本发明涉及驾驶辅助或自动驾驶技术领域，具体涉及一种人机共驾过程中的驾驶权分配和车辆的横向控制方法。
背景技术
随着经济的不断发展，汽车的保有量在不断的上升，道路交通环境越来越复杂，导致驾驶员的驾驶负荷在不断增加，驾驶员在驾驶过程容易产生疲劳和分心，引发严重的道路交通安全事故。汽车的高级驾驶辅助系统(adas)能够有效的缓解交通事故频发问题，减轻驾驶员的驾驶负荷，提高驾乘人员的舒适性。adas系统也被看作是实现完全自动驾驶的前提条件，在完全自动驾驶尚未成熟之前，adas系统辅助驾驶员的人机共驾工况将会长期存在。目前，人机共驾受到很多国内外研究学者的广泛关注，人机共驾符合未来智能交通系统的发展方向。人机共驾是由驾驶员和辅助系统组成的多智能体系统，由于驾驶员驾驶技能、操作习惯的差异，使得现有研究中人机共驾中人机冲突明显，驾乘的安全性与舒适性降低，因此，为了确保汽车横向运动安全的前提下实现人机协同驾驶，有必要根据驾驶员行为和汽车安全态势对人机之间的驾驶权进行分配。
专利cn107804315a通过建立的人机共驾模型，应用模型预测控制方法对驾驶权进行分配，该方法没有考虑驾驶员驾驶技能和操作习惯的差异，会使得驾驶员感觉车辆不受控，降低驾乘的舒适性。在其余一些学者的研究中，也是过多的考虑的车辆的行驶状态来进行驾驶权的在线分配，而没有考虑驾驶员的驾驶技能差异，使得人机冲突的比例较大，驾乘舒适性较低。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种考虑驾驶员驾驶技能的人机共驾横向驾驶权分配方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种考虑驾驶员驾驶技能的人机共驾横向驾驶权分配方法，该方法包括以下步骤：
1)建立车辆的动力学模型；
2)建立车道保持控制器模型；
3)建立人机共驾模型；
4)建立驾驶员驾驶技能评价模型；
5)建立人机共驾权重分配模型；
6)进行人机共享控制。
进一步，所述步骤1)中，车辆动力学模型如下式：
式中，β为车辆质心侧偏角，单位为rad；ω为车辆横摆角速度，单位rad/s；δf为车辆的前轮转角，单位为rad；m为车辆质量，单位为kg；vx为车辆的纵向速度，单位为m/s；iz为车辆绕z轴的转动惯量，单位为kg·m2；cf、cr分别为前、后轮胎的等效侧偏刚度，单位为n·rad；lf、lr分别为车辆质心至前、后轴的距离，单位为m。a1＝2cf+2cr，a2＝2lfcf-2lrcr，
进一步，所述步骤2)中，车道保持器的控制模型为：
式中：δδ＝δk-δf；控制器的参数整定为kp＝1，ki＝0.03，kd＝0.05；δk为期望的方向盘转角，通过下式获得：
式中：el为预瞄点p点的侧向偏差，l为轴距；d为图3中ga的距离，表示从车辆质心点与预瞄点在车辆纵向上的距离；vy为车辆的横向速度；
δf为前轮转角，通过下式获得：
进一步，所述步骤3)中，人机共驾模型为：
进一步，所述步骤4)中，驾驶员驾驶技能评价模型为：
ξ＝w[ξt,ξout,ξbreak,ξstd]t＝0.1ξt+0.4ξout+0.2ξbreak+0.3ξstd；
其中，ξt为驾驶时间指标的评分值：
式中，ξt为驾驶时间的评分值，t为测试该场景所用的时间，单位为s；ts正常驾驶时间，单位为s，ts由下式确定：
其中，l为测试场景的路段长度，单位为m；vmax为该场景下的限速值，单位为m/s；
ξout为开出车道线的次数指标的评分值，
ξbreak为急刹车次数的评分值，
ξstd为横向标准差的评分值：
式中，std为车辆横向标准差，衡量车辆偏离车道中心的程度。
进一步，所述步骤5)中，机共驾权重分配模型为：
σ为驾驶权权重系数，yl表示的是车辆质心点沿着vy方向上与车道中心线的距离，y表示车辆偏离车道允许的最大距离：
wr表示车道的宽度，wv表示车辆的宽度。
进一步，步骤6)中，通过下式获得车辆最终决策的前轮转角：
上式中，δk为步骤二中建立的车道保持控制器决策出期望的车辆转角，δd为驾驶员决策的期望转角，σ为驾驶权权重系数。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
本发明提出一种考虑驾驶员驾驶技能的人机共驾横向驾驶权分配方法，该方法为解决人机共驾横向控制过程中的驾驶员和车道保持控制器之间的驾驶权分配问题，通过建立驾驶员驾驶技能评价模型，对驾驶员的驾驶技能进行评价，从而为驾驶权的分配提供依据，这样既能够提高驾乘的舒适性又能保证车辆的安全行驶，还能减小人机冲突；同时考虑驾驶员期望转角与车道偏离控制器的期望转角的差值作为权重分配的因素之一，能够让驾驶员感受到车辆是按照自己的驾驶意图在行驶。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述：
图1为本发明的流程示意图；
图2为二自由度车辆动力学模型示意图；
图3为车路模型示意图；
图4为人机共驾过程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
参见图1-4，一种考虑驾驶员驾驶技能的人机共驾横向驾驶权分配方法，该方法包括以下步骤：
1)建立车辆的动力学模型；
假设汽车车速不变，考察汽车的侧向运动和横摆运动，可将汽车的动力学模型简化成如图2所示的线性二自由度的模型，状态方程式为：
式中，β为车辆质心侧偏角，单位为rad；ω为车辆横摆角速度，单位rad/s；δf为车辆的前轮转角，单位为rad；m为车辆质量，单位为kg；vx为车辆的纵向速度，单位为m/s；iz为车辆绕z轴的转动惯量，单位为kg·m2；cf、cr分别为前、后轮胎的等效侧偏刚度，单位为n·rad；lf、lr分别为车辆质心至前、后轴的距离，单位为m。a1＝2cf+2cr，a2＝2lfcf-2lrcr，
2)建立车道保持控制器模型；
根据车辆运动的特点，车辆的运动简单服从acklman关系，汽车轨迹曲率与前轮转角成正比：
式中，r为车辆转弯半径，单位为m；l为轴距，单位为m；v为车辆速度，单位m/s；ay为车辆的横向加速度，单位m/s2。
如图3所示，假设车辆的车道偏离控制器能感知到道路前方的一个点p，该点是车辆期望经过的道路中心上的一点，定义为预瞄点，d为ga的长度，定义为预瞄距离，当车辆选择一个合适的前轮转角从当前位置运动到预瞄点p时，所需的时间为t，且
设车辆的纵向加速度为ay，el为p点的侧向偏差，单位为m，在系统实际应用时el可由车辆的传感器获得，则有
将(5)式代入到(2)中可以得到期望的方向盘转角δk为：
式中：el为预瞄点p点的侧向偏差，l为轴距；d为图3中ga的距离，表示从车辆质心点与预瞄点在车辆纵向上的距离；vy为车辆的横向速度；
为了保证转向的稳定与准确性，根据期望的方向盘转角δk与实际的方向盘转角δf之差δδ，构建pid控制器输出转向盘转角为：
式中：δδ＝δk-δf；控制器的参数整定为kp＝1，ki＝0.03，kd＝0.05。经过试验得知预瞄距离对车道保持控制器的车道保持性能有较大的影响，所以预瞄距离由一个观测器决定；
式中，t＝1s，vx为车辆的纵向速度，单位m/s。通过上式(6)预瞄距离的控制，消除道路曲率及车速对车道保持性能的影响。
3)建立人机共驾模型；
人机共驾是由驾驶员和车道保持控制器共同对车辆的转向进行控制，由步骤二建立的车道保持控制器决策出期望的车辆转角为δk，假设驾驶员决策的期望转角为δd，定义σ为驾驶权权重系数，则驾驶权分配公式为：
δf＝σδd+(1-σ)δk(7)
结合式(1)、式(4)和式(7)，整理的到：
再将(6)、(8)整理得到人机共驾模型如下：
4)建立驾驶员驾驶技能评价模型；
由于驾驶员身体、心理、年龄、性别等因素的差异，驾驶员的感知能力，操控能力和判断能力难以直接获得，所以可以设定特定的驾驶场景，通过观测驾驶员在该场景下驾驶车辆的行驶情况对驾驶员驾驶技能进行评价。
驾驶场景可以在模拟驾驶器上建立不同工况(乡村、城市、高速等)的场景，场景中的设置拥堵、行人穿越、前方车辆急刹车等不同状况。驾驶员的驾驶技能评价标准是选取驾驶特定的驾驶场景下的驾驶时间、开出车道线的次数、急刹车的次数、横向标准差4组数据作为评价驾驶员驾驶技能的评价指标，四个指标分别计为[ξt,ξout,ξbreak,ξstd]。各个指标的评价值介于[0-1]之间，1的评分最高。
驾驶时间指标的评价函数为：
式中ξt为驾驶时间的评分值，t为测试该场景所用的时间，单位为s；ts正常驾驶时间，单位为s，ts由下式确定：
其中，l为测试场景的路段长度，单位为m；vmax为该场景下的限速值，单位为m/s。
开出车道线的次数指标的评价函数如下：
式中，ξout为车辆开出车道线的评分值，tout为车辆开出车道线的次数。
急刹车指标的评价函数如下：
式中，ξbreak为急刹车次数的评分值，tbreak为车辆急刹车操作的次数。
横向标准差指标的评价函数由下式确定：
式中，ξstd为横向标准差的评分值，std为车辆横向标准差，衡量车辆偏离车道中心的程度，单位为m。通过其他学者的研究发现，车辆的横向标准差为0.3m以内是比较好的驾驶行为，因此选择0.3m为std的参照值。
由于驾驶的安全性对于驾驶员是至关重要的，舒适性和效率相比安全性而言重要性相对较低，因此选取上述四个指标的权重向量为w＝[0.1,0.4,0.2,0.3]，综合式(10)-(14)可得到驾驶员驾驶技能的评价模型为：
ξ＝w[ξt,ξout,ξbreak,ξstd]t＝0.1ξt+0.4ξout+0.2ξbreak+0.3ξstd(15)
5)建立人机共驾权重分配模型；
人机共驾的目标一是为了保证车辆尽量在车道中心行驶，减小发生危险的概率；其次是辅助驾驶员，减轻驾驶负荷；还有就是让驾驶员感受到车辆是按照自己的意图在行驶。
因此，通过步骤四得到的驾驶员的驾驶技能评价值越低，则车道偏离控制器应给予更多的辅助，即更多的控制权重；车辆偏离道路中心的距离越大，车道偏离控制器的控制权越大；同时跟踪驾驶员决策的转角与车道偏离控制器决策的转角偏差，偏差越大，则辅助的权重也应该越大。综上分析，驾驶权权重系数σ由下式确定：
式中，yl表示的是车辆质心点沿着vy方向上与车道中心线的距离，单位为m，如图3中所示，y表示车辆偏离车道允许的最大距离，由下式确定：
其中，wr表示车道的宽度，单位为m；wv表示车辆的宽度，单位为m。综合式(16)、(17)有：
6)进行人机共享控制。
根据步骤六中求解到的人机共驾权重系数σ，结合式(7)得到车辆最终决策的前轮转角如下：
将决策得到的车辆前轮转角δf作为控制量传给车辆，车辆通过相关的执行机构进行转向操作，最终完成人机共驾的车辆横向控制过程。人机共驾过程如图4所示。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。