[发明专利]一种时域变权重的自动驾驶系统-驾驶员柔性接管方法

说明书

本发明公开了一种时域变权重的自动驾驶系统‑驾驶员的柔性接管方法，其通过监测驾驶员力矩与控制干预率(CIR)的判断，然后通过时域中权重的改变，使自动驾驶控制器意图逐渐转移到驾驶员意图，实现自动驾驶控制器到驾驶员的驾驶权转移。包括以下步骤：步骤一、设计MPC自动驾驶控制器；步骤二、建立基于驾驶员力矩和控制干预率的接管判断条件：实时监测驾驶员力矩T_d并且与阈值T_th进行比较；同时实时计算控制干预率CIR并且与阈值CIR_th进行比较，得接管判断条件；步骤三、自动驾驶系统‑驾驶员的驾驶权柔性移交。

技术领域

本发明涉及一种时域变权重的自动驾驶系统-驾驶员柔性接管方法，是考虑了自动驾驶系统-驾驶员平滑接管的一种方法，属于无人驾驶汽车领域。

背景技术

自动驾驶控制器在紧急情况下需要驾驶员对其进行接管，以确保车辆安全行驶，或者当驾驶员主动想要接管车辆，这时车辆在一个较为安全的行驶状态下，此时可以将驾驶权移交给驾驶员。传统的移交方式就是直接从自动驾驶系统转移到驾驶员，由于两者意图相差较大，这可能会使驾驶员感到不适应，甚至导致驾驶员误操作，从而引发交通事故，所以需要将自动驾驶系统的意图逐渐转移到驾驶员，就会避免上述事故的发生。可见驾驶权的平滑移交在无人驾驶中显得特别重要。

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自动驾驶系统-驾驶员的柔性接管方法，其通过监测驾驶员力矩与控制干预率(CIR)的判断，然后通过时域中权重的改变，使自动驾驶控制器意图逐渐转移到驾驶员意图，实现自动驾驶控制器到驾驶员的驾驶权平滑转移。

本发明得目的是通过以下技术方案实现的：

一种时域变权重的自动驾驶系统-驾驶员柔性接管方法，其特征在于，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、建立基于驾驶员力矩和控制干预率的接管判断条件：