申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2020-07-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111857340B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G06F17/10;G05D1/661;G05D1/633;G05D1/648;G05D1/43;G05D109/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明公开了一种多因素融合的人机共驾驾驶权分配方法，包括以下步骤：采集驾驶员相关信息、车辆状态信息以及环境信息；计算驾驶员的认知负荷，并输出当前认知负荷所对应的应分配的驾驶权值；计算驾驶员肌肉驾驶能力的恢复程度，并输出当前时刻的肌肉驾驶能力所对应的应分配的驾驶权值；建立行车安全场模型，输出当前汽车所处位置的安全场场力值所对应的应分配的驾驶权值；进行加权得到当前时刻的驾驶权分配值。本发明考虑驾驶员接管时的认知负荷、肌肉驾驶能力的恢复程度以及车辆周围环境对驾驶权接管的影响，通过计算三者所对应的当前时刻应该分配的驾驶权值，最终将得到的对应各因素的驾驶权分配值进行加权融合，得到最终的驾驶权分配值。

主权项：1.一种多因素融合的人机共驾驾驶权分配方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集驾驶员相关信息、车辆状态信息以及环境信息；2根据所述步骤1中所采集的信息，计算驾驶员的认知负荷，并输出当前认知负荷所对应的应分配的驾驶权值；3根据所述步骤1中所采集的信息，计算驾驶员肌肉驾驶能力的恢复程度，并输出当前时刻的肌肉驾驶能力所对应的应分配的驾驶权值；4根据所述步骤1中所采集的信息，建立行车安全场模型，输出当前汽车所处位置的安全场场力值所对应的应分配的驾驶权值；5根据步骤1、2、3中所计算得出的驾驶权值，进行加权得到当前时刻的驾驶权分配值；所述步骤1中的驾驶员相关信息为驾驶员注意力集中程度和驾驶员驾驶过程左、右手臂的上下臂的夹角；车辆状态信息为驾驶员实际输出转矩、方向盘转角、方向盘角速度和车速；环境信息为周围车辆位置信息、周围车辆车速信息和自车位置信息；所述步骤2的具体步骤如下：21计算驾驶员的认知负荷： 式中，k为认知负荷；e为自然常数；λ1和λ2和λ3为调整参数；τ为加权因子；AS为驾驶员注意力集中程度；为归一化转矩参数；Treal为当前驾驶员实际输入的转向力矩，Tneed为正常驾驶时驾驶员在车辆当前运动状态下需要输入的转向力矩；22根据当前的驾驶员认知负荷，计算对应的所应该分配的驾驶权值：Qk＝Qmax-ξ1k-ξ222式中，Qk为由驾驶员认知负荷决定的驾驶员驾驶权值；Qmax为驾驶权控制权限最大值；ξ1和ξ2表示调整因子；k为认知负荷值；所述步骤3的具体步骤如下：31选取用于逻辑递归的输入变量；32驾驶员驾驶过程左、右手臂的上下臂的夹角估计：驾驶员进行转向时的左、右手臂的上下臂的夹角： 式中，ls为上臂长；lx为下臂长；lsx为上臂上端点距下臂下端点距离；d为半肩宽；b为转向盘半径；e为转向盘与驾驶员距离；θcl为左臂上下臂夹角；θcr为右臂上下臂夹角；θw为方向盘转角；33采用逻辑递归方法，估计肌肉活化度： 式中，为输入变量；β为回归系数；T为转置符号；α为肌肉活化度；34计算驾驶员肌肉驾驶能力的恢复程度： 式中，md为驾驶员肌肉驾驶能力的恢复程度；αreal为肌肉的实际活化度；αneed为正常操作时所需的肌肉活化度；35根据当前的驾驶员肌肉驾驶能力的恢复程度，计算所对应的应该分配的驾驶权值： 式中，Qmd为由驾驶员肌肉恢复程度决定的驾驶员驾驶权值；a和b分别为调整参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种多因素融合的人机共驾驾驶权分配方法

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