智能駕駛車輛乘員舒適性研究綜述

余志超 李剛 曹天琳 沈玉龍

摘 要：隨著智能駕駛技術的發展 乘員乘坐舒適性成為了評判智能駕駛品質的標準之一。文章對智能駕駛汽車乘員舒適性改善方法的國內外研究進展進行了詳細調研 分別從智能駕駛汽車人機交互、控制方法以及發展趨勢進行了歸納 為高乘員舒適性的智能駕駛系統開發提供理論和方法借鑒。

關鍵詞：智能駕駛;乘坐舒適性;人機交互;轉向控制

中圖分類號：U461.6? 文獻標識碼：A? 文章編號：1671-7988（2020）18-25-02

Abstract： With the development of intelligent driving technology， passenger comfort has become one of the criteria for judging the quality of intelligent driving. The article conducts a detailed investigation on the domestic and foreign research progress of occupant comfort improvement methods of smart driving cars， and summarizes the human-computer interaction， control methods and development trends of smart driving cars， and provides theories for the development of smart driving systems with high occupant comfort And methods for reference.

Keywords： Intelligent driving; Ride comfort; Human-computer interaction; Steering control

CLC No.： U461.6? Document Code： A? Article ID： 1671-7988（2020）18-25-02

前言

長時間的連續駕駛會引起駕駛員的生理性疲勞與注意力分散 使其對車輛的控制能力降低 自動駕駛是解決該問題的技術方向之一 并已成為汽車領域的研究熱點。對于自動駕駛而言 在實現循跡、避障等常規駕駛動作外 舒適性是自動駕駛控制品質的直接體現之一 是影響乘員主觀感受的重要因素[1]。在自動駕駛汽車的實際道路測試時 甚至出現測試員不愿繼續進行自動駕駛測試的情況 原因是自動駕駛汽車行駛中導致測試員極度不舒適 經常出現眩暈乃至暈車的情況 乘坐體驗極差.密西根大學交通研究所一項新研究預測 無人駕駛技術到來之后 全球暈車的人會平均多出27.8%[2]。因此 自動駕駛汽車的乘員舒適性成為制約自動駕駛技術發展的一個關鍵問題。

1 國外研究情況

蘋果公司向美國專利和商標局申請了“舒適檔案”（Comfort Profiles）專利[3] 自動駕駛系統通過駕駛室內安裝的生理信號傳感器實時識別乘員的眼睛活動（包括眨眼、瞳孔收放）、坐姿、手勢、頭部位置乃至于是否出汗、體溫、心率等等 建立乘員檔案 并根據大多數乘客狀態調整汽車行駛方式 例如調整直線、轉向、變道的速度 尤其是在大幅度轉向時會調整速度盡可能降低離心力帶來的不適感。

Uber向歐洲專利局申請了一項乘客壓力監測系統專利[4]。在自動駕駛汽車駕駛室內安裝溫度、速度、紅外攝像頭等傳感器監測乘客的心率、體溫、汗液水平等生理指標 記錄下乘客的心跳基線 以監測乘客的焦慮水平 并在行駛過程中根據乘員生理狀態實時調整駕駛方式。

除了以上從人機交互方面提高智能車舒適性的方法外 結合人類駕駛員行為特征的轉向控制是L5級自動駕駛的另一種解決途徑。Zhang Y等通過研究駕駛員在高速公路上超車時的轉向行為 設計了類人轉向超車控制器[5]。

對于自動駕駛汽車出現乘員接管或介入轉向控制的情形 自動駕駛的轉向控制成為人車協同控制Driggs-Campbell等建立了一個可以預測駕駛員行為的建模框架 可生成與人類執行的軌跡類似的軌跡 改善了人與自動系統之間的協作[6]。

AT Nguyen等通過引入“虛構駕駛員”行為參數的方法 結合T-S模糊控制的方法設計了處理時變駕駛員參數的車道保持轉向控制器 顯著提升了人機協同控制下乘員的轉向舒適性[7]。

2 國內研究現狀

南京航空航天大學凌銳建立了一種擬人轉向控制模型[8]。針對城市工況下的大角度轉向問題 通過模仿駕駛員轉向過程中的視覺注意機制 建立視覺環境計算模型和一種擬人轉向行為的瀑布式決策控制模型 模仿駕駛員估計方向盤轉角的方式和調整方向盤的動作 通過對銳角和直角彎等大曲率轉向場景進行仿真分析。證明了所建立的擬人轉向控制模型泛化能力較強 能夠很好地跟蹤道路曲率變化 車輛運動軌跡與優秀駕駛員的駕駛軌跡非常相近。

長安大學山巖對于自動駕駛車輛擬人化換道策略和換道軌跡進行了研究[9]。研究通過實車實驗獲取了43名被試駕駛人的大量換道數據。通過分析換道數據 基于決策樹方法建立了不同場景下駕駛人換道決策模型 對駕駛人的駕駛風格進行分類 并且對大量換道軌跡進行擬合 建立了不同車速情況下的換道軌跡數據庫。無人車換道執行階段 根據自身車速和交通環境的差異性 從換道軌跡數據庫中直接選取最合適的換道軌跡 實現類人化的換道執行過程。

長安大學秦加合利用仿真方法研究了智能車輛換道過程中的舒適性[10]。使用carsim軟件 在simulink的仿真環境下建立智能車輛換道控制模型 分別對車輛在36km/h、72km/h和108km/h的速度下 對智能車輛在不同的換道時間內的側向加速度變化進行了研究。仿真結果表明：當智能車輛的換道時間大于8s時 側向加速度小于0.4m/s2 使乘員不產生不舒適的感覺。

清華大學張德兆提出了一種用于自適應巡航控制（ACC）系統的控制模式切換策略[11][12]。增設接近前車和超車2種控制模式 提出基于零期望加速度曲線的切換策略 并利用加權平均算法對控制量進行連續性處理。實車試驗表明：所設計的ACC控制模式切換策略與實際駕駛工況相符 能夠實現切換過程中加速度的連續平穩變化 提高了車輛換道舒適性。

3 結論

提升乘員舒適性是自動駕駛汽車面臨的重要問題 而導致自動駕駛汽車相較于傳統汽車面臨更嚴峻的乘員舒適性問題的根本原因 是自動駕駛功能代替了傳統汽車的駕駛員控制 目前利用人機交互技術緩解乘員暈車等不舒適感受 或者采用擬人式轉向控制技術提高人機協同控制時的舒適性 在一定程度上改善了智能駕駛汽車乘員舒適性。

參考文獻

[1] Elbanhawi M， Simic M， Jazar R. In the Passenger Seat： Investigating Ride Comfort Measures in Autonomous Cars[J].IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine， 2015， 7（3）：4-17.

[2] http：//www.umtri.umich.edu/what-were-doing/news/motion- sickness -autonomous-cars-dont-read-and-ride.

[3] Al-Dahle;Ahmad;（Cupertino，CA）;Han;ByronB.;（Cupertino， CA） CO -MFORTPROFILES[P].AN62215666，2019-4-7.

[4] Blau Joseph. Passenger Experience and Biometric Monitoring in an Autonomous Vehicle[P]. US2019225232，2019-07-25.

[5] Zhang Y，Hoogendoorn R， Mazo M， et al. Steering Controller Identifi -cation and Design for Human-like Overtaking[J]. Procedia Manu -facturing， 2015， 3：2526-2533.

[6] Driggs-Campbell K， Govindarajan V， Bajcsy R. Integrating Intuitive Driver Models in Autonomous Planning for Interactive Maneuvers [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2017， PP（99）：1-12.

[7] A. T. Nguyen， C. Sentouh and J. C. Popieul. Driver-Automation Cooperative Approach for Shared Steering Control Under Multiple System Constraints： Design and Experiments[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2017， 64（5）： 3819-3820.

[8] 凌銳.仿優秀駕駛員行為的無人駕駛車輛轉向控制研究[D].南京航空航天大學，2012.

[9] 山巖.自動駕駛車輛擬人化換道決策和換道軌跡研究[D].長安大學，2019.

[10] 秦加合，潘如楊.智能車輛換道過程中的舒適性研究[J].河北交通職業技術學院學報， 2013（1）：49-51.

[11] 張德兆，王建強，劉佳熙，李克強，連小珉.加速度連續型自適應巡航控制模式切換策略[J].清華大學學報（自然科學版），2010，50 （08）：1277-1281.

[12] 張德兆.基于彎道行駛的車輛自適應巡航控制[D].清華大學， 2011.