秦增科等：基于人机协同的车道保持辅助系统研究进展 359. 量、改善车辆主动安全系统的可靠性和舒适性是 驶员不能正确驾驶，车辆也可保持在给定的车道内 至关重要的4-9因此，更多的研究人员将驾驶员 行驶.高振刚等的研究中，当触发车道偏离预 特性信息应用在动态协同控制系统的构建中 警时，如果驾驶员力矩超出阈值，系统判定驾驶员 Benloucif等Iso在轨迹规划级别考虑驾驶员的转向 为误操作.驾驶员力矩和预瞄处车辆横向偏差被 扭矩，以便以更适合驾驶员意图的方式调整系统 用于设计模糊规则曲面，从而进一步确定共驾系 的期望轨迹.通过这样做，系统可以帮助驾驶员以 数.如果系统检测到驾驶员力矩小于预定值，则系 更少的扭矩在车道内转向.Nguyen等s认为辅助 统判定驾驶员疲劳，并在控制过程中将辅助控制 水平应设计为在驾驶员过负荷和欠负荷情况下减 器置于主导地位.Ma等5通过纳什博弈策略对驾 轻驾驶员的负担，因此权重系数曲线被设计成随 驶员-自动化交互式路径跟随任务进行建模，并使 驾驶员活动变量变化的钟形函数.驾驶员扭矩或 用横向位移的权限权重来平衡驾驶员和自动化的 驾驶员状态保持较小时，意味着驾驶员活动不明 控制目标.Li等S设计了带权重系数加权求和来 显，因此需要高水平的辅助.而在驾驶员高负荷 平衡驾驶员的输入和控制器的期望输入，并提出了 时，控制系统也需要通过较高的辅助帮助驾驶员 一个预测模型来捕获驾驶员对系统的适应和信任 减轻驾驶负担.Sentouh等s网设计的系统中，权重 2.3优化问题中的权重分配 系数用以促进两个控制器的协作，第一个控制器 上述的2种加权求和动态驾驶权重分配方案 的目标是使车道跟随路径的误差最小，将车辆保 都将驾驶员和控制器视为相对独立的智能体，路 持在车道中心.第二个控制器的目标是将控制器 径的规划方案相对独立，系统的输出来自于驾驶 提供的扭矩与驾驶员的扭矩差最小化，从而使驾 员与控制器各自输出的结合.然而驾驶员与控制 驶员更轻松，更省力.作者设计的系统能够实时监 器独立决策之后将两者的输出相加，会造成驾驶 控驾驶员疲劳和分心情况，将驾驶员状态量化，并 员对车辆的反馈感受不佳5刃而与之不同的思路 作为驾驶员转矩与控制器转矩之间的分配系数， 是将驾驶员输入直接加入控制系统中，经优化后 驾驶员与控制器的协同控制架构如图3所示，图 直接获得最终的控制量 中Ta!为自动车道保持控制器的力矩；T2为驾驶助 Gray等s]设计了一种新颖的主动安全系统， 力控制器的力矩.次要驾驶任务的实验结果表明， 以防止人为干预导致意外的道路偏离.与其单独 系统权限级别的自动调整有助于提高车辆行驶性 解决威胁评估，决策和干预问题，作者将它们重新 能，且驾驶舒适性显著改善 表述为组合的优化问题.该问题利用非线性车辆 动力学与驾驶员模型闭环控制进行优化，保证驾 Driver's state Driving rights switching system 驶员安全所需的转向和制动行为.所提出的控制 器始终处于活动状态，从而避免了开关逻辑的设 Environment Driver 计或偏离边界的调整.另外，由于所提出的控制器 Controller Vehicle 被设计成仅施加避免约束违背所必需的校正控制 Automatic 动作，所以安全应用的侵入性最小.文中详细介绍 a lane keeping 了提出的框架，并通过乘用车上的实验结果成功 controller Combined 展示了其有效性.Zafeiropoulos和Tsiotras已经 automation 使用和比较了两种车道保持系统设计方法.一种 driver controller 控制系统基于加权求和的输出反馈调节，由于模 型预测控制(Model predictive control,.MPC)可以有 图3考虑驾驶员特性信息的动态协同控制系统框图 效进行路径跟踪6@，另一种则是基于MPC模型 Fig.3 Block diagram of the dynamic cooperative control system Beal和Gerdes!6l]已经将MPC模型应用于车辆稳 considering driver characteristic information 定性控制.参照实验结果可知，将驾驶员模型包含 Jiang和Astolfis提出的系统中，利用两个车 在系统循环中时，车辆的车道保持效果是最好的 辆与道路中心的偏离距离作为阈值，划分出了 Erlien等6②提出的方法不是将驾驶员和控制器的 3个危险等级，表明驾驶员的行为的危险程度.根 命令混合在一起，而是将驾驶员的转向命令直接 据危险等级的不同选取对应的共驾系数，通过开 纳入问题表述中.这样，匹配驾驶员当前的转向命 发的控制器与驾驶员协同驾驶.实验证明即使驾 令就成为一个控制目标，该目标是根据避免碰撞Ta1 Ta2 量、改善车辆主动安全系统的可靠性和舒适性是 至关重要的[48−49] . 因此，更多的研究人员将驾驶员 特性信息应用在动态协同控制系统的构建中. Benloucif 等[50] 在轨迹规划级别考虑驾驶员的转向 扭矩，以便以更适合驾驶员意图的方式调整系统 的期望轨迹. 通过这样做，系统可以帮助驾驶员以 更少的扭矩在车道内转向. Nguyen 等[51] 认为辅助 水平应设计为在驾驶员过负荷和欠负荷情况下减 轻驾驶员的负担，因此权重系数曲线被设计成随 驾驶员活动变量变化的钟形函数. 驾驶员扭矩或 驾驶员状态保持较小时，意味着驾驶员活动不明 显，因此需要高水平的辅助. 而在驾驶员高负荷 时，控制系统也需要通过较高的辅助帮助驾驶员 减轻驾驶负担. Sentouh 等[52] 设计的系统中，权重 系数用以促进两个控制器的协作. 第一个控制器 的目标是使车道跟随路径的误差最小，将车辆保 持在车道中心. 第二个控制器的目标是将控制器 提供的扭矩与驾驶员的扭矩差最小化，从而使驾 驶员更轻松，更省力. 作者设计的系统能够实时监 控驾驶员疲劳和分心情况，将驾驶员状态量化，并 作为驾驶员转矩与控制器转矩之间的分配系数， 驾驶员与控制器的协同控制架构如图 3 所示，图 中 为自动车道保持控制器的力矩； 为驾驶助 力控制器的力矩. 次要驾驶任务的实验结果表明， 系统权限级别的自动调整有助于提高车辆行驶性 能，且驾驶舒适性显著改善. Automatic lane keeping controller Vehicle Combined automation￾driver controller + + Driver Controller Driving rights switching system Environment + + Driver’s state Ta2 Ta Td Ta1 K 1−K 图 3    考虑驾驶员特性信息的动态协同控制系统框图 Fig.3     Block  diagram  of  the  dynamic  cooperative  control  system considering driver characteristic information Jiang 和 Astolfi[53] 提出的系统中，利用两个车 辆与道路中心的偏离距离作为阈值 ，划分出了 3 个危险等级，表明驾驶员的行为的危险程度. 根 据危险等级的不同选取对应的共驾系数，通过开 发的控制器与驾驶员协同驾驶. 实验证明即使驾 驶员不能正确驾驶，车辆也可保持在给定的车道内 行驶. 高振刚等[54] 的研究中，当触发车道偏离预 警时，如果驾驶员力矩超出阈值，系统判定驾驶员 为误操作. 驾驶员力矩和预瞄处车辆横向偏差被 用于设计模糊规则曲面，从而进一步确定共驾系 数. 如果系统检测到驾驶员力矩小于预定值，则系 统判定驾驶员疲劳，并在控制过程中将辅助控制 器置于主导地位. Ma 等[55] 通过纳什博弈策略对驾 驶员-自动化交互式路径跟随任务进行建模，并使 用横向位移的权限权重来平衡驾驶员和自动化的 控制目标. Li 等[56] 设计了带权重系数加权求和来 平衡驾驶员的输入和控制器的期望输入，并提出了 一个预测模型来捕获驾驶员对系统的适应和信任. 2.3    优化问题中的权重分配 上述的 2 种加权求和动态驾驶权重分配方案 都将驾驶员和控制器视为相对独立的智能体，路 径的规划方案相对独立，系统的输出来自于驾驶 员与控制器各自输出的结合. 然而驾驶员与控制 器独立决策之后将两者的输出相加，会造成驾驶 员对车辆的反馈感受不佳[57] . 而与之不同的思路 是将驾驶员输入直接加入控制系统中，经优化后 直接获得最终的控制量. Gray 等[58] 设计了一种新颖的主动安全系统， 以防止人为干预导致意外的道路偏离. 与其单独 解决威胁评估，决策和干预问题，作者将它们重新 表述为组合的优化问题. 该问题利用非线性车辆 动力学与驾驶员模型闭环控制进行优化，保证驾 驶员安全所需的转向和制动行为. 所提出的控制 器始终处于活动状态，从而避免了开关逻辑的设 计或偏离边界的调整. 另外，由于所提出的控制器 被设计成仅施加避免约束违背所必需的校正控制 动作，所以安全应用的侵入性最小. 文中详细介绍 了提出的框架，并通过乘用车上的实验结果成功 展示了其有效性. Zafeiropoulos 和 Tsiotras[59] 已经 使用和比较了两种车道保持系统设计方法. 一种 控制系统基于加权求和的输出反馈调节，由于模 型预测控制 (Model predictive control, MPC) 可以有 效进行路径跟踪[60] ，另一种则是基于 MPC 模型. Beal 和 Gerdes[61] 已经将 MPC 模型应用于车辆稳 定性控制. 参照实验结果可知，将驾驶员模型包含 在系统循环中时，车辆的车道保持效果是最好的. Erlien 等[62] 提出的方法不是将驾驶员和控制器的 命令混合在一起，而是将驾驶员的转向命令直接 纳入问题表述中. 这样，匹配驾驶员当前的转向命 令就成为一个控制目标，该目标是根据避免碰撞 秦增科等： 基于人机协同的车道保持辅助系统研究进展 · 359 ·