一种新的考虑驾驶员疲劳的人机协同避障策略

人机协同驾驶系统在避障工况中， 针对驾驶员注意力不集中导致不能及时操控汽车的问题，设计一种考虑驾驶员特性的人机协同避障控制器. 以双驾双控人机共驾结构为基础，自动驾驶系统采用线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）控制车辆跟踪规划轨迹，基于最优预瞄侧向加速度建立驾驶员模型. 为了使驾驶权在避障过程中分配更加合理，使用驾驶模拟器采集疲劳驾驶数据训练BP神经网络来识别驾驶员疲劳操作行为，通过对空间碰撞危险度和驾驶员疲劳因子建模设计人机协同避障策略. 搭建Carsim、PreScan和 Simulink联合仿真平台进行高速工况下的避障仿真试验. 仿真结果表明，相较于传统方法，本文所提策略在静态障碍物避障过程中，侧向加速度、质心侧偏角和横摆角速度分别降低了8.9%、18.2%和11.1%，在动态障碍物避障过程中，相应的指标分别降低了51.5%、53.4%和50.6%，提高了车辆在避障过程中的稳定性.