机械工程学报

作者：黄晶, 陈紫琳, 杨梦婷, 彭晓燕

单位：1. 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙 410082;2. 襄阳达安汽车检测中心有限公司 襄阳 441004

关键词：自动驾驶等级,驾驶人能力需求,驾驶人状态监测,负荷过渡,LSTM；

基金：国家自然科学基金（52175088，51775178）、湖南省自然科学基金（2020JJ4191）和湖南省重点研发（2020SK2099）资助项目。

自动驾驶等级的逐级提升意味着驾驶执行权从驾驶人向车辆自动控制系统逐渐转移，驾驶人所承担的责任也随之发生变化。大量研究表明，自动驾驶车辆驾驶人的注意力跨度与行驶安全性密切相关，且不同等级自动驾驶所要求的驾驶人状态阈值存在差异。提出一种融合长短记忆（Long short term memory，LSTM）网络和驾驶人状态判别机制的驾驶人负荷状态预测模型（long short term memory network driver state prediction model，LSTM-DSDM），实现驾驶人负荷状态的预测及其状态转变阶段的识别，并基于不同自动驾驶等级下驾驶人的任务要求，提出了“低等级识别，高等级预测”的驾驶人负荷状态监测策略。试验结果表明本研究搭建的驾驶员负荷状态预测模型在低自动驾驶等级情况下的负荷识别率可达90%以上；在高自动驾驶等级情况下实现可靠的负荷预测和驾驶人负荷状态过渡阶段的辨识，有效应对不同自动驾驶等级驾驶人负荷状态的监测需求。

来源：2023年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

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