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基于人机共享和分层控制的车道偏离辅助系统

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汽车智能驾驶辅助系统诊断考核试卷

汽车智能驾驶辅助系统诊断考核试卷
标准答案
一、单项选择题
1. A
2. D
3. B
4. C
5. C
6. D
7. A
8. D
9. C
10. D
11. D
12. D
13. A
14. D
15. D
16. A
17. B
18. A
19. D
20. A
二、多选题
1. ABC
2. ABCD
3. ABC
4. AB
5. ABC
6. ABC
7. ABCD
2.智能驾驶辅助系统通过自动紧急制动、车道保持辅助等功能，减少驾驶员失误导致的交通事故。例如，在紧急情况下，AEB系统能够自动刹车，避免碰撞。
3.推广挑战包括技术成熟度、法规政策、消费者接受度等。解决策略包括加强技术研发、完善法律法规、提高公众认知等。
4.未来发展方向为高度自动化驾驶技术，提高行车安全性和效率，减少交通拥堵，改善出行体验。理由是高度自动化驾驶能最大程度减少人为因素影响，提高整体交通系统效能。
A. GPS
B.车载传感器
C.地图匹配
D. 5G通信
13.以下哪些是智能驾驶辅助系统中的关键技术？（）
A.传感器技术
B.人工智能算法
C.控制策略
D.车辆动力学
14.智能驾驶辅助系统在以下哪些场景中可能会遇到挑战？（）
A.雨雪天气
B.高速公路
C.城市拥堵
D.山路行驶
15.以下哪些公司可能涉足智能驾驶辅助系统的研发？（）
A.环境感知精度
B.数据处理速度
C.决策规划正确率
D.系统故障率
13.以下哪个因素会影响自动驾驶系统在复杂环境下的表现？（）

智能网联汽车技术：第6章 智能网联汽车先进驾驶辅助技术

智能网联汽车技术：第6章 智能网联汽车先进驾驶辅助技术
➢ 预警显示单元：接收电子控制单元的信息，如果有危险， 则发出预警显示，此时不可变道
2022/8/26
6.5 盲区监测系统——原理
➢ 盲区监测系统是通过安装在车辆尾部或侧方的传感器（视觉 传感器、毫米波雷达）检测后方来车或行人，电子控制单元 对于传感器采集的信息进行分析处理，如果盲区内有车辆或 行人，预警显示单元会通过发出报警声音或在后视镜中显示 报警信息等方式告知驾驶员
➢ 若驾驶员打开转向灯，正常进行变线行驶，则系统不会做出 任何提示
2022/8/26
6.4 车道保持辅助系统——原理
➢ 车道保持辅助系统的工作过程：图中后面起第二个车影已经 偏离了行驶轨道，系统发出报警信息；第三个和第四个车影 是系统主动进行车道偏离纠正；在第五个车影时，汽车已经 重新处于正确行驶线路上
➢自动紧急制动系统主要由行车环境信息采集单元、电子控制 单元和执行单元等组成
2022/8/26
6.2 自动紧急制动系统——原理
➢汽车AEB系统采用测距传感器测出与前车或障碍物的距离， 然后利用电子控制单元将测出的距离与报警距离、安全距离等 进行比较，小于报警距离时就进行报警提示，而小于安全距离 时，即使在驾驶员没来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也 会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航
➢ 如果驾驶员打开转向灯，正常进行变道行驶，则车道偏离预警 系统不会做出任何提示
2022/8/26
6.3 车道偏离预系统——原理
2022/8/26
6.4 车道保持辅助系统——定义
➢ 车道保持辅助（LKA）系统能够实时监测车辆与车道边线 的相对位置，持续或在必要情况下控制车辆横向运动，使 车辆保持在原车道内行驶，从而减轻驾驶员负担，减少交 通事故的发生

ADAS八大系统

ADAS八大系统

ADAS八大系统ADAS（Advanced Driving Assistant System）即高级驾驶辅助系统。

ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。

ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。

早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。

对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。

汽车高级辅助驾驶系统通常包括：•导航与实时交通系统TMC；•电子警察系统ISA （Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）；•车联网（Vehicular communication systems）；•自适应巡航ACC（Adaptive cruise control）；•车道偏移报警系统LDWS（ Lane departure warning system）；•车道保持系统（Lane change assistance）；•碰撞避免或预碰撞系统（Collisionavoidance system或Precrash system）；•夜视系统（Night Vision）；•自适应灯光控制（Adaptive light control）•行人保护系统（Pedestrian protection system）•自动泊车系统（Automatic parking）•交通标志识别（Traffic sign recognition）•盲点探测（ Blind spot detection）•驾驶员疲劳探测（Driver drowsiness detection）•下坡控制系统（Hill descent control）•电动汽车报警（Electric vehicle warning sounds）系统。

ADAS先进驾驶辅助系统

ADAS先进驾驶辅助系统

ADAS先进驾驶辅助系统【ADAS先进驾驶辅助系统】一、简介ADAS（Advanced Driver Assistance System）是先进驾驶辅助系统的缩写，它是一种结合了先进的感知技术、计算机算法和车辆控制系统的安全驾驶辅助系统。

该系统通过对车辆及周围环境的感知与分析，向驾驶员提供实时的警告、提示和干预，以提高驾驶安全性和舒适性。

二、主要功能1. 碰撞预警：ADAS系统通过使用雷达、摄像头和车载传感器等设备，可以及时检测到前方障碍物，判断与前车的距离和相对速度，并在必要时发出警报，提醒驾驶员采取行动避免碰撞。

2. 自适应巡航控制：该功能可以根据前方车辆的速度和距离，自动调节车辆的巡航速度，并保持与前车的安全距离。

当有其他车辆变道或加入巡航车道时，ADAS系统会自动减速，并在脱离危险范围后恢复原速。

3. 车道偏离预警：通过图像识别技术，ADAS系统可以识别车辆所在的车道，并对驾驶员的车道偏离行为进行实时监测。

一旦检测到车辆即将偏离车道，系统会发出声音或震动警告，以提醒驾驶员调整方向。

4. 盲点监测：该功能通过车辆侧面或后部的传感器，监测驾驶员视野盲区的情况。

当其他车辆或物体进入盲区时，ADAS系统会及时发出警报，帮助驾驶员避免盲点引发的潜在危险。

5. 自动泊车：ADAS系统还可以根据周围环境利用摄像头和传感器等装置，自动控制车辆的转向、加速和刹车，实现自动泊车功能。

驾驶员只需提供相关指令，系统将完成停车操作，提高停车的精确度和效率。

三、优势与前景1. 提高驾驶安全：ADAS系统通过实时感知和准确判断，可以帮助驾驶员及时做出反应，避免交通事故的发生，提高驾驶安全性。

2. 提升驾驶舒适度：ADAS系统不仅能够实现驾驶辅助功能，还可根据驾驶员的习惯和环境信息，个性化地调整车辆的行驶状态，提升驾驶舒适度。

3. 推动汽车智能化：ADAS系统是跨越传统汽车向智能汽车的重要技术支撑，集成了感知、计算和控制等多个先进技术，推动汽车行业向智能化发展。

(完整版)高级驾驶辅助系统ADAS各功能详解

(完整版)高级驾驶辅助系统ADAS各功能详解

ADAS（高级驾驶辅助系统）高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。

ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。

早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。

对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。

ADAS通常包括以下17种用与汽车驾驶辅助的系统：1、导航：导航是一个研究领域，重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。

导航领域包括四个一般类别：陆地导航，海洋导航，航空导航和空间导航。

2、时交通系统TMC：TMC是是欧洲的辅助GPS导航的功能系统。

它是通过RDS方式发送实时交通信息和天气状况的一种开放式数据应用。

借助于具有TMC功能的导航系统，数据信息可以被接收并解码，然后以用户语言或可视化的方式将和当前旅行路线相关的信息展现给。

3、电子警察系统ISA：我国道路交通管理系统中的“电子警察”是随着科技的发展而产生的，是一个时代的产物。

它作为现代道路交通安全管理的有效手段，可以迅速地监控、抓拍、处理交通违章事件，迅速地获取违章证据，提供行之有效的监测手段，为改善城市交通拥堵现象起到了重要的作用，已成为道路交通管理队伍中必不可少的一员，以充分发挥它准确、公正的执法作用。

4、车联网（Internet of Vehicles）：车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。

通过、、、摄像头等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期5、自适应巡航ACC（Adaptivecruise control）：自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。

智能网联汽车概论(含实验指导)第五章 智能网联汽车高级驾驶辅助系统

智能网联汽车概论(含实验指导)第五章 智能网联汽车高级驾驶辅助系统

环境感知系统 中央决策系统 底层控制系统 人机界面交互系统
自动驾驶辅助阶段 网联驾驶辅助阶段 人机共驾 高度自动化/无人驾驶阶段
02
自主预警类
预警类ADAS名称
功能
前向防撞预警系统 能实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生前向碰撞危险时发出警
( FCW)
告信息
车道偏离预警系统 能实时监测车辆在本车道的行驶状态，并在出现或即将出现非驾驶意
车道保持辅助系统主要由信息采集单元、电子控制单元和执行单元等组成。
工作原理
汽车自动紧急制动系统（AEB）是指在非自适应巡航的情况下正常行驶， 在可能发生碰撞危险时车辆制动系统自动启动，使车辆减速以避免碰撞或减轻 碰撞的系统。
工作原理
自适应巡航系统（ACC）是在传统巡航控制系统（CCS）的基础上发展而 来的。相比CCS系统，自适应巡航控制系统（如图5-25）能够实时监测前方目 标车辆行驶状态，在设定的距离范围内自动调整本车行驶速度，以适应前方目 标车辆和道路条件引起的驾驶环境变化。
03
自主控制类
预警类ADAS名称
功能
车道保持辅助系统 能实时监测车辆前方车道边线的位置，在出现或即将出现非驾驶意
( LKA)
愿的车道偏离时，使车辆保持在原车道内行驶
自动紧急制动系统 能实时监测车辆后方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时，车辆的
（AEB）
制动系统会自动启动使车辆减速，甚至使车辆停止
自适应巡航控制系 能实时监测车辆在本车道的行驶状态，在设定的速度范围内自动调
自适应巡航系统由信息采集单元、电子控制单元、执行单元与人机交互单 元组成。
工作原理：
自动泊车辅助系统（APA）利用车载传感器探测有效泊车空间，并辅助控 制车辆完成泊车操作的驾驶辅助系统。

道路车辆先进驾驶辅助系统adas术语及定义

道路车辆先进驾驶辅助系统adas术语及定义道路车辆先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，简称ADAS）是近年来快速发展的汽车技术，旨在通过使用传感器和智能计算机技术提供各种功能，以增强车辆的安全性、性能和驾驶体验。

本文将详细介绍ADAS中一些常见的术语及其定义，以帮助读者更好地理解这项技术的原理和应用。

1. 环视系统（360 Surround View System）：该系统使用多个广角摄像头，将车辆周围的情况实时显示在车载显示器上。

驾驶员可以通过图像全景俯瞰车辆周围的环境，以便更好地进行停车和倒车操作。

2. 盲点检测（Blind Spot Detection）：该系统通过使用雷达或摄像头监测车辆两侧的盲区，当有其他车辆进入盲区时，系统会向驾驶员发出视觉或听觉警告，以减少盲区导致的事故风险。

3. 预碰撞警报系统（Forward Collision Warning System）：该系统使用雷达、摄像头或激光传感器来检测前方车辆或障碍物的距离和速度。

当系统检测到潜在的碰撞风险时，会通过声音或视觉提示驾驶员注意，并可能自动减速或制动以避免碰撞。

4. 自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control）：该系统结合了传统巡航控制和预碰撞警报系统的功能。

它可以通过车辆前方传感器感知到前车的速度，并自动调整车辆的速度，以保持与前车的安全距离，并提供更便利的长途驾驶体验。

5. 车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist）：该系统使用摄像头来监测车辆在车道内的位置。

当系统检测到车辆偏离车道时，会通过声音或轻微的方向盘输入向驾驶员发出警告。

有些高级车型的车道保持辅助系统甚至能主动纠正车辆方向，将车辆重新带回正确的车道。

6. 自动紧急制动系统（Automatic Emergency Braking，简称AEB）：该系统使用雷达、摄像头或激光传感器来感知前方碰撞风险，并在驾驶员未采取行动时自动启动制动系统。

2024年智能网联复习题

一.单选题1．所谓V2X,英文为Vehicle to Everything,中文为(A)A.车辆对外界的信息交换B.车辆之间的信息交换C.车辆与行人的信息交换D.车辆安全2．即时定位与地图构建，英文缩写(B)。

A.SLAMB.SALMC.SLMAD.MAP3．车联网的功能有(D)。

A.信息服务及管理B.减少交通事故C.实现节能减排D.以上三项都是4．以下属于高精度地图的作用的有（D）。

A.可以达到厘米级精度B.可以帮助传感器缩小检测范围C.帮助车辆识别车道的精确中心线D.以上三项都是5．属于车道偏离报警系统功能的是（C）。

A.振动功能B.车速测量功能C.蜂鸣功能D.显示功能6．高精度地图的精度能够达到（B），数据维度不仅增加了车道属性的相关数据，还有高架物体.防护栏.路边地标等大量目标数据，能够明确区分车道线类型.路边地标等细节。

A.毫米级别B.厘米级别C.米级别D.道路级别7．以下不属于智能网联汽车行驶路径识别对象的是（D）A.道路交通标线B.行车道边缘线C.人行横道线D.交通信号8．智能网联汽车的通信定位和地图技术，包括数台智能网联汽车之间信息共享与协同控制所必需的(A)，移动自组织网络技术，以及高精度定位技术，高精度地图及局部场景构建技术。

A.通信保障技术B.控制执行技术C.车辆控制技术D.PID控制技术9．超声波雷达主要用于(B)。

A.测距及识别B.停车或者倒车时的安全辅助装置C.盲点检测.变道辅助等控制功能D.泊车辅助、碰撞预警等控制功能10．关于激光雷达说法错误的是(C)。

A.全天候工作，不受白天和黑夜光照限制B.可获得目标反射的幅度.频率和相位等信息C.不受大气和气象限制D.抗干扰性能好11．(A)主要用于规避障碍物，扫描速度快、分辨率强、可靠性高。

缺点是只能平面式扫描，不能测量物体高度，有一定的局限性。

A.单线激光雷达B.多线激光雷达C.半导体激光雷达D.激光测速雷达12．超声波雷达主要用于(A)目标物的探测。

汽车行业无人驾驶汽车技术研发与应用方案

汽车行业无人驾驶汽车技术研发与应用方案第一章概述 (2)1.1 无人驾驶汽车发展背景 (2)1.2 研发与应用的意义 (2)第二章无人驾驶汽车技术概述 (3)2.1 无人驾驶汽车技术分类 (3)2.2 关键技术概述 (3)2.3 技术发展趋势 (4)第三章感知与定位技术 (4)3.1 感知技术概述 (5)3.2 定位技术概述 (5)3.3 感知与定位技术的融合 (5)第四章控制与决策技术 (6)4.1 控制技术概述 (6)4.1.1 纵向控制技术 (6)4.1.2 横向控制技术 (6)4.1.3 综合控制技术 (6)4.2 决策技术概述 (7)4.2.1 路径规划 (7)4.2.2 行为决策 (7)4.2.3 任务分配 (7)4.3 控制与决策技术的集成 (7)第五章无人驾驶汽车硬件系统 (8)5.1 车载计算平台 (8)5.2 传感器系统 (8)5.3 执行器系统 (8)第六章软件系统开发与优化 (8)6.1 软件架构设计 (8)6.1.1 系统架构设计 (9)6.1.2 模块化设计 (9)6.2 算法研究与优化 (9)6.2.1 感知算法 (9)6.2.2 决策算法 (9)6.2.3 控制算法 (9)6.3 软件测试与验证 (10)6.3.1 单元测试 (10)6.3.2 集成测试 (10)6.3.3 系统测试 (10)第七章安全与隐私保护 (10)7.1 安全技术概述 (10)7.2 隐私保护措施 (11)7.3 安全与隐私保护的法规标准 (11)第八章无人驾驶汽车测试与评估 (12)8.1 测试方法与流程 (12)8.2 评估指标体系 (12)8.3 测试与评估的法规标准 (12)第九章无人驾驶汽车商业化应用 (13)9.1 商业模式分析 (13)9.2 市场前景预测 (14)9.3 政策法规与行业标准 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (15)10.3 未来发展趋势与建议 (15)第一章概述1.1 无人驾驶汽车发展背景科技的不断进步，特别是人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展，无人驾驶汽车逐渐成为汽车行业发展的新趋势。

车道偏离预警

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1、 图像预处理 此过程主要由图像采集、道路图像预处理和可行区域的建立三部 分组成。图像预处理过程：彩色图像灰度化、灰度拉伸、边界增强与 边界检测、用大律法求图像阈值、图像二值化（把灰度图像转化为黑
白图像）。
INSERT LOGO
1. 基于hough变换的车道识别算法原理 霍夫变换[30]是由霍夫于1468年提出的一种用参数来检测线性 目标的方法，它将原始图像中给定形状的曲线或直线变换到 参数空间的一个点，即原始图像中给定形状的曲线或直线上 的所有点都集中到参数空间的某个点上形成峰值。这样，就 把原始图像中给定形状的曲线或直线的检测问题，变成了寻 找参数空间中峰值的问题，也即把检测整体特性（给定曲线 的点集）变成检测局部特性的问题
基于机器视觉的道路边界以及车道标识线识别方法基 本上可以归结为两类方法，一类为基于特征的识别方法， 一类为基于模型的识别方法
一，基于特征的识别方法 基于特征的识别方法主要是结合道路图像的一些特征（颜色特征、
灰度梯度特征），从所获取的图像中识别道路边界或车道标识线（对 特征车道线进行连接、拟合或其他分析，或是对图像中边缘检测进行 直线拟合得到边界线段、对其长度和方向进行聚类并连接）。基于特 征的车道识别算法中的特征主要可以分为灰度特征和彩色特征。基于 灰度特征的识别方法是从车辆前方的序列灰度图像中，利用道路边界 及车道标识线的灰度特征而完成的对道路边界及车道标识线的识别。 基于彩色特征的识别方法是利用从获取的序列彩色图像中，根据道路 及车道标识线的特殊色彩特征来完成对道路边界及车道标识线的识别。 目前应用较多的是基于灰度特征的识别方法。优点在于能适应道路形 状，同时检查时处理速度快，但当道路图像复杂时边缘检测还需要很 多后续工作来完成对边缘的分析会降低实时性，且道路出现阴影和车 道线边缘受损此方法可能会失效。
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[5-7] [4]
转角。然后应用滑模观测器估计转向阻力矩，并设 计考虑驾驶员转矩和转向阻力矩的二阶滑模控制器 确定电动机辅助转矩。再经过主权分配模块切换人 机控制主权，最后由 EPS 电动机执行，实现 LDAS 的人机共享控制。
1
1.1
模型建立
车辆-道路模型 假定车辆装备车道线检测系统。 设预瞄距离 xla
[2] [1]
* 国家自然科学基金资助项目(51175135， 51375131， 51305118)。 20141120 收到初稿，20150831 收到修改稿

月 2015 年 11 月
谈东奎等：基于人机共享和分层控制的车道偏离辅助系统
[3]
99
LDAS 是对车道偏离预警系统的延伸 ，判断 车道偏离来触发辅助控制的算法主要有横越车道线 距离和横越车道线时间(Time to lane crossing, TLC) 两类。文献[1]提出基于动态 TLC 触发阈值的辅助 决策方法，利用航向角及执行机构响应时间等因素 动态确定 TLC 阈值， 但未考虑道路环境和驾驶员行 为的影响，TLC 阈值选取的过于保守会导致系统频 繁误启动 。 目前辅助控制的实现途径主要包括转向控 制
黄
230009)
鹤
(合肥工业大学机械与汽车工程学院
摘要：针对车道偏离辅助系统转向控制中的人机协同问题，提出一种人机共享的决策与控制方法。考虑驾驶员转矩、道路曲 率及纵向车速，设计模糊控制器确定虚拟车道边界宽度，再根据车轮是否超出虚拟边界进行辅助控制决策。在此基础上根据 车-路位置关系建立车辆预瞄处偏差的动态模型，设计 LPV/H∞控制器跟踪车道中心线决定期望前轮转角。应用滑模观测器估 计转向阻力矩，设计考虑驾驶员转矩和转向阻力矩的二阶滑模控制器决定辅助转矩，再由主权分配模块进一步对人机控制主 权进行分配，实现辅助系统与驾驶员之间的共享控制。在 veDYNA/Simulink 联合仿真平台上对提出的控制方法进行仿真试 验，仿真结果表明所提出方法在各种车速下均能有效避免车辆偏离车道，减少控制器对驾驶员的干预，人机冲突较小。建立 基于 veDYNA/LabVIEW 的车道偏离辅助控制系统试验台架，对该方法进行硬件在环仿真试验，其结果表明该方法能有效辅 助驾驶员通过复杂道路，获得较好地人机协调性能。 关键词：车道偏离辅助系统；共享控制；分层控制；LPV/H∞控制；滑模观测器 中图分类号：U461
第 51 卷第 22 期 2015 年 11 月
机
械
工 程
学
报
Vol.51 Nov.
No.22 2015
JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
DOI：10.3901/JME.2015.22.098
基于人机共享和分层控制的车道偏离辅助系统*
谈东奎 陈无畏 王家恩 汪洪波
合肥
和差动制动控制
[1, 7]
[3, 8]
。
[5-6]
转向控制可分为施加额外的转向力 移 ( 线控转向 )
和角位
，前者可实现与电动助力转向
表示测量点 P 与车辆质心距离，测量点相对车道中 心线的横向偏差为 yla 。车辆-道路模型的坐标系统 如图 1 所示，定义 n - t 和 nla - tla 两个参考坐标系， 其中 t、tla 沿着车道中心线的切线方向，n、nla 为车 道法线方向。两个坐标系的原点分别位于车辆质心 和过 P 点的车道法线与车道中心线的交点。 为车 辆航向角， la 为 tla 与 X 轴夹角， R 为两个参考坐 标系之间的旋转角度。
Human-machine Sharing and Hierarchical Control Based Lane Departure Assistance System
TAN Dongkui CHEN Wuwei WANG Jiaen WANG Hongbo HUANG He
(School of Mechanical and Automotive Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009)
(Electric power steering, EPS)系统的结构共用，具有 节能和结构简单等优点，而线控转向系统要求高可 靠性且成本高。 差动制动控制依靠两侧车轮的制动力差产生 横摆力矩，实现车辆转向，但该方法会改变车辆的 转向响应，给驾驶员带来不适。 对于转向控制方法，驾驶员和辅助控制系统同 时对车辆实施横向运动控制，二者的协调性至关重 要。驾驶员与辅助系统之间的共享控制近年来引起 研究者的广泛关注 。 MULDER 等 提出触觉引导系统来实现驾驶 员和辅助系统对转向盘的共享控制，认为连续的触 LOUAY 等 觉辅助能够有效帮助驾驶员通过弯道。
VR la
同理 VR 的二阶导数
(4)
a1 xla a2 m
b2
a2 xla a3 Iz
转向系统模型 采用 EPS 电动机作为 LDAS 的执行机构， 而不
VR la
的车辆横向动力学模型为
(5)
忽略路面坡度和空气阻力的影响，文献[12]中
[10] [9] [7]
通过建立人-车-路闭环系统，定义人机交互协调指 标，设计 H2 预瞄控制器，改善了转向辅助系统的 人机协调性。SENTOUH 等
[11]
认为驾驶辅助系统在
图1 车辆-道路模型参考坐标系
产生干预时要考虑在环的驾驶员，利用驾驶员模型 估计驾驶员的意图来最小化控制器的干预，可实现 控制精度和协调性的权衡。 上述方法仅在设计控制器时考虑驾驶员操纵， 为了进一步提升人机协调性能，还需要讨论不同状 态下控制器与驾驶员谁掌握控制主权，以设计算法 进行人机控制主权切换。 针对上述两点，本文提出了一种人机共享的辅 助决策与控制方法。考虑驾驶员转矩、道路曲率及 纵向车速，设计模糊控制器选择虚拟车道边界宽度 进行辅助决策。辅助控制采用级联控制的策略：根 据车 - 路位置关系建立车辆预瞄处偏差的线性参数 变化(Linear parameter varying, LPV)动态模型， 设计 鲁棒 LPV/H∞控制器跟踪车道中心线确定期望前轮 式中
Abstract ： According to the human-machine coordination of steering control for lane departure assistance system(LDAS), a human-machine shared decision-making and control method is proposed. Accounting for the driver torque, road curvature and longitudinal speed, the virtual strip width is determined using a fuzzy controller and assistance control is based on whether the wheels are beyond the virtual strip. Then, according to the position relation between vehicle and lane, the dynamic model of vehicle lateral deviation at look-ahead point is established. The LPV/H∞ controller is designed to tracking center-line of the lane and determining the desired steering angle. A sliding mode observer with unknown inputs is designed to estimating the road reaction torque. A second-order sliding mode controller which take into account driver torque and road reaction torque is used to generate assist torque. The human-machine control authority is shifted by authority distribution module to achieve shared steering control between assistance system and driver. The proposed assistance system is evaluated in veDYNA/Simulink, simulation results showed that the proposed method can effectively avoid lane departure at different speeds, minimize controller intervention and human–machine conflict. A test platform for LDAS is established, which is based on veDYNA/LabVIEW. The proposed method is experimentally validated with driver and hardware in the loop, the result showed that this method can effectively assist the driver through the complicated lane and good results were obtained using a criterion for human-machine cooperation. Key words：lane departure assistance system；shared control；hierarchical control；LPV/H∞ control；sliding mode observer