[发明专利]一种时域变权重的驾驶员-自动驾驶系统柔性接管方法

说明书

本发明公开了一种时域变权重的驾驶员‑自动驾驶系统的柔性接管方法，其通过模糊评价指标判断危险程度，然后通过时域中权重的改变，使驾驶员的意图逐渐转移到自动驾驶控制器意图上，实现自动驾驶控制器到驾驶员的平滑接管。包括以下步骤：步骤一、设计MPC自动驾驶控制器；步骤二、基于模糊规则的车辆危险程度评估：采用模糊化方法建立车辆危险指数Γ与驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数的模糊规则，获得车辆危险指数Γ关于和的三维map；实时确定驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数，利用所述三维map得到车辆危险指数；步骤三、驾驶员‑自动驾驶系统柔性接管。

技术领域

本发明涉及一种时域变权重的驾驶员-自动驾驶系统柔性接管方法，是考虑了驾驶员-自动驾驶控制器接管过程中平滑性的一种方法，属于无人驾驶汽车领域。

背景技术

由于驾驶员操作的限制，在一些危险情况下驾驶员已经没有能力保持车辆继续安全行驶，这时就需要自动驾驶控制器进行接管。传统的接管方式往往都是以“开关方式”进行接管的，即当判断车辆有潜在的驾驶危险后，自动驾驶控制器立即接管，获得驾驶权。但是这种接管方式很难保证接管瞬间的平滑过渡，甚至可能在接管过程中造成车辆状态突变，导致车辆失稳。由此可见接管过程的平滑性对于无人驾驶汽车安全接管是至关重要的。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供一种时域变权重的驾驶员-自动驾驶系统的柔性接管方法，其通过模糊评价指标判断危险程度，然后通过时域中权重的改变，使驾驶员的意图逐渐转移到自动驾驶控制器意图上，实现自动驾驶控制器到驾驶员的平滑接管。

本发明得目的是通过以下技术方案实现的：

一种时域变权重的驾驶员-自动驾驶系统的柔性接管方法，包括以下步骤：

步骤一、设计MPC自动驾驶控制器：通过车辆动力学和运动学关系模型，经过约束和优化，得到自动驾驶控制器为：

满足：x(k+i+1)＝A_cx(k+i)+B_cu(k+i)

式中：

C_ψ＝[0 1 0 0].

其中，J为优化函数的目标函数；δ_h为驾驶员输入的前轮转角，单位：rad；β(k+i)为k+i时刻质心侧偏角的采样值，单位：rad；ψ(k+i)为k+i时刻车辆横摆角的采样值，单位：rad；L_F为车辆质心o到车辆前端点F的距离，单位：m；L_R为车辆质心o到车辆后端点R的距离，单位：m；u(k)为k时刻系统控制量，单位：rad；Δu(k+i)为k+i时刻的系统控制量增量，单位：rad；x(k+i)为k+i时刻的系统状态向量；y(k+i)为k+i时刻的系统输出量；P为预测时域，N为控制时域；W_R和W_F分别为驾驶员意图权重函数和自动驾驶控制器权重函数；y_l(k+i)为前方可行道路区域左边界线y_l(x)在时刻k+i的采样值，单位：m；y_r(k+i)则为前方可行道路区域右边界线y_r(x)在时刻k+i的采样值，单位：m；y_c(k+i)为道路中心线在k+i时刻采样值，单位：m；T_s为采样时间，单位：s；τ为系统时刻，单位：s；x为系统的状态向量；A为系统矩阵；A_c为离散后的系统矩阵；B为输入矩阵；B_c为离散后的输入矩阵；

步骤二、基于模糊规则的车辆危险程度评估：