮转向(4WS)汽车的操纵稳定性和主动安全性,建立汽车二自由度四轮转向模型和系统状态方程,应用LQR最优控制理论建立了以横摆角速度和质心侧偏角为优化目标的四轮转向线性控制二次型最优控制模型,并基于路径跟踪策略建立预瞄驾驶员方向控制模型。基于"人-车-路"闭环控制系统,在Matlab/Simulink、CarSim联合仿真环境下对普通前轮转向、前后轮转角比例控制、LQR控制的控制效果进行验证。结果表明:LQR控制器能够很好地改善汽车质心侧偏角和横摆角速度的动态响应特性,高速控制效果最佳,基于LQR控制的4WS汽车具有更好的道路循迹能力、高速稳定性和主动安全性。

摘要： 针对车辆驾驶对于共享控制系统实用性的需求,提出了基于驾驶员转向模型的共享控制系统.基于驾驶员的视觉预瞄特性与神经肌肉特性建立了驾驶员转向模型,通过遗传算法辨识模型参数并分析其与车速和道路曲率之间的函数关系;采用模糊权重分配策略合理分配驾驶权重;本文利用基于所开发的CarMaker驾驶模拟实验平台,对系统进行在线测试和验证,结果表明该系统不仅能够更好地提升车辆的轨迹跟踪精度和安全性,辅助驾驶员转向,还能够极大地减轻驾驶员负荷.

摘要： 基于运动学和动力学模型的电驱动无人履带机动平台纵向决策研究存在自适应能力差、难以获得精确的模型参数等问题。针对无人履带机动平台直驶遇到障碍物并接近障碍物的行驶工况,根据驾驶数据提出一种驾驶员纵向决策机理,使用高斯混合-隐半马尔可夫模型对熟练驾驶员纵向决策过程进行建模。使用高斯混合模型对驾驶员在直驶接近障碍物过程中的意图进行辨识,并对驾驶行为进行聚类和量化;通过隐半马尔可夫模型描述驾驶员决策转移过程与相同决策的持续时间;进行不同地面条件下的实车验证。试验结果表明:所提出的驾驶员模型可以很好地模仿驾驶员纵向决策机理,使得最大加速度小于3.5 m/s^(2),最大减速度大于-4.5 m/s^(2),决策边界平均加速度绝对值趋近于0.8 m/s^(2);通过对不同地面条件下的决策持续时间分布进行再训练,该方法可以不依赖地面参数从而适应不同环境条件。

摘要： 针对智能汽车在复杂路径下跟踪效果不佳的问题,考虑车辆横纵向动力学耦合作用,提出一种横纵向控制驾驶员建模方法。根据道路条件对车辆转向和速度控制的影响,建立一种考虑路径曲率和横向坡度的多约束车辆动力学模型,并推导车辆侧翻和侧滑的临界速度,预测参考路径的安全车速;采用横向模型预测控制获得最优的前轮转角控制序列,纵向PID控制实现纵向速度跟随;搭建Simulink-CarSim和硬件在环联合仿真系统。仿真结果表明:横纵向控制驾驶员模型能够预测安全车速,提高路径跟踪精度和行驶稳定性,同时具有较好的鲁棒性。

摘要： 在大曲率转弯工况下,为提高驾驶员模型的路径跟踪精度和保证车辆横向稳定性,文章提出了一种针对大曲率转弯工况下的驾驶员模型。该模型采用横向预瞄误差调节的两点预瞄模型,根据预瞄点处的横向误差实现转向盘转角的输出。同时,该模型采用纵向控制,根据路径不同的转弯角度和车速决策车辆的制动压力,以实现对期望道路的路径跟踪。最后在TruckSim和Simulink联合仿真环境下,对文章提出的驾驶员模型路径跟踪控制仿真结果对比分析,结果表明,该模型在大曲率转弯工况下能够实现对期望路径的有效跟踪。

摘要： 以方向驾驶员模型为研究对象,讲解了自适应神经模糊推理系统的原理和结构,并基于自适应神经模糊推理系统建立了一种两输入单输出的方向驾驶员模型.输入变量是道路参考线到预瞄点的横向偏差和道路参考线与车辆X轴之间面积偏差,输出是车辆方向盘转角.首先,通过车辆动力学仿真软件Carsim获取车辆的仿真数据.其次,自适应神经模糊推理系统通过仿真数据能够自动获取模糊控制规则并建立方向驾驶员模糊控制器.最后,将基于自适应神经模糊推理系统建立的方向驾驶员模型和Carsim中的车辆动力学模型进行联合仿真.仿真结果表明:基于自适应神经模糊推理系统所建立的方向驾驶员模型能够对路径进行良好的跟踪.

摘要： 对汽车列车的运动特点进行了研究,建立了考虑铰接角的单拖挂汽车列车驾驶员模型;对挂车制动时车辆运动状态的变化进行了分析,设计了基于差动控制的道路跟踪控制器,建立了基于Simulink和Trucksim的联合仿真模型,验证了双移线工况下模型的路径跟随性和行驶稳定性.结果表明:基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制器,与单点最优预瞄驾驶员模型控制器和考虑铰接角的驾驶员模型控制器相比,转向过程更加平稳,提高了路径跟踪能力,降低了侧向加速度峰值,提高了行驶稳定性.

摘要： 以智能车辆方向驾驶员模型为研究对象,建立一种两输入单输出的遗传算法优化神经网络的方向驾驶员模型。其中驾驶员模型的输入变量是道路参考线到预瞄点的横向偏差(L_DR_1)和道路参考线与车辆X轴之间面积偏差(A_DRV_1),输出变量是最优方向盘转角。最后,将遗传算法优化BP神经网络驾驶员模型和Carsim车辆模型进行联合仿真。结果表明,建立的遗传算法优化BP神经网络的方向驾驶员模型能够对目标路径进行较好的跟踪。

摘要： 为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型.首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素.接着,基于深度确定性策略梯度算法建立了驾驶员跟车模型,将驾驶员跟车轨迹数据集输入到模拟跟车环境中,让智能体从经验数据中学习驾驶员的决策行为.最后,以原始工况数据为基准,对基于深度强化学习的跟车模型进行对比仿真验证,结果表明所构建的驾驶员跟车模型具有良好的跟踪性能,能真实地复现驾驶员的跟车行为.

摘要： 本文重点论述了最优控制理论在基于人—车—环境闭环汽车操纵稳定性的驾驶员模型建模上的应用,并展示了相关的研究例子,介绍了现有的研究成果和尚待解决的问题,最后展望了在智能车辆设计中驾驶员模型的发展方向.

摘要： 本文的驾驶员模型是在郭孔辉汽车单点预瞄理论的基础上建立的，并根据单轨车辆对稳定性的要求，作了一些改进。在大角度路径下，由于存在明显的侧倾，即使在低速，也不能机械地套用一般车辆转向时的Ackerman几何关系，本文根据需要进行了修正，以使其具有更好的路径跟随性。大角度路径更能反映道路的真实工况，且绝大多数的失稳都出现在转向过程中，因而大角度路径下闭环操纵运动仿真的成功对于今后分析单轨车辆的稳定性是十分必要的。另外，为了验证驾驶员模型的回正能力，增加了路面干扰输入。人－车闭环控制动力学模型的蛇行、双移线和定圆工况的仿真计算表明，此驾驶员模型是合理的和有效的，并有足够的抗干扰能力。适用于单轨车辆人-车闭环控制模型的动力学仿真研究。

摘要： 安全状态判断技术是汽车主动避撞系统功能实现的基础.本文针对现有研究工作的不足,以驾驶员车间距保持目的假设为基础,建立了新型驾驶员模型,通过驾驶员实验获得了反映驾驶员驾驶特点的模型参数,形成了基于驾驶员模型的汽车安全状态判断方法.经仿真及实验对比,该方法体现了驾驶员的驾驶特点,能够适用于多种交通状况,满足了汽车主动避撞系统的要求.

摘要： 该文阐述了把人工神经网络用于驾驶员模型研究的基本原理，提出了驾驶员的输入输出矢量，然后开发一种适宜的网络模型－ＣＰＮ模型。文中具体设计了该网络的训练算法，推导了网络权值的调整公式，并在此基础上，编制了有关软件进行闭环系统中驾驶员模型的训练、测试、最后，对该模型的性能进行了评价。

摘要： 采用模糊辨识方法，建立了驾驶员模型，并对驾驶员－汽车－环境闭环系统操纵稳定性进行了研究，模拟了几种典型式况的汽车运行，试验证明模型合理，仿真结果正确。

摘要： 本文首先建立了中央杆操纵和侧杆操纵的人机闭环的数学模型,其中驾驶员模型用了改进的驾驶员结构模型.应用同一理论评价飞机飞行品质是建立在人机闭环系统的基础上的,它是基于改进的驾驶员结构模型以及确定模型参数的一套方法的,并用驾驶员感受反馈信号的功率谱来衡量飞行品质.

摘要： 本文较详细地介绍了美国军用旋翼飞行器操纵品质的发展和技术状态。用表格形式汇总了五十年来ADS-33系列标准的演变过程，并用一个简图作了补充说明。根据对该标准的理解和相关资料的说明，提出了可以深入进行飞行模拟试验的四个领域，包括驾驶员模型的应用，进一步用等效系统的方法研究动态准则，PIO的识别和验证的若干要求以及结构的相互影响问题。根据直升机特性和标准中的目视感示评定等级（VCR）和可用感示环境（UCE）的要求，论述了在面向飞行任务的设计中必须注意的几个方面。

摘要： 该文通过计算机试验的手段，探讨汽车某些特性参数（如前后轮侧偏刚度）和使用参数（如车速）的变化对驾驶员—汽车闭环系统的影响。利用均匀设计法，在汽车前后轮侧偏风景工以及车速较大的变化范围内安排有限数量的试验点，通过对各试验点进行仿真计算，取得了车况在大范围变化时闭环系统特征的足够信息。彩多项式回归模型，对试验数据进行线性回归，利用逐步回归法和只产生比较好的回归的L-H算法选择回归自变量。得到的闭环 平价指标的回归模型经检验高度显著。从所获得的回归模型可以看出，闭环系统的综合评价指标与汽车前后轮侧偏刚度、车速这三个量之间存在着高阶非线性关系，而且各量之间还存在着高阶交互作用。

摘要： 该文通过计算机试验的手段，探讨汽车某些特性参数（如前后轮侧偏刚度）和使用参数（如车速）的变化对驾驶员—汽车闭环系统的影响。利用均匀设计法，在汽车前后轮侧偏风景工以及车速较大的变化范围内安排有限数量的试验点，通过对各试验点进行仿真计算，取得了车况在大范围变化时闭环系统特征的足够信息。彩多项式回归模型，对试验数据进行线性回归，利用逐步回归法和只产生比较好的回归的L-H算法选择回归自变量。得到的闭环 平价指标的回归模型经检验高度显著。从所获得的回归模型可以看出，闭环系统的综合评价指标与汽车前后轮侧偏刚度、车速这三个量之间存在着高阶非线性关系，而且各量之间还存在着高阶交互作用。

摘要： 该文通过计算机试验的手段，探讨汽车某些特性参数（如前后轮侧偏刚度）和使用参数（如车速）的变化对驾驶员—汽车闭环系统的影响。利用均匀设计法，在汽车前后轮侧偏风景工以及车速较大的变化范围内安排有限数量的试验点，通过对各试验点进行仿真计算，取得了车况在大范围变化时闭环系统特征的足够信息。彩多项式回归模型，对试验数据进行线性回归，利用逐步回归法和只产生比较好的回归的L-H算法选择回归自变量。得到的闭环 平价指标的回归模型经检验高度显著。从所获得的回归模型可以看出，闭环系统的综合评价指标与汽车前后轮侧偏刚度、车速这三个量之间存在着高阶非线性关系，而且各量之间还存在着高阶交互作用。

摘要： 本发明涉及用于车辆（1）的驾驶员辅助系统，其中，所述驾驶员辅助系统具有安装在车辆（1）中的至少一个控制器（2、4、6、9、11、14）和/或安装在车辆（1）中的至少一个传感器装置（16、17、18、19），其中，所述至少一个控制器（2、4、6、9、11、14）和/或所述至少一个传感器装置（16、17、18、19）具有通信接口（21），所述通信接口（21）可以用于在所述控制器（2、4、6、9、11、14）和/或传感器装置（16、17、18、19）与便携式通信设备（22）之间沿至少一个方向来直接地传输数据，所述数据绕过车辆内部的数据传输系统（20）。数据传输使得便携式通信设备（22）和控制器（2、4、6、9、11、14）和/或传感器装置（16、17、18、19）交互，从而辅助驾驶员驾驶车辆（1）的至少一个功能可以被执行。本发明还涉及一种车辆（1）和用于辅助驾驶员驾驶车辆（1）的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于跟驰模型与驾驶员特征的驾驶员感知距离建模方法，具体包括以下步骤：S1、获取目标车辆和前方车辆的运行轨迹数据；S2、获取目标跟驰模型，计算驾驶员特征参数；S3、获取驾驶过程中目标车辆与前方车辆的感知距离与真实距离之间的误差概率分布；S4、建立误差概率分布、驾驶员特征参数与真实距离之间的关系函数；S5、根据运行轨迹数据对关系函数进行优化，得到关系函数的优化系数；S6、获取驾驶员感知距离误差模型，根据真实距离和优化后的关系函数计算得到基于跟驰模型与驾驶员特征的驾驶员感知距离模型。与现有技术相比，本发明具有同时考虑距离感知行为的影响因素与异质性特征、提高驾驶员感知距离模型的准确性等优点。

摘要： 本发明涉及用于车辆（1）的驾驶员辅助系统，其中，所述驾驶员辅助系统具有安装在车辆（1）中的至少一个控制器（2、4、6、9、11、14）和/或安装在车辆（1）中的至少一个传感器装置（16、17、18、19），其中，所述至少一个控制器（2、4、6、9、11、14）和/或所述至少一个传感器装置（16、17、18、19）具有通信接口（21），所述通信接口（21）可以用于在所述控制器（2、4、6、9、11、14）和/或传感器装置（16、17、18、19）与便携式通信设备（22）之间沿至少一个方向来直接地传输数据，所述数据绕过车辆内部的数据传输系统（20）。数据传输使得便携式通信设备（22）和控制器（2、4、6、9、11、14）和/或传感器装置（16、17、18、19）交互，从而辅助驾驶员驾驶车辆（1）的至少一个功能可以被执行。本发明还涉及一种车辆（1）和用于辅助驾驶员驾驶车辆（1）的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于跟驰模型与驾驶员特征的驾驶员感知距离建模方法，具体包括以下步骤：S1、获取目标车辆和前方车辆的运行轨迹数据；S2、获取目标跟驰模型，计算驾驶员特征参数；S3、获取驾驶过程中目标车辆与前方车辆的感知距离与真实距离之间的误差概率分布；S4、建立误差概率分布、驾驶员特征参数与真实距离之间的关系函数；S5、根据运行轨迹数据对关系函数进行优化，得到关系函数的优化系数；S6、获取驾驶员感知距离误差模型，根据真实距离和优化后的关系函数计算得到基于跟驰模型与驾驶员特征的驾驶员感知距离模型。与现有技术相比，本发明具有同时考虑距离感知行为的影响因素与异质性特征、提高驾驶员感知距离模型的准确性等优点。

摘要： 驾驶员监视装置、驾驶员监视方法及驾驶员监视用计算机程序，抑制对驾驶员的打盹进行误判定。驾驶员监视装置具备：打盹判定部(51)，基于显示车辆(10)的驾驶员的脸部的脸部图像检测驾驶员的眼的开闭状态，基于眼的开闭状态，判定驾驶员是否在打盹；和对话判定部(52)，判定驾驶员是否在进行对话。打盹判定部，在判定为驾驶员在进行对话的期间，不判定为驾驶员在打盹。

摘要： 本发明涉及一种用于运行车辆的驾驶员辅助系统的方法，具有以及步骤：在车辆运行期间借助于驾驶员辅助系统多次执行部分自动化功能；其中在借助于驾驶员辅助系统的部分自动化功能中，调节车辆的纵向引导和/或横向引导，和/或输出描述车辆的周围环境的信息，和/或向周围环境输出信号；其中在已执行预定次数的部分自动化功能之后，对于借助通过驾驶员辅助系统能够部分自动化执行的后续功能，向车辆的驾驶员输出节制信号；并且其中在输出节制信号时，请求驾驶员对后续功能进行反馈。

摘要： 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度

摘要： 本发明提供一种利用驾驶员模型检测驾驶员干扰状态的方法，该方法包括：由外部传感器获取车辆的驾驶环境信息，根据车辆的位置和车道边界的关系判断驾驶意图；当驾驶意图是保持车道时，驾驶员模型根据驾驶环境信息和车辆状态信息计算方向盘转角改变量，根据当前车速和由车辆与前车的间隔时间确定的期望纵向加速度计算并输出油门开度；当驾驶意图是换道时，驾驶员模型根据驾驶环境信息和状态信息计算方向盘转角改变量，根据当前车速和由侧向加速度计算的期望纵向加速度计算并输出油门开度；将驾驶员模型计算得到的方向盘转角和油门开度与内部传感器获得的真实驾驶员的控制数据进行比较，判断驾驶员是否受到干扰；重复上述步骤，直至停车。

摘要： 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度的确定；步骤二、驾驶员反应时间Tn的确定；步骤三、静止状态下的安全距离确定；步骤四、加速度指数δ的确定；步骤五、舒适制动减速度bn的确定。有益效果：通过对驾驶员实际驾驶时的数据进行分析处理，能够得到符合驾驶员驾驶习惯的智能驾驶员模型参数，能够准确地描述驾驶员的纵向跟驰特性，实现对驾驶员跟驰行为的复现能力。

摘要： 本发明提供一种利用驾驶员模型检测驾驶员干扰状态的方法，该方法包括：由外部传感器获取车辆的驾驶环境信息，根据车辆的位置和车道边界的关系判断驾驶意图；当驾驶意图是保持车道时，驾驶员模型根据驾驶环境信息和车辆状态信息计算方向盘转角改变量，根据当前车速和由车辆与前车的间隔时间确定的期望纵向加速度计算并输出油门开度；当驾驶意图是换道时，驾驶员模型根据驾驶环境信息和状态信息计算方向盘转角改变量，根据当前车速和由侧向加速度计算的期望纵向加速度计算并输出油门开度；将驾驶员模型计算得到的方向盘转角和油门开度与内部传感器获得的真实驾驶员的控制数据进行比较，判断驾驶员是否受到干扰；重复上述步骤，直至停车。