[发明专利]一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法

摘要

本发明具体涉及一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法，其特征在于该方法采用下列步骤首先采用远、近两点驾驶员转向预瞄模型采集感官信号SI和情感信号EC；然后通过神经生理学基础上建立大脑情感学习回路模型，将通过驾驶员转向模型所获得的感官信号SI和情感信号EC输入到大脑情感学习回路模型得到方向盘转角，并且不断进行校正以实现道路轨迹的精确跟踪；最后建立线性二自由度车辆动力模型将校正后的方向盘转角输入到车辆模型进行转向控制。本发明的驾驶员转向模型能够模拟现实中驾驶员的认知行为，使得模型与人类的认知行为具有良好的一致性；从而能够实现对车辆更好的精确跟踪，能使汽车更安全。

主权项

一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：采集感官信号SI和情感信号EC；采用远、近两点驾驶员转向预瞄模型，驾驶员通过近点预瞄获取的侧向位移偏差ey作为感官信号SI；通过远预瞄远点获得方向偏差θ，将侧向位移偏差ey与方向偏差θ通过模糊逻辑进行融合产生情感信号EC；步骤二：将情感信号EC和感官信号SI输入到大脑情感学习回路模型，得出大脑情感学习回路的输出；(1)大脑情感学习回路基本结构大脑情感学习回路由丘脑、感官皮质、眶额皮质、杏仁体四部分组成。外界刺激经过丘脑传入感官皮质进行深入处理，输出感官信号SI。感官信号SI传入杏仁体在情感信号EC的参考暗示下进行记忆性学习，输出信号A；感官信号SI传入眶额皮质在情感信号EC的监督下对整个情感学习回路进行校正，输出信号O。最终整个大脑情感学习回路的输出为：E＝A‑O  (1)(2)杏仁体的学习过程每一个输入杏仁体的感官输入信号SIi都对应一个杏仁体节点，每一个杏仁体节点都有一个可变化的连接权重因子GAi，感官输入信号SIi乘以权重因子GAi得到该杏仁体节点的输出值。则整个杏仁体的输出：A=Σi=1mAi=Σi=1mSIi·GAi---(2)]]>其中权重因子GAi的调节率为：ΔGAi=α·SIi·max(0,EC-Σi=1mAi)---(3)]]>其中α为杏仁体权值因子的学习率，决定着杏仁体的学习速度；(3)眶额皮质的校正过程每一个输入眶额皮质的感官输入信号SIi都对应一个眶额皮质节点，每一个眶额皮质节点都有一个可变化的连接权重因子GOi，感官输入信号SIi乘以权重因子GOi得到该眶额皮质节点的输出值。则整个眶额皮质的输出为：O=Σi=1mOi=Σi=1mSIi·GOi---(4)]]>其中权重因子GOi的调节率为：ΔGOi=β·SIi·(Σi=1mAi-Σi=1mOi-EC)---(5)]]>其中β为眶额皮质权值因子的学习率；将(2)、(4)式带入(1)式得到：大脑情感学习回路的输出为：其中，权重因子GAi的调节率为：权重因子GOi的调节率为：步骤三：将步骤二中得出的大脑情感学习回路的输出E作为方向盘转角δsw输入到车辆模型中，从而得出车辆状态；所述车辆模型为建立线性二自由度车辆动力学模型，其状态方程为：v·yψ··y·ψ·=-cf+crmvxcrlr-cflfmvx-vx00crlr-cflfIzvx-crlr2+cflf2Izvx00100vx0100vyψ·yψ+cfmcflfIz00δswn---(7)]]>式中：m为整车质量；cf、cr分别为前后轮等效侧偏刚度；lf和lr分别为整车质心到前后轴的距离；Iz为车辆横摆转动惯量；vx、vy分别为车辆的纵向速度和侧向速度；ψ为车辆横摆角；y为车辆在大地坐标系下的纵向位移；δsw为方向盘转角；n为方向盘到前轮的角传动比；实现了通过侧向位移偏差ey和方向偏差θ达到对车辆的转向的控制；步骤四：将步骤三得出的车辆状态输入到步骤一的远、近两点驾驶员转向预瞄模型，重复上述步骤一到步骤三，即可得到车辆在道路上轨迹的精确跟踪。