發(fā)布時間：2020-03-26 06:35

【摘要】：隨著自動駕駛技術的發(fā)展,人類駕駛車輛的方式也隨之發(fā)生了改變。自動駕駛車輛在尚未實現(xiàn)完全的無人駕駛之前,將在很長一段時間內(nèi)處于人機共駕階段。新的駕駛方式下必將會產(chǎn)生新的問題,傳統(tǒng)的駕駛行為理論已經(jīng)不能滿足描述新的人機共駕行為。因此,本文在研究了傳統(tǒng)的虛擬駕駛試驗平臺以及現(xiàn)有的對人機共駕行為的研究基礎上,搭建了人機共駕虛擬試驗平臺并基于此平臺分別設計了自動駕駛系統(tǒng)預警接管試驗、自動駕駛系統(tǒng)失效接管試驗以及駕駛員接管適應性試驗,并且分別組織了相關試驗,從三個角度對切換型人機共駕行為進行了研究評價。主要包括以下幾方面內(nèi)容:(1)基于低成本硬件以及Matlab/3D動畫工具箱搭建了人機共駕虛擬試驗平臺,其主要內(nèi)容包括:建立了較為真實的虛擬駕駛場景,將車輛五自由度動力學模型引入到駕駛模擬器中,完成了試驗平臺主車輛自動駕駛與人工駕駛兩種駕駛模式并實現(xiàn)了這兩種駕駛模式之間的切換,設計了一系列的人機交互模塊,從而為人機共駕試驗地進行奠定了基礎。(2)就切換型人機共駕行為的一種接管場景——系統(tǒng)預警后接管,進行了研究。設計了預警接管試驗并組織試驗人員完成了相關試驗。統(tǒng)計了駕駛員從預警時刻開始到接管這一段時間的反應時間,擬合出了兩種預警條件下接管反應時間的概率分布曲線,根據(jù)反應時間概率分布曲線推導了駕駛員接管反應可靠度的計算公式。(3)就切換型人機共駕行為的另一種接管場景——自動駕駛系統(tǒng)失效后接管,進行了研究。設計了自動駕駛失效發(fā)生器,模擬了自動駕駛縱向控制系統(tǒng)失效情景,設計并完成了失效后接管試驗。通過分析試驗數(shù)據(jù),得到了自動駕駛縱向控制系統(tǒng)失效后,駕駛員的接管可靠度,找出了定義駕駛員判定自動駕駛縱向控制系統(tǒng)的失效的指標,得到了駕駛員能否在自動駕駛系統(tǒng)失效后成功接管的條件。(4)在研究了切換型人機共駕的兩種常見接管場景后,研究了駕駛員在接管后的橫向控制能力。設計了駕駛員分別在30km/h和60km/h車速下接管換道試驗,同時進行了對比試驗。分別從駕駛員操作以及車輛行駛軌跡兩個方面分析了試驗數(shù)據(jù),分析結(jié)果表明:駕駛員在接管后橫向控制能力要低于人工駕駛時的橫向控制能力,但是通過多次重復操作這一現(xiàn)象將會減弱消失。
【圖文】：

上述駕駛模擬器的虛擬交通場景的環(huán)境信息始終都是由 人 來獲取的，從而形成了一個 人-車-環(huán)境 在環(huán)系統(tǒng)。中國科學技術大學為了研究智能車技術，研發(fā)了無人車智能行為驗證平臺[20]。該平臺的被驗證車輛可以感知虛擬環(huán)境進行自主駕駛，另一方面虛擬交通場景中的測試模型也可以感知、理解被驗證自動駕駛車輛的智能行為，形成了 車-環(huán)境 閉環(huán)智能系統(tǒng)，這為智能車的測試、評價和研發(fā)提供了一個新的思路。微軟開發(fā)的 Airsim 可以用于無人機及自動駕駛的虛擬仿真，其具有開源、跨平臺的優(yōu)點。AirSim 提供了詳細的 3D 城市街景，以及包括交通信號燈、公園、湖泊、工地等豐富的場景，如圖 1.1 所示。開發(fā)者可以在各種不同的場景下測試自動駕駛系統(tǒng)。模擬系統(tǒng)可提供超過12公里、跨越20多個街區(qū)的供駕駛的道路。研究人員和開發(fā)者可以針對特定的需求創(chuàng)建所需要的場景，還可以利用 AirSim的拓展性添加新的傳感器、車輛[21]。英特爾實驗室聯(lián)合豐田研究院和巴塞羅那計算機視覺中心聯(lián)合發(fā)布的 CALRA，如圖 1.2 所示。CALRA 是用于城市自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)、訓練和驗證的開源模擬器，支持多種傳感模式和環(huán)境條件的靈活配置[22]。Airsim 和 CARLA 目前主要被應用于自動駕駛深度學習領域。

上述駕駛模擬器的虛擬交通場景的環(huán)境信息始終都是由 人 來獲取的，從而形成了一個 人-車-環(huán)境 在環(huán)系統(tǒng)。中國科學技術大學為了研究智能車技術，研發(fā)了無人車智能行為驗證平臺[20]。該平臺的被驗證車輛可以感知虛擬環(huán)境進行自主駕駛，另一方面虛擬交通場景中的測試模型也可以感知、理解被驗證自動駕駛車輛的智能行為，形成了 車-環(huán)境 閉環(huán)智能系統(tǒng)，這為智能車的測試、評價和研發(fā)提供了一個新的思路。微軟開發(fā)的 Airsim 可以用于無人機及自動駕駛的虛擬仿真，其具有開源、跨平臺的優(yōu)點。AirSim 提供了詳細的 3D 城市街景，以及包括交通信號燈、公園、湖泊、工地等豐富的場景，如圖 1.1 所示。開發(fā)者可以在各種不同的場景下測試自動駕駛系統(tǒng)。模擬系統(tǒng)可提供超過12公里、跨越20多個街區(qū)的供駕駛的道路。研究人員和開發(fā)者可以針對特定的需求創(chuàng)建所需要的場景，還可以利用 AirSim的拓展性添加新的傳感器、車輛[21]。英特爾實驗室聯(lián)合豐田研究院和巴塞羅那計算機視覺中心聯(lián)合發(fā)布的 CALRA，如圖 1.2 所示。CALRA 是用于城市自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)、訓練和驗證的開源模擬器，，支持多種傳感模式和環(huán)境條件的靈活配置[22]。Airsim 和 CARLA 目前主要被應用于自動駕駛深度學習領域。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U471.1

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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本文編號：2601093