智能驾驶车辆乘员舒适性研究综述

余志超 李刚 曹天琳 沈玉龙

摘 要：随着智能驾驶技术的发展 乘员乘坐舒适性成为了评判智能驾驶品质的标准之一。文章对智能驾驶汽车乘员舒适性改善方法的国内外研究进展进行了详细调研 分别从智能驾驶汽车人机交互、控制方法以及发展趋势进行了归纳 为高乘员舒适性的智能驾驶系统开发提供理论和方法借鉴。

关键词：智能驾驶;乘坐舒适性;人机交互;转向控制

中图分类号：U461.6  文献标识码：A  文章编号：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

長时间的连续驾驶会引起驾驶员的生理性疲劳与注意力分散 使其对车辆的控制能力降低 自动驾驶是解决该问题的技术方向之一 并已成为汽车领域的研究热点。对于自动驾驶而言 在实现循迹、避障等常规驾驶动作外 舒适性是自动驾驶控制品质的直接体现之一 是影响乘员主观感受的重要因素[1]。在自动驾驶汽车的实际道路测试时 甚至出现测试员不愿继续进行自动驾驶测试的情况 原因是自动驾驶汽车行驶中导致测试员极度不舒适 经常出现眩晕乃至晕车的情况 乘坐体验极差.密西根大学交通研究所一项新研究预测 无人驾驶技术到来之后 全球晕车的人会平均多出27.8%[2]。因此 自动驾驶汽车的乘员舒适性成为制约自动驾驶技术发展的一个关键问题。

1 国外研究情况

苹果公司向美国专利和商标局申请了“舒适档案”（Comfort Profiles）专利[3] 自动驾驶系统通过驾驶室内安装的生理信号传感器实时识别乘员的眼睛活动（包括眨眼、瞳孔收放）、坐姿、手势、头部位置乃至于是否出汗、体温、心率等等 建立乘员档案 并根据大多数乘客状态调整汽车行驶方式 例如调整直线、转向、变道的速度 尤其是在大幅度转向时会调整速度尽可能降低离心力带来的不适感。

Uber向欧洲专利局申请了一项乘客压力监测系统专利[4]。在自动驾驶汽车驾驶室内安装温度、速度、红外摄像头等传感器监测乘客的心率、体温、汗液水平等生理指标 记录下乘客的心跳基线 以监测乘客的焦虑水平 并在行驶过程中根据乘员生理状态实时调整驾驶方式。

除了以上从人机交互方面提高智能车舒适性的方法外 结合人类驾驶员行为特征的转向控制是L5级自动驾驶的另一种解决途径。Zhang Y等通过研究驾驶员在高速公路上超车时的转向行为 设计了类人转向超车控制器[5]。

对于自动驾驶汽车出现乘员接管或介入转向控制的情形 自动驾驶的转向控制成为人车协同控制Driggs-Campbell等建立了一个可以预测驾驶员行为的建模框架 可生成与人类执行的轨迹类似的轨迹 改善了人与自动系统之间的协作[6]。

AT Nguyen等通过引入“虚构驾驶员”行为参数的方法 结合T-S模糊控制的方法设计了处理时变驾驶员参数的车道保持转向控制器 显著提升了人机协同控制下乘员的转向舒适性[7]。

2 国内研究现状

南京航空航天大学凌锐建立了一种拟人转向控制模型[8]。针对城市工况下的大角度转向问题 通过模仿驾驶员转向过程中的视觉注意机制 建立视觉环境计算模型和一种拟人转向行为的瀑布式决策控制模型 模仿驾驶员估计方向盘转角的方式和调整方向盘的动作 通过对锐角和直角弯等大曲率转向场景进行仿真分析。证明了所建立的拟人转向控制模型泛化能力较强 能够很好地跟踪道路曲率变化 车辆运动轨迹与优秀驾驶员的驾驶轨迹非常相近。

长安大学山岩对于自动驾驶车辆拟人化换道策略和换道轨迹进行了研究[9]。研究通过实车实验获取了43名被试驾驶人的大量换道数据。通过分析换道数据 基于决策树方法建立了不同场景下驾驶人换道决策模型 对驾驶人的驾驶风格进行分类 并且对大量换道轨迹进行拟合 建立了不同车速情况下的换道轨迹数据库。无人车换道执行阶段 根据自身车速和交通环境的差异性 从换道轨迹数据库中直接选取最合适的换道轨迹 实现类人化的换道执行过程。

长安大学秦加合利用仿真方法研究了智能车辆换道过程中的舒适性[10]。使用carsim软件 在simulink的仿真环境下建立智能车辆换道控制模型 分别对车辆在36km/h、72km/h和108km/h的速度下 对智能车辆在不同的换道时间内的侧向加速度变化进行了研究。仿真结果表明：当智能车辆的换道时间大于8s时 侧向加速度小于0.4m/s2 使乘员不产生不舒适的感觉。

清华大学张德兆提出了一种用于自适应巡航控制（ACC）系统的控制模式切换策略[11][12]。增设接近前车和超车2种控制模式 提出基于零期望加速度曲线的切换策略 并利用加权平均算法对控制量进行连续性处理。实车试验表明：所设计的ACC控制模式切换策略与实际驾驶工况相符 能够实现切换过程中加速度的连续平稳变化 提高了车辆换道舒适性。

3 结论

提升乘员舒适性是自动驾驶汽车面临的重要问题 而导致自动驾驶汽车相较于传统汽车面临更严峻的乘员舒适性问题的根本原因 是自动驾驶功能代替了传统汽车的驾驶员控制 目前利用人机交互技术缓解乘员晕车等不舒适感受 或者采用拟人式转向控制技术提高人机协同控制时的舒适性 在一定程度上改善了智能驾驶汽车乘员舒适性。

参考文献

[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.仿优秀驾驶员行为的无人驾驶车辆转向控制研究[D].南京航空航天大学，2012.

[9] 山岩.自动驾驶车辆拟人化换道决策和换道轨迹研究[D].长安大学，2019.

[10] 秦加合，潘如杨.智能车辆换道过程中的舒适性研究[J].河北交通职业技术学院学报， 2013（1）：49-51.

[11] 张德兆，王建强，刘佳熙，李克强，连小珉.加速度连续型自适应巡航控制模式切换策略[J].清华大学学报（自然科学版），2010，50 （08）：1277-1281.

[12] 张德兆.基于弯道行驶的车辆自适应巡航控制[D].清华大学， 2011.