摘要：针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验。研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69%、39.67%,舒适性平均提升18.34%、7.55%;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km·h条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00%、85.76%、60.74%,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛。可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性。

摘要：基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性,分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势.在车道偏离决策模型方面,应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型,既可以建立自适应调节的决策模型,又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数;在驾驶权分配方面,应探索更加合理的驾驶权动态分配方式,设计智能的优化算法或控制模型;在性能评估指标方面,应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标,制定科学完善的主观评估体系.未来研究应该深度融合驾驶员因素,实时发出警报与主动干预,并能够对系统进行完善的测试与评估.