一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法技术

本发明专利技术公开一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法，其包括的步骤有：步骤一、建立基于人机转向力矩耦合的车路模型；步骤二、建立基于人机博弈的车辆轨迹跟随控制器；步骤三、建立人机冲突指示器；步骤四、建立控制权动态调整方法；有益效果：实现了在驾驶人与机器系统力矩耦合状态下的车辆横向控制；实时调节两者的控制权重。随着对抗程度的提高，控制权逐渐转移到驾驶人一方，机器系统控制作用降低，确保驾驶人享有最高的车辆控制权，冲突得到消解。

【技术实现步骤摘要】
一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法
本专利技术涉及一种人机共驾横向控制方法，特别涉及一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法。
技术介绍
目前，在汽车企业、技术供应商和政府的大力推动下，自动驾驶汽车取得了巨大的进步，已经在一些试点区域推出了商业服务，如无人驾驶出租车等。然而，由于技术限制、潜在的法律问题、以及更重要的安全因素，现阶段的自动驾驶汽车应用仍然十分有限。在这种情况下，人机共驾成为了从手动驾驶到自动驾驶之间的过渡方法，已收到国内外学者的广泛关注。人机共驾主要指驾驶人和机器系统同时或分时的掌握车辆的控制权。驾驶人和机器系统能够根据自身的驾驶目标对车辆施加控制。通过这种将驾驶人和机器系统组合成多智能体系统的方式可以提高车辆的安全性和舒适性，降低驾驶人的操作符合。然而，由于两者在感知、决策方面的不同，或是单方发生错误，驾驶人与机器系统之间将产生冲突，形成对抗，严重影响驾驶体验和安全性，因此，有必要在人机共驾横向控制的基础上加入冲突消解来提高人机共驾系统实用性、安全性以及用户友好性。专利CN108819951A通过建立驾驶员驾驶技能评价模型，对驾驶员的驾驶技能进行评价，从而为驾驶权的分配提供依据。该方法没有考虑到驾驶人和机器系统由于目标不同而产生的冲突，会使得在冲突发生时，机器系统的控制对驾驶人产生干扰，加大驾驶人的操作负荷。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了实现人机共驾横向控制的同时，有效消解驾驶人与机器系统之间的控制冲突而提供的一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法。本专利技术提供的具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法，包括如下步骤：步骤一、建立基于人机转向力矩耦合的车路模型：车辆转向系统建模如下：式中，Jeq，keq和beq分别为转向系统等效在转向盘上的转动惯量、刚度和阻尼；θ为转向盘转角；τv为转向系统等效在转向盘上的转向阻力矩；τh和τm分别为驾驶人和机器系统施加在转向盘上的转向力矩；在适用工况下，转向阻力矩主要与前轮转角成正比，即：τv＝Kvαf(2)式中，Kv为阻力矩增益，αf为前轮转角；前轮转角由下式得出：式中，u和v分别为车辆的纵向速度和侧向速度；ω为横摆角速度；lf为车辆质心到前轴的距离；isw为转向传动比；假设车速不变，考察车辆的侧向运动和横摆运动，采用汽车线性二自由度模型建立基于人机转向力矩耦合的车路模型，状态空间表达式如下：式中，x为状态向量；y为输出向量；A为系统矩阵；Bh和Bm分别为驾驶人控制矩阵和机器系统控制矩阵；C为输出矩阵；各个向量和矩阵表达式如下：y＝[δψ]系统矩阵A中Cf和Cr分别为前后轴的侧偏刚度；lf和lr分别为车辆质心到前后轴的距离；M为整车质量；Iz为车辆绕质心的横摆转动惯量，状态向量x中，δ为车辆质心的侧向位置；ψ为车辆的航向角；步骤二、建立基于人机博弈的车辆轨迹跟随控制器：将步骤一中式(4)的车路模型进行离散化，得到如下公式：式中，Ad＝TsA+I；Bhd＝TsBh；Bmd＝TsBm；Ts为采样时间；I为单位矩阵；以式(5)的离散车路模型作为预测模型，设模型预测控制方法中的预测时域为Np，控制时域为Nc，设当前时刻为k，假设车速在预测时域内保持不变，推导得到：Y(k)＝Θx(k)+ΦhTh(k)+ΦmTm(k)(6)式中，Y(k)为MPC输出，Th(k)和Tm(k)分别为驾驶人MPC输入和机器系统MPC输入；Θ为MPC系统矩阵；Φh和Φm分别为驾驶人MPC控制矩阵和机器系统MPC控制矩阵；各个矩阵表达式如下：Y(k)＝[y(k+1)…y(k+Nc)…y(k+Np)]TTh(k)＝[τh(k)τh(k+1)…τh(k+Nc-1)]TTm(k)＝[τm(k)τm(k+1)…Tm(k+Nc-1)]T基于式(6)的模型，人机共驾轨迹跟随问题描述为式(7)与式(8)，具体如下：式(7)与式(8)中，Qh和Qm分别为驾驶人和机器系统的误差权矩阵；Rh和Rm分别为驾驶人和机器系统的控制权矩阵；式(7)表达了驾驶人为了跟随自身的目标轨迹Yh而产生了输入Th；同样地，式(8)表达了机器系统为了跟随自身的目标轨迹Ym而产生了输入Tm；经过推导，Th和Tm的解析表达式分别如式(9)和式(10)，具体如下：采用博弈论中的纳什均衡，如果存在一个输入对满足式(11)：则该输入对为人机横向博弈控制的纳什均衡解；联立式(9)和式(10)，得到：则控制器的解为τ＝Ψ-1Ω(13)式中，τ＝[ThTm]T；步骤三、建立人机冲突指示器：设计两种人机冲突指示器，其一为瞬时人机力矩比，如式(14)所示：式中，τh，t和τm，t分别为t时刻的驾驶人和机器系统转向力矩；cITR为常数，用于降低数值波动；其二为目标轨迹偏差，如式(15)所示：式中，yh，i和ym，i分别为驾驶人目标轨迹和机器系统目标轨迹在i时刻的目标点；cTTD为常数，表示yh，i与ym，i的最大偏差；步骤四、建立控制权动态调整方法：调整Qm与Qh的比值，或者Rm与Rh的比值，均可影响控制权的分配，由于误差权矩阵对MPC的稳定性影响较大，而在一定范围内调节控制权矩阵不会影响稳定性，因此通过调整Rm和Rh大小来实现控制权的分配；设Rm与Rh的比值为r，r的计算方法如式(16)所示：式中，g1、h1、g2和h2分别为关于ITR、TTD、TTD和TTD的函数，各个函数的表达式如下：其中，cij(i＝1，2，j＝1，2，…，5)为常数，决定了r曲面的形状，这些常数的一组值为c11＝c21＝2、c12＝0.005、c22＝10、c13＝c23＝500、c14＝c24＝4、c15＝c25＝3；式(16)包括g1·h1和g2·h2两部分，分别适用于两种不同的情况，当驾驶人和机器系统的目标轨迹近似相同，即TTD≈0时，g1·h1起主导作用，它根据由ITR反应出的驾驶人驾驶积极性来分配驾驶权，即如果驾驶人输入足够的转向力矩，那么机器系统获得降低的驾驶权来使驾驶人获得驾驶体验感，相反，如果驾驶人没有产生足够的转向力矩，意味着驾驶人想要放松，那么机器系统就会主导驾驶来降低驾驶人的操作负荷；随着驾驶人与机器系统的目标轨迹差异增大，即TTD增大，g1·h1趋于零，g2·h2起主导作用，在TTD低于0.4，r保持较低，保证了机器系统具有一定的控制权，这使得机器系统有机会通过施加一个小的转向力矩来提醒驾驶人，如果驾驶人接受了机器系统的目标轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤一、建立基于人机转向力矩耦合的车路模型：车辆转向系统建模如下：/n

【技术特征摘要】
1.一种具有冲突消解功能的人机共驾横向控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、建立基于人机转向力矩耦合的车路模型：车辆转向系统建模如下：



式中，Jeq，keq和beq分别为转向系统等效在转向盘上的转动惯量、刚度和阻尼；θ为转向盘转角；τv为转向系统等效在转向盘上的转向阻力矩；τh和τm分别为驾驶人和机器系统施加在转向盘上的转向力矩；
在适用工况下，转向阻力矩主要与前轮转角成正比，即：
τv＝Kvαf(2)
式中，Kv为阻力矩增益，αf为前轮转角；
前轮转角由下式得出：



式中，u和v分别为车辆的纵向速度和侧向速度；ω为横摆角速度；lf为车辆质心到前轴的距离；isw为转向传动比；
假设车速不变，考察车辆的侧向运动和横摆运动，采用汽车线性二自由度模型建立基于人机转向力矩耦合的车路模型，状态空间表达式如下：



式中，x为状态向量；y为输出向量；A为系统矩阵；Bh和Bm分别为驾驶人控制矩阵和机器系统控制矩阵；C为输出矩阵；各个向量和矩阵表达式如下：












y＝[δψ]
系统矩阵A中Cf和Cr分别为前后轴的侧偏刚度；lf和lr分别为车辆质心到前后轴的距离；M为整车质量；Iz为车辆绕质心的横摆转动惯量，状态向量x中，δ为车辆质心的侧向位置；ψ为车辆的航向角；
步骤二、建立基于人机博弈的车辆轨迹跟随控制器：
将步骤一中式(4)的车路模型进行离散化，得到如下公式：



式中，Ad＝TsA+I；Bhd＝TsBh；Bmd＝TsBm；Ts为采样时间；I为单位矩阵；
以式(5)的离散车路模型作为预测模型，设模型预测控制方法中的预测时域为Np，控制时域为Nc，设当前时刻为k，假设车速在预测时域内保持不变，推导得到：
Y(k)＝Θx(k)+ΦhTh(k)+ΦmTm(k)(6)
式中，Y(k)为MPC输出，Th(k)和Tm(k)分别为驾驶人MPC输入和机器系统MPC输入；Θ为MPC系统矩阵；Φh和Φm分别为驾驶人MPC控制矩阵和机器系统MPC控制矩阵；各个矩阵表达式如下：









Y(k)＝[y(k+1)…y(k+Nc)…y(k+Np)]T
Th(k)＝[τh(k)τh(k+1)…τh(k+Nc-1)]T
Tm(k)＝[τm(k)τm(k+1)…τm(k+Nc-1)]T
基于式(6)的模型，人机共驾轨迹跟随问题描述为式(7)与式(8)，具体如下：






式(7)与式(8)中，Qh和Qm分别为驾驶人和机器系统的误差权矩阵；Rh和Rm分别为驾驶人和机器系统的控制权矩阵；
式(7)表达了驾驶人为了跟随自身的目标轨迹Yh而产生了输入Th；同样地，式(8)表达了机器系统为了跟随自身的目标轨迹Ym而产生了输入Tm；
经过推导，Th和Tm的解析表达式分别如式(9)和式(...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱冰，韩嘉懿，赵健，戴景霜，王常态，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22