机械工程学报

作者：孙博华, 邓伟文, 吴坚, 李雅欣

单位：1. 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室 长春 130022;2. 北京航空航天大学交通科学与工程学院 北京 430071

关键词：车辆工程,随机车路场,驾驶能力,机器学习,系统辨识；

基金：国家重点研发计划（2016YFB0100904）和国家自然科学基金（U1564211，51775235）资助项目。

为解决智能汽车人机协同共驾驾驶权仲裁的普适性和规模可控性问题，提出虚拟随机车路场下的驾驶人驾驶能力机理分析及评估体系。作为适应于驾驶人驾驶能力机理分析的评估环境，虚拟随机车路场模型通过耦合车辆运动模型及车路可行驶区域空间拓扑结构的时空状态，得到可揭示微观驾驶场景下人-车-路耦合机理及车路协同规律的驾驶场景。驾驶能力机理分析体系在严格定义驾驶能力的基础上，建立满足高阶非线性驾驶能力属性的离线辨识模型。模型中关键参数经解耦和降维组成的样本集，为表征驾驶能力内在属性的关键依据。采用主客观相结合方式分类驾驶能力，采用基于混合高斯隐马尔科夫过程实现驾驶能力的实时辨识。结果表明，所提出的虚拟随机车路场模型可以客观地反映交通流的波粒二象性，通过虚拟随机车路场下的驾驶能力机理分析，可以得到准确且可靠的驾驶能力评价结果。虚拟随机车路场下的驾驶人驾驶能力机理分析体系，优化了驾驶权仲裁机制的合理性，提高了人机协同共驾系统的安全性和驾驶人可接受性。

来源：2020年第16期

《机械工程学报》期刊编辑部

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