秦增科等：基于人机协同的车道保持辅助系统研究进展 361· 上述车道保持辅助系统的性能评估指标均为 们的舒适感，安全性，控制质量和工作量来评估系 客观标准.虽然目前的研究领域还没有对车道保 统，并以0（最差）至100（最佳）的等级进行打分. 持辅助系统固定的主观评估标准，但为了完善评 通过分析传统与基于人机动态协同控制的车 估车道保持辅助系统，还应对系统进行主观评估 道保持辅助系统，表3总结了系统的性能评估方 Benloucif等6例提出，主观评价要求参与者根据他 式、评估指标及评估内容 表3车道保持辅助系统的性能评估 Table 3 Performance evaluation of lane-keeping assist system Performance evaluation method Evaluation index Evaluation content Lateral velocity/lateral acceleration/lateral distance from target path Path-tracking capability Yaw rate/side slip angle Vehicle-handling stability Objective evaluation Inversion ratio of steering wheel/standard deviation steering wheel Driver's control workload angle/integral of steering angle and driver torque square Driver torque and assist torque value/the product of driver and assist Conflict between driver and controller torque/conflict duration Subjective evaluation Questionnaire Driving comfort 现有车道保持辅助系统的性能评估测试，尤 状态信息、环境信息与车辆信息，提取有效的信息 其是性能评估指标尚未成熟.2020年4月，工信部 作为控制器的输入，动态调整控制力矩或转角，降 发布了《2020年智能网联汽车标准化工作要点》， 低动态协同控制时驾驶员与控制器的冲突 要求加快完善智能网联汽车标准体系建设，形成 (3)驾驶员意图及驾驶员特性（如年龄、性别、 可以支持驾驶辅助及低等级自动驾驶的智能网联 驾驶风格、驾驶状态、驾驶技能)对车道偏离决策 汽车标准体系.实车测试时会出现测试时间长、 及控制层面的设计有重要意义.结合人因工程 测试场景固定以及资金消耗量高等问题，制定更 学、脑科学、心理学等领域的研究，揭示驾驶员复 为完善的车道保持辅助系统的测试评估体系和国 杂操纵背后的认知机制，为建立与驾驶员相关的 家标准，将对我国智能汽车的发展具有重要意义. 模型，继而将其应用于决策和控制层面提供理论 4研究展望 指导；驾驶员的驾驶风格及驾驶技能会随时间的 推移而改变，利用深度学习算法建立相应的模型， 基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统 实时识别驾驶风格及驾驶熟练程度，利用5G技术 及其测试评估已经得到了持续发展，但不可否认 线上更新模型权重，提高系统的舒适性与个性化. 的是它们仍存在待改进之处，研究展望包含如下 (4)由于现有的车道保持辅助系统的性能评 几个方面： 估不能完全适用于基于人机动态协同控制的车道 (1)在车道偏离决策模型方面，可以依据驾驶 保持辅助系统，可以在评价体系中加入与降低人 员状态的差异制定相应的决策模型，当驾驶员困 机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标；现 倦或分心时，决策模型可以向驾驶员提供更早或 有的基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统 更响亮的警报：面对复杂的驾驶员群体，除了设计 中，主观评价的方法差异较大，应该广泛调研驾驶 自适应调节的决策模型，还可以允许驾驶员根据 员在系统的辅助下完成实验后的主观感受，制定 自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中 科学完善的主观评估体系：针对实车测试中由测 预设的参数；驾驶员行为模型可应用于车道偏离 试场地限制引发的一系列问题，提取车辆及驾驶 决策，该模型识别驾驶员是否有意识的操纵车辆， 环境的特征，建立基于数字孪生的测试平台，在虚 决策模型根据上述的判断选择合适的警报时机. 拟场景中快速而准确的完成性能评估. (2)在驾驶权动态分配方面，可以进一步探索 5总结 驾驶员与控制器之间的驾驶权动态分配方式，利 用更加智能的优化算法或控制模型，提升车辆的 对基于人机动态协同控制的车道保持辅助系 路径跟踪能力与操纵稳定性；控制系统的设计需 统中的车道偏离决策、控制及性能评估指标等方 要考虑驾驶员本身的状态信息，可以整合驾驶员 面的最新研究和科研成果进行了综述.围绕基于上述车道保持辅助系统的性能评估指标均为 客观标准. 虽然目前的研究领域还没有对车道保 持辅助系统固定的主观评估标准，但为了完善评 估车道保持辅助系统，还应对系统进行主观评估. Benloucif 等[65] 提出，主观评价要求参与者根据他 们的舒适感，安全性，控制质量和工作量来评估系 统，并以 0（最差）至 100（最佳）的等级进行打分. 通过分析传统与基于人机动态协同控制的车 道保持辅助系统，表 3 总结了系统的性能评估方 式、评估指标及评估内容. 表 3 车道保持辅助系统的性能评估 Table 3   Performance evaluation of lane-keeping assist system Performance evaluation method Evaluation index Evaluation content Objective evaluation Lateral velocity/lateral acceleration/lateral distance from target path Path-tracking capability Yaw rate/side slip angle Vehicle-handling stability Inversion ratio of steering wheel/standard deviation steering wheel angle/integral of steering angle and driver torque square Driver’s control workload Driver torque and assist torque value/the product of driver and assist torque/conflict duration Conflict between driver and controller Subjective evaluation Questionnaire Driving comfort 现有车道保持辅助系统的性能评估测试，尤 其是性能评估指标尚未成熟. 2020 年 4 月，工信部 发布了《2020 年智能网联汽车标准化工作要点》， 要求加快完善智能网联汽车标准体系建设，形成 可以支持驾驶辅助及低等级自动驾驶的智能网联 汽车标准体系. 实车测试时会出现测试时间长、 测试场景固定以及资金消耗量高等问题，制定更 为完善的车道保持辅助系统的测试评估体系和国 家标准，将对我国智能汽车的发展具有重要意义. 4    研究展望 基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统 及其测试评估已经得到了持续发展，但不可否认 的是它们仍存在待改进之处，研究展望包含如下 几个方面： （1）在车道偏离决策模型方面，可以依据驾驶 员状态的差异制定相应的决策模型. 当驾驶员困 倦或分心时，决策模型可以向驾驶员提供更早或 更响亮的警报；面对复杂的驾驶员群体，除了设计 自适应调节的决策模型，还可以允许驾驶员根据 自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中 预设的参数；驾驶员行为模型可应用于车道偏离 决策，该模型识别驾驶员是否有意识的操纵车辆， 决策模型根据上述的判断选择合适的警报时机. （2）在驾驶权动态分配方面，可以进一步探索 驾驶员与控制器之间的驾驶权动态分配方式，利 用更加智能的优化算法或控制模型，提升车辆的 路径跟踪能力与操纵稳定性；控制系统的设计需 要考虑驾驶员本身的状态信息，可以整合驾驶员 状态信息、环境信息与车辆信息，提取有效的信息 作为控制器的输入，动态调整控制力矩或转角，降 低动态协同控制时驾驶员与控制器的冲突. （3）驾驶员意图及驾驶员特性（如年龄、性别、 驾驶风格、驾驶状态、驾驶技能）对车道偏离决策 及控制层面的设计有重要意义. 结合人因工程 学、脑科学、心理学等领域的研究，揭示驾驶员复 杂操纵背后的认知机制，为建立与驾驶员相关的 模型，继而将其应用于决策和控制层面提供理论 指导；驾驶员的驾驶风格及驾驶技能会随时间的 推移而改变，利用深度学习算法建立相应的模型， 实时识别驾驶风格及驾驶熟练程度，利用 5G 技术 线上更新模型权重，提高系统的舒适性与个性化. （4）由于现有的车道保持辅助系统的性能评 估不能完全适用于基于人机动态协同控制的车道 保持辅助系统，可以在评价体系中加入与降低人 机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标；现 有的基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统 中，主观评价的方法差异较大，应该广泛调研驾驶 员在系统的辅助下完成实验后的主观感受，制定 科学完善的主观评估体系；针对实车测试中由测 试场地限制引发的一系列问题，提取车辆及驾驶 环境的特征，建立基于数字孪生的测试平台，在虚 拟场景中快速而准确的完成性能评估. 5    总结 对基于人机动态协同控制的车道保持辅助系 统中的车道偏离决策、控制及性能评估指标等方 面的最新研究和科研成果进行了综述. 围绕基于 秦增科等： 基于人机协同的车道保持辅助系统研究进展 · 361 ·