預瞄距離自適應的路徑跟蹤駕駛員模型

楊 浩，薛 鋒，稅永波，韓中海

（1.重慶工商職業學院，重慶 401520；2.中國汽車工程研究院股份有限公司，重慶 401122）

前言

基于駕駛員的前視作用，不同學者提出了不同的駕駛員模型。李紅志等人在最優預瞄駕駛員模型的基礎上，提出了一種預瞄時間自適應算法，該算法可以完成復雜道路和邊界約束條件下的駕駛操作任務[1]。陳無畏等人基于駕駛員具有預測汽車軌跡的能力，建立了多種不同的預瞄駕駛員模型，表現出良好的路徑跟蹤精度和很強的魯棒性[2]。顧筠等人通過融合遠近預瞄點的位置信息進行轉向決策，建立了一種基于兩點融合的方向預瞄駕駛員模型[3]。趙治國等人為了提高車輛路徑跟蹤的精度，兼顧轉向頻度和車輛穩定性，建立了基于粒子群多目標優化的無人駕駛車輛路徑跟蹤控制預瞄距離自適應優化算法，該方法可以提高路徑跟蹤的精度，增大對路況與車況的適應性，提高了車輛路徑跟蹤的可靠性[4]。管欣等人提出一種對汽車非線性動力學具有自適應性的復活校正方法，設計的模型無需進行參數標定，該模型對汽車動力學的非線性特性具有很好的自適應能力[5]。以上駕駛員模型在路徑跟蹤精度方面有較大提高，但是較少分析預瞄距離對路徑跟蹤的影響。因此，本文基于曲率與車速，對預瞄距離的遠近進行選擇，建立了基于經驗的預瞄距離自適應模型，主要用于改進路徑跟蹤的精度和適應性，逼近真實的駕駛員預瞄跟蹤行為。

1 預瞄遠近點的決策

真實的駕駛員在路徑跟蹤時，往往通過前視作用對目標路徑的信息進行獲取。為確保車輛跟蹤路徑的精度，駕駛員需要對預瞄的橫向誤差進行控制，通過轉動方向盤轉角，來使車輛的跟蹤軌跡與預瞄的目標路徑橫向誤差最小，實現路徑跟蹤的有效性，提高路徑跟蹤的精度。駕駛員的預瞄距離示意圖如圖1 所示。

圖1 駕駛員預瞄距離示意圖

駕駛員在預瞄的過程中，其預瞄跟蹤的原理如下，假設駕駛員處于車輛的質心位置O 點，其預瞄視線區域沿車輛的正前方。駕駛員跟蹤的目標路徑為f（x），在目標路徑上預瞄的了A0、A1、A2、A3四個點。其對應的預瞄方向的值分別為xo、x1、x2、x3。對應的橫向誤差分別e0、e1、e2、e3。當駕駛員在路徑跟蹤時，假設駕駛員在預瞄方向預瞄的路線為直線路徑，如A0、A1路徑。對應的側向誤差為e0、e1，由于在直線路徑，駕駛員的視線距離應該放得較遠，這樣決策的方向盤轉角小，車輛受到的離心力小，有利于提高車輛的行駛穩定性，可以實現直線路徑跟蹤的精度，增強車路徑跟蹤的適應性。駕駛員預瞄環節的流程圖如以下圖2 所示。

圖2 駕駛員預瞄環節流程圖

隨著車輛的往前行駛，駕駛員跟蹤的目標路徑由直線路徑變為彎道路徑。如路徑A1、A2，在彎道路徑行駛時，由于車輛受到的離心力較大，車輛容易失穩，且彎道路徑行駛時，駕駛員往往注意力相對集中，為了兼顧路徑跟蹤的精度和行駛穩定性，因此駕駛員往往采用近點預瞄跟蹤。

駕駛員選擇不同的預瞄點對車輛的跟蹤精度有較大影響。預瞄距離選擇過大，其決策的方向盤轉角往往較小，這樣雖然提高了車輛行駛的穩定性，但是無法兼顧車輛路徑跟蹤的精度。當預瞄距離選擇較小時，雖然駕駛員此時預瞄視線相對較短，注意力相對集中，對車輛跟蹤的側向誤差過于看重，決策出的方向盤轉角往往較大。此時在較大的方向盤轉角下，車輛可以較快地響應轉向需求，有利于側向誤差迅速減小。但是此時，駕駛員決策的方向盤轉角較大，車輛轉向的離心力較大，車輛容易失去溫度性。因此，距離較遠雖然可以較快響應側向誤差，但是容易失去車輛行駛的穩定性。

基于以上分析，只有合理地選擇預瞄距離的遠近，才能符合真實駕駛員的預瞄跟蹤行為，比較駕駛員的實際駕車行為，提高車輛路徑跟蹤的適應性，兼顧駕駛員在路徑跟蹤時的精度和行駛穩定性。參考心理與生理學家Land 和Horwood在對駕駛員跟車行為的研究表明[6-7]，真實駕駛員在不同曲率的路徑上跟蹤時，目光視線主要集中在車前方較近區域6 m～8 m，有利于大曲率路徑跟蹤。當在直線路徑跟蹤時，此時的曲率較小，駕駛員的視線主要集中在車前方較遠區域10 m～20 m。其預瞄跟隨的機理如圖3 所示。

圖3 駕駛員預瞄遠近點決策示意圖

圖2 的預瞄跟蹤原理如下：假設駕駛員在視線前方預瞄的目標路徑為直線路徑，在直線路徑上預瞄了兩個點，分別為近、遠點A0、A1。在直線路徑時，目標路徑的曲率ρ為0，此時駕駛員根據目標路徑曲率值為0 的大小來選擇遠點進行預瞄跟蹤，由于直線路徑車輛的行駛的穩定性較高，此時駕駛員更關注來提高車輛路徑跟蹤的精度，因此選擇遠點進行預瞄跟蹤，如A1進行預瞄跟蹤。在彎道路徑時，目標路徑的曲率ρ大于0，此時駕駛員根據目標路徑曲率值非0 的大小來選擇近點進行預瞄跟蹤，由于彎道路徑車輛的行駛的穩定性較低，此時駕駛員更關注提高車輛路徑跟蹤的穩定性，因此選擇近點進行預瞄跟蹤，如A2進行預瞄跟蹤。在不同曲率的路徑上選擇不同的預瞄點進行路徑跟蹤，更符合真實駕駛員的駕駛行為，有利于提高車輛的路徑跟蹤精度和行駛溫度性。

基于以上分析，可以建立以下預瞄遠、近點的決策模型。

式中，d為預瞄距離，d0為駕駛員的初始預瞄距離，△d為預瞄距離的增量，參考心理與生理學家Land 和Horwood的研究成果，可以設定初始預瞄距離為12 m，預瞄距離的增量為6 m。當駕駛員預瞄到前方路徑的曲率為0 時，表明跟蹤的路徑為直線路徑，選擇遠點18 m 進行預瞄跟蹤。當駕駛員預瞄到前方路徑的曲率非為0 時，表明駕駛員跟蹤的路徑為彎道路徑，選擇遠點18 m 進行預瞄跟蹤。駕駛員預瞄遠、近點的決策流程圖如圖以下圖4 所示。

圖4 駕駛員預瞄遠近點決策示意圖

2 預瞄距離自適應變化

駕駛員預瞄距離的遠近點的選擇，在一定程度上逼近了駕駛員的預瞄跟蹤行為。但是真實駕駛員在路徑跟蹤時，其預瞄的視線是連續變化的。而遠近點的預瞄方式會產生跳變，這與真實駕駛員的預瞄跟蹤行為有所差異。根據郭孔輝院士的研究成果表明[8]，駕駛員預瞄更一般的形式是其目光不只集中于前方一點，而是著眼于前方一段路，并使汽車在這一段路程內的誤差最小。同時駕駛員的預瞄視線應隨目標路徑曲率的大小和車的速度自適應調整。當車速較高和目標路徑曲率較小時，此時駕駛員的預瞄距離應自適應增大。當車速較低和目標路徑曲率較大時，此時駕駛員的預瞄距離應該自適應降低。

基于以上分析，本文通過數學模擬的方法，提出一種預瞄距離自適應變化模型。通過設置不同的經驗系數，來尋求一種預瞄距離隨車速和目標路徑曲率自適應調節的模型。雖然不同的駕駛員預瞄的風格有所差異，但是每個駕駛員預瞄跟蹤的趨勢是一致的，這就是預瞄距離可連續變化，且預瞄距離隨目標路徑曲率和車速自適應變化。駕駛員預瞄距離自適應的流程圖如以下圖5 所示。

圖5 預瞄距離自適應流程圖

為了更真實地逼近駕駛員預瞄距離調節機理，本文建立如下預瞄距離自適應模型。該模型可以實現預瞄距離自適應跟蹤。

式2 中的公式含義如下，d為預瞄距離，φ1、φ2、φ3、φ4為不同的駕駛員經驗系數。不同的駕駛員決策的經驗系數有所不同，因此預瞄距離調節的遠近有所差異，但是駕駛員調節的趨勢是預瞄距離隨曲率的變大減小，反之亦然。隨車速的升高而增大，反之亦然。根據反比例函數和指數函數的性質，為了滿足預瞄距離隨車速的升高而增大，設計車速變量V 作為反比例函數的分子。為了滿足預瞄距離隨道路曲率的增大而減小的變化趨勢，設計目標路徑曲率的函數作為分母。由于當目標路徑為直線路徑時，目標路徑的曲率值為0，而反比例函數的分母不能為0，因此，引入指數函數作為分母，為了使設計的預瞄距離便于計算和應用于實際工程，選擇常用的e 作為指數函數的底數。同時不同的駕駛員在預瞄跟蹤時，初始的預瞄距離有所不同，設計了兩個常數作為預瞄定距離的調節量，分別為φ3、φ4。φ3為預瞄距離初始設定距離，φ4為駕駛員校正預瞄距離。

式2 中的系數取值如下，先設定初始預瞄距離φ3為6m，當在直線路徑跟蹤時，目標路徑的曲率為0，為了使預瞄距離最遠，因此在車速取最大值為120 km/h 時，應使預瞄距離最遠20 m，因此設定φ1為0.11。為了使模型趨于簡化，設計指數函數的經驗系數為1，這樣建立的指數模型就直接與目標路徑曲率相關聯。校正補償系數是對駕駛員的預瞄距離快速響應，可設計-2 m～2 m 作為補償校正量。因此整理預瞄距離自適應模型的結構框圖如以下圖6 所示。

圖6 預瞄距離自適結構框圖

3 結束語

本文建立了一種預瞄距離自適應路徑跟蹤模型，根據駕駛員當前車速和目標路徑的曲率，可以實現在車速較高或目標路徑曲率較小時的遠距離預瞄，在車速較低或目標路徑曲率較大時的近距離預瞄。因此，建模的預瞄模型可以實現預瞄距離的自適應調節，提高路徑跟蹤的精度和行駛穩定性。