申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117775015A

主分类号：B60W50/08

分类号：B60W50/08;B60W50/00;B60W60/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及一种人机博弈横纵向协同控制方法，包括步骤一、在信息不对称的条件下，建立驾驶员和控制器的模型；步骤二、设计人机博弈横向和纵向协同控制策略；步骤三、理论推导达到博弈均衡时人机双方最优控制策略，所述的最优控制策略包括驾驶员和控制器的最优控制策略；步骤四、实现人机博弈横纵向协同控制；旨在逼真人机共驾模型，并减轻人机冲突和提高人机协同性能，从而实现横纵向人机协同控制。

主权项：1.一种人机博弈横纵向协同控制方法，其特征在于，包括如下所述的步骤：步骤一、在信息不对称的条件下，建立驾驶员和控制器的模型；其中：所述信息不对称是由于在实际驾驶过程中驾驶员和控制器各自获取对方操纵信息和估计车辆状态的方法和途径不同，所以人机协同控制过程中驾驶员和控制器对信息了解程度不一致形成的；所述的驾驶员模型包括：概率因子，根据驾驶员的驾驶技能、驾驶经验和驾驶风格综合判断驾驶员对控制器的操控信息的接收程度加以确定；驾驶员的信息矩阵，根据驾驶员的驾驶技能、驾驶经验、先验知识和人机交互界面以及显示器功能建立的驾驶员对车辆状态的估计程度加以确定；所述信息矩阵包括：驾驶员单独驾驶时的信息矩阵和驾驶员在控制器辅助下协同控制时的信息矩阵；所述的控制器模型包括：控制器的信息矩阵，根据驾驶员的神经肌肉延迟特性加以确定；步骤二、利用博弈论将人机之间无意识竞争关系描述为博弈交互关系，并建立横向和纵向协同控制策略，所述协同控制策略包括：驾驶员和控制器目标函数和驾驶权限分配策略；其中，所述的驾驶员和控制器目标函数是根据驾驶员和控制器的模型迭代后得到的驾驶员和控制器的状态输出、各自的期望状态量和控制输入建立的；所述的驾驶权限分配策略是基于对横纵向风险场力的评估，同时考虑车辆速度变化来设计的；步骤三、理论推导达到博弈均衡时人机双方最优控制策略，所述的最优控制策略包括驾驶员和控制器的最优控制策略；步骤四、实现人机博弈横纵向协同控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种人机博弈横纵向协同控制方法

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