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1、2006年4月重庆大学学报(自然科学版)Apr.2006第29卷第4期JournalofChongqingUniversity(NɑturɑlScienceEdition)Vol.29No.4文章编号:1000-582X(2006)04-0005-043汽车方向控制驾驶员模型李兴泉,贺岩松,徐中明,张志飞(重庆大学机械工程学院,重庆400030)摘要:建立合适的汽车方向控制驾驶员模型是人-车-路闭环系统最重要的环节之一.目前在传递函数、最优控制的基础上建立了补偿模型、预瞄补偿跟踪模型、预瞄最优曲率跟随模型等,但由于
2、驾驶员驾驶特性的非线性、时变性等特征,上述模型很难模拟驾驶员实际操纵行为.考虑到驾驶员的操纵特性,运用智能控制理论,基于模糊控制、神经网络及这两者的结合,建立相应的驾驶员模型可以更加接近驾驶员实际的驾驶行为.关键词:驾驶员模型;模糊控制;神经网络;模糊-神经网络中图分类号:U460文献标识码:A随着汽车保有量的增加,交通事故频繁发生,交通自动驾驶.驾驶员模型还用于汽车的某些性能测试[6]安全日趋受到关注.而绝大多数事故又与驾驶员操纵中,它能消除人的主观驾驶因素,测试更可靠、准[1]有关,若能采用先进的控制技术取代人
3、对车辆的部确,具有可重复性,能消除驾驶员疲劳等造成的影响,分或全部控制,将有利于减少交通事故的发生,驾驶员且便于计算机仿真.[2]模型的研究正是基于此而进行的.汽车的操纵稳定1传统的驾驶员模型性和驾驶员的行为特性是影响汽车主动安全性的主要因素,随着对汽车操纵稳定性研究的不断深入,人们发驾驶员模型是个复杂的控制系统,它包括速度控[7][8]现单纯研究汽车本身输入与输出之间的关系很难对汽制、避撞控制和转向控制等方面,还包括在这些[9]车的操纵稳定性进行全面的评价与合理的设计,而采单独的控制系统之间建立多代理环境的通用模
4、型,用系统论把汽车作为人-车-路闭环系统的被控环使各控制系统能通过此通用模型的数据传输、处理实节,分析整个系统的特性,已经被理论和实践证明是可现相互间的协调控制.行和有效的,这就是汽车操纵稳定性研究的闭环方方向控制是驾驶员模型研究的核心.自上世纪中[3-4]法.其控制系统如图1所示.期以来,人们基于各种控制理论先后提出了几种控制模型:补偿控制模型、最优控制模型、模糊控制模型、神经网络控制模型及模糊—神经网络控制模型等.R.A.Hess等人提出了基于传统控制理论的驾驶员补偿控[10]图1人-车-路系统图制模型,这个模
5、型充分考虑了驾驶员对不同转向频另一方面,为了改善交通安全性、灵活性、高效性,率的反应,对其动态特性进行补偿,建立一个由高频和智能交通(ITS)越来越受到交通部门及汽车工业的普低频两部分组成的人-车-路闭环稳定的鲁棒控制遍关注.智能车辆(IV)是其中一个重要的方面,它包系统.括环境感知、信息处理及控制等关键技术[5].这就需文献[11]提出了人机系统最优预见补偿跟踪控要建立合适的驾驶员模型,及时、准确地处理路况和车制模型,认为人具有‘先看’的能力,把人脑产生的最况的感知信息,并准确地传给车辆控制机构输出,实现优控制量
6、经肌肉环节操纵延迟作为控制器的输入.其3收稿日期:2005-11-15基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(8672)作者简介:李兴泉(1981-),男,贵州黔西人,重庆大学硕士研究生,主要从事车辆动力学及控制方向的研究.6重庆大学学报(自然科学版)2006年评价指标既包含驾驶员的体力特征的控制输入加权也此驾驶员模型主要由偏差E及偏差变化率EC的包含精力消耗的控制输入速率信号加权,并构造观测模糊化、模糊算法及反模糊化3部分组成.把测量数器对系统进行全状态估计从而实现最优反馈.郭孔辉(精确值)转化为模糊数(模糊值)的
7、过程称为模糊化,[12]院士于1982年提出了预瞄—跟随系统理论,认为即把物理量的精确值转化为语言变量值.在模糊算法驾驶员的决策分为预瞄阶段和补偿跟随阶段,若f为和反模糊化过程中,采用Mamdani型算法:ifEandEC输入,y为输出,P(s)是预瞄环节,F(s)是跟踪环节,thenU,根据经验或专家知识建立相应的规则库.则理想的跟随控制系统是从f到y的传递函数之积为时间滞后是驾驶员模型中的重要组成部分,1,即P(s)×F(s)=1.Allen.R.W对驾驶员的观测时间、处理信息时间、反应在此基础上建立了驾驶员预
8、瞄最优曲率模型和预时间等进行了详细的分析,并研究了老年人的时间滞[13][18]瞄最优加速度模型,该模型假设驾驶员方向控制的后和年轻人的时间滞后的差异.文献[10]也对时策略可分为这样2个阶段:首先根据前方所看到的道间滞后有详细的论述,特别对操纵频率较高时肢体肌路信息和当前汽车的行驶状况,按照汽车的行驶轨迹肉和神经系统的时间延迟进行了补偿.-Tds)为时间滞
