[发明专利]一种基于GRU的驾驶员模型优化方法

权利要求书

1.一种基于GRU的驾驶员模型优化方法，

其用于对驾驶员模型决策的预瞄路径过程进行多因素权重调整的深度神经网络训练，从而减小预瞄路径和实际路径的偏差，

GRU是指门控循环单位网络，

其特征在于，

所述优化方法包括以下总步骤：

采用门控循环单位网络GRU对驾驶员模型输出的预瞄路径数据和预设的车速作为基础得到的转向盘转角以及利用驾驶员模型优化后的转向盘转角作为输入通过车辆二自由度模型获得质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度参数的过程进行训练以获得优化后的各项训练数据，并将训练数据与驾驶模拟器得到的实际路径数据一起拟合，最终得出优化后的GRU路径曲线与实际路径之间的对比图像；

所述总步骤包括步骤S100：建立基于预瞄跟随的驾驶员模型并且根据驾驶员滞后效应传递函数以及侧向加速度误差反馈对汽车侧向位移过程进行分析以及修正分析结果，获得转向盘转角为δ_sw；

所述总步骤还包括步骤S200，所述步骤S200为建立二自由度汽车模型，利用上述步骤产生的转向盘转角δ_sw作为输入，获得对应的汽车运动情况，

所述步骤S200还包括S210-S230分步骤，

其中，分步骤S210：通过在设车辆坐标系原点与汽车质心重合的情况下，对汽车进行运动学分析，得到汽车质心绝对加速度在车辆坐标系x轴和y轴方向的分量：

其中，

a_x和a_y分别表示汽车质心绝对加速度在车辆坐标系x轴和y轴方向的分量；

表示汽车绝对速度在车辆坐标系x轴方向的分量对时间的求导；

表示汽车绝对速度在车辆坐标系y轴方向的分量对时间的求导；

u表示汽车绝对速度在车辆坐标系x轴方向的分量；

v表示汽车绝对速度在车辆坐标系y轴方向的分量；

w_r表示汽车横摆角速度；

分步骤S220：对车辆运动模型进行动力学分析，外力和外力矩与汽车参数的关系式如下：

随后对车辆运动模型进行动力学分析，获得外力矩与汽车参数的关系如下：

其中，

F_Y表示地面对车轮侧向反作用力，即侧偏力，F_Y1，F_Y2分别表示地面对前、后轮的侧偏力；

k₁，k₂分别表示前后轮的侧偏刚度；

β表示质心侧偏角；

a表示质心至前轴的距离；

b表示质心至后轴的距离；

w_r表示汽车横摆角速度；

δ表示前轮转角；

∑F_Y为合外力，∑M_z为合外力矩；

分步骤S230：由加速度分量和所述外力矩与汽车参数的关系获得二自由度汽车的运动微分方程

；

其中，I_Z为整车横摆转动惯量；m表示整车质量；

所述步骤S100包括S110至S130分步骤，

其中，分步骤S110：建立基于预瞄跟随的驾驶员模型，

分步骤S120：针对车辆的侧向位移参数，将汽车的期望侧向位移设为f(t)，汽车当前的侧向位移设为y(t)，设驾驶员预瞄时间为T，设f_e＝f(t+T)，则在最优的期望下，汽车T时间后的期望侧向位移、汽车T时间后侧向位移之间的关系满足以下公式：

f_e＝f(t+T)＝y(t+T) (1)

分步骤S130：将车辆在t时刻存在的侧向位移设为y₀，侧向速度设为v_y，预瞄时间为T的预瞄点与车辆实际位移之间的偏差为Δf_p，预期状态下，Δf_p≈f_e-y₀，设汽车在t时刻以理想的侧向加速度向侧向做匀加速运动，则T时间后的汽车实际侧向位移与t时刻汽车侧向位移满足以下关系公式：

由公式1得出

设在此恒定的纵向车速下，汽车的侧向加速度对转向盘转角的稳态增益为G_ay，则想要达到理想的侧向加速度应该施加的理想转向盘转角为

所述步骤S100还包括S140-S160分步骤，

其中，分步骤S140：引入驾驶员神经反应滞后传递函数exp(-t_ds)和动作反应滞后传递函数1/(1+t_hs)修正理想转盘角修正后的生理限制转向盘转角为δ_sw0，其中，其中，t_h为动作反应滞后时间常数；s为步数；t_d为神经反应滞后时间；

分步骤S150：设车辆实际侧向加速度为a_y，对转向盘转角进行修正，其修正量Δδ_sw计算公式为：其中，H表示加速度反馈系数；

分步骤S160：设驾驶员模型最终决策出的转向盘转角为δ_sw，则δ_sw与生理限制转向盘转角以及转向盘转角修正量之间形成以下关系：δ_sw＝δ_sw0+Δδ_sw。