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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种考虑驾驶员活跃度及驾驶能力的辅助控制器设计方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了人机控制权限分配策略不够精准、驾驶舒适性和人机合作性能较差的技术问题，其技术方案要点是引入驾驶员活跃度和驾驶能力两个量化指标，并基于驾驶员时变特性设计人机共享控制权限分配策略，构建了基于模糊推理的人机共享控制器，实现个性化辅助驾驶。此外，该方法综合考虑了车辆行驶性能以及人机合作水平，并利用鲁棒正不变集理论处理系统多约束下的共享控制问题，该方法保证了车辆稳定性和路径跟踪性能的同时，提升了驾驶舒适性和人机合作性能，在未来高级辅助驾驶系统中具有广泛的应用前景和实用性。

主权项：1.一种考虑驾驶员活跃度及驾驶能力的辅助控制器设计方法，其特征在于，包括：S1：将驾驶员转向模型和车辆动力学模型进行耦合得到驾驶员-车辆-道路耦合动力学模型；S2：依据驾驶员的驾驶活跃度P3和驾驶能力E，构建人机共享控制权限分配策略；S3：将人机共享控制权限分配策略耦合到驾驶员-车辆-道路耦合动力学模型中，以构建人机交互模型；S4：根据模糊控制理论，将人机交互模型转换成4个线性模糊子系统；S5：根据鲁棒正不变量集，并通过并行分布式状态反馈补偿为每个模糊子系统设计人机共享控制器；S6：通过人机共享控制器实现车辆的稳定性控制和个性化驾驶；其中，所述步骤S1中，驾驶员转向模型表示为： 其中，θnear和θfar都表示虚拟转向角，作为驾驶员转向模型的输入；Kp表示驾驶员对未来道路的预测，Kc表示驾驶员对路径偏差的修正增益，τL表示微分常数，x1表示驾驶员转向模型推导的过程量，τd1表示大脑延时时间，τd2表示手臂肌肉反应时间，δd表示驾驶员转向模型估计出来的驾驶员方向盘转向角，δfd表示将驾驶员方向盘转向角转化成车辆的前轮转角，Rg表示驾驶员方向盘转向角与前轮转角的系数比，且Rg∈[120,110]；车辆-道路模型为基于二自由度横向车辆动力学模型构建的，则车辆-道路模型表示为： 其中，vx表示相对车速，Av表示车辆的迎风面积，β表示车辆质心侧偏角，γ表示车辆横摆角速度，yL表示车辆侧向误差，φL表示车辆航向角偏差，Cf表示前轮侧偏刚度，Cr表示后轮侧偏刚度，Mz表示绕z轴的惯性矩，m表示车辆质量，lf表示前轴到质心的距离，lr表示后轴到质心的距离，ls表示前视距离，δf表示前轮转向角，ρref表示前方道路曲率；所述步骤S2中，驾驶能力E表示为： 其中，α1和α2都表示能够调节的权重系数；则人机共享控制权限分配策略表示为： 其中，λ表示控制器权限等级，则人的控制权限等级表示为1-λ；μ1表示驾驶员在驾驶任务中的参与程度，μ3表示驾驶员在驾驶任务中的驾驶技能，μ2表示驾驶活跃度对控制器权限等级的影响因子，μ4表示驾驶能力对控制器权限等级的影响因子；所述步骤S3中，将人机共享控制权限分配策略耦合到驾驶员-车辆-道路耦合动力学模型中，即对驾驶员-车辆-道路耦合动力学模型的测量输出和控制性能指标进行设计，表示为： 其中，y表示测量输出，Q表示对测量输出y的性能调节权重，z表示最终的控制性能指标；则人机交互模型表示为： 其中，δc表示控制器补偿的前轮转向角输入，lfar表示远视距离。

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