CN114248805A - 一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于智能车辆与辅助驾驶领域，提供了一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法及系统。该方法包括，获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。

Description

一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法及系统
技术领域
本发明属于智能车辆与辅助驾驶领域，尤其涉及一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着科技的进步，经济的发展，人们对驾乘车辆的要求越来越高，电动化、智能化、自动化成为车辆行业发展的趋势。虽然车辆智能化技术迅猛发展，不断取得重大突破，但是由于交通法规的约束，且驾驶环境复杂多变，短期内真正意义上的完全自动驾驶很难实现。为了解决无人驾驶面临的诸多问题，众多学者提出了“人机共驾”智能客车驾驶概念，人机共同参与驾驶的控制环。该系统的核心难点是如何分配人类驾驶员和控制系统的控制权限，实现人机共享，既提高车辆驾驶安全，减轻驾驶员的工作负担，也保证驾驶员驾驶舒适性。
当前分配人机驾驶权限主流方法为通过预测控制策略预测驾驶员行为来分配人机协同驾驶时的控制权重。但预测控制设计到多目标优化问题，行为预测有较大的延迟，不能保证实时性，这样有较大几率出现错误的人机权限分配，造成人机冲突，影响行车安全。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法及系统，其能够实时采集驾驶员驾驶行为、车辆外部环境综合判断，以此进行驾驶权限分配。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法。
一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，包括：
获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
本发明的第二个方面提供一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统。
一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统，包括：
行驶状况确定模块，其被配置为：获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
驾驶行为及驾驶状态确定模块，其被配置为：获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
人机协同控制权重分配系数确定模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
分配模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明所采用的设备均属于车辆必备设备，减少不必要的成本浪费；且所用数据均为实时数据，保证了驾驶权重分配的实时性和行车安全性。
2.本发明采用的人机协同驾驶方法通过力矩模式介入，控制器介入属于柔性介入，减缓了人机冲突，提高了驾驶员驾驶舒适性。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明实施例一示出的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法的流程图；
图2是本发明实施例一示出的驾驶权限分配过程流程图；
图3是本发明实施例二示出的驾驶权限分配系统框架图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。本实施例中，该方法包括以下步骤：
获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
本实施例提出的一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，通过车辆前置毫米波雷达及相机采集车道信息及周围环境信息，以此来判断汽车的行驶状况；通过转向电机的力矩传感器采集驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，确定驾驶员的驾驶行为，判断驾驶状态；最后根据驾驶状态提出人机协同驾驶权重分配系数分配人机协同驾驶时的驾驶权重。具体的技术方案包括以下步骤：
(1)通过毫米波雷达和相机采集的车道信息判断汽车的行驶状况，是否出现车道偏离等危险工况发生。
(1-1)毫米波雷达安装在车辆中央前部位置，相机安装在车内后视镜上，可以很好采集前方车道信息及周围环境信息。
(2)利用转向电机的力矩传感器采集驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态。
(2-2)转向电机传感器的力矩传感器传输采用CAN总线，采集驾驶员的力矩与智能驾驶控制力矩进行对比判断，确定驾驶员的驾驶状态和驾驶行为。
(3)通过汽车行驶状况及驾驶员的驾驶状态确定人机协同控制权重分配系数，以此来分配人机驾驶主权。
(3-1)首先引入转向方式，分为转向模式和回正模式，具体公式如下：
Figure BDA0003436987770000061
其中，
Figure BDA0003436987770000062
为方向盘转向角速度，MT、δsw分别为转向模式和方向盘转角。
(3-2)人机驾驶权重分配系数为κ∈[0，1]。引入驾驶员转向功率
Figure BDA0003436987770000063
确定人机驾驶权重分配系数公式：
Figure BDA0003436987770000064
其中
Figure BDA0003436987770000065
为方向盘转向角速度，τa为驾驶员转向力矩，为了保证κ(Pa)随着Pa的变化光滑变化，设计关于Pa的反正切函数，经过多次实验验证，并确定常系数D0、X0的值，常系数κ1＝0，κ2＝1，D0＝3，X0＝1.5。
(3-3)根据车辆行驶偏离车道情况及驾驶员的驾驶行为将车辆驾驶权限分为三种情况：驾驶员主导驾驶状态，驾驶员与控制器协同驾驶状态，控制器主导驾驶状态。
(3-3-1)驾驶员主导，当检测到车辆未出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，道路偏差小于安全阈值L1。此时判断转向方式，如果MT＞0,此时判断驾驶员正常驾驶，车辆处于安全行驶或是正常转弯状态，此时κ＝κ1，由驾驶员完全接管驾驶权限，保证驾驶员驾驶体验和舒适感；如果MT＜0，判断车辆处于转向回正状态，此时κ＝κ2，增加控制器控制，实现方向盘平滑的自回归，解决潜在的人机冲突。
(3-3-2)人机共同驾驶，当检测车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，但修正力度较弱，道路偏差大于安全阈值L1，且小于危险阈值L2，此时判断驾驶员处于无意识的非正常驾驶状态，车辆处于较危险行驶状态，此时κ＝κ(Pa)，κ的值随驾驶员力矩减小而增大，控制器接入强度越来越高，保证车辆处于安全行驶状态。
(3-3-3)控制器主导，当检测到车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在反向修正道路偏差，此时控制器强势介入，κ＝κ(Pa)，当道路偏差大于危险阈值L2，判断驾驶员属于误操作状态，车辆处于极度危险行驶状态，此时κ＝κ2，控制器完全接管，及时修正道路偏差，保证车辆安全驾驶。
(3-4)由人机协同驾驶权重分配系统分配驾驶权重，具体的分配方法包括：状态1：驾驶员主导，状态2：人机共同驾驶，状态3：控制器主导。如图2所示。
(3-4-1)状态1：驾驶员主导，当检测到车辆未出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，道路偏差Φ小于安全阈值L1，此时判断驾驶员正常驾驶，车辆处于安全行驶状态，此时κ＝κ1，由驾驶员完全接管驾驶权限，保证驾驶员驾驶体验和舒适感。
(3-4-2)状态2：人机共同驾驶，当检测车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，但道路偏差Φ大于安全阈值L1，且小于危险阈值L2，此时判断驾驶员处于无意识的非正常驾驶状态，车辆处于较危险行驶状态，此时κ＝κ(Pa)，κ的值随驾驶员力矩减小而增大，控制器接入强度越来越高，保证车辆处于安全行驶状态。
(3-4-3)状态3：控制器主导，当检测到车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在反向修正道路偏差，此时控制器强势介入，κ＝κ(Pa)，当道路偏差Φ大于危险阈值L2，判断驾驶员属于误操作状态，车辆处于极度危险行驶状态，此时κ＝κ2，控制器完全接管，及时修正道路偏差，保证车辆安全行驶。
实施例二
本实施例提供了一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统。
一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统，包括：
行驶状况确定模块，其被配置为：获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
驾驶行为及驾驶状态确定模块，其被配置为：获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
人机协同控制权重分配系数确定模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
分配模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
如图3所示，一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统包括车辆感知模块、环境感知模块、自动驾驶系统、驾驶员感知模块和控制权分配控制器。
其中，车辆感知模块用于获取车道信息，环境感知模块用于获取周围环境信息；然后车辆感知模块和环境感知模块将车道信息和周围环境信息发送给自动驾驶系统，控制权分配控制器分别接收自动驾驶系统的决策信息和驾驶员感知模块感知的驾驶员状态信息，然后分析得到人机驾驶主权并进行分配。
此处需要说明的是，上述行驶状况确定模块、驾驶行为及驾驶状态确定模块、人机协同控制权重分配系数确定模块和分配模块与实施例一中的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，包括：
获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
2.根据权利要求1所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数的过程包括：
根据驾驶员力矩和方向盘转向角速度，得到驾驶员转向功率；
根据驾驶员转向功率、车辆的行驶状况和驾驶状态，得到人机协同控制权重分配系数。
3.根据权利要求1所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，定义车辆的转向模式和回正模式；
若根据δsw和
Figure FDA0003436987760000011
的乘积大于零，则车辆处于转向模式；
若根据δsw和
Figure FDA0003436987760000012
的乘积小于零，则车辆处于回正模式。
4.根据权利要求1所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，所述人机协同控制权重分配系数为：
Figure FDA0003436987760000013
其中，Pa表示驾驶员转向功率，为了保证κ(Pa)随着Pa的变化光滑变化，设计关于Pa的反正切函数，确定常系数D0、X0的值，常系数κ1＝0，κ2＝1，D0＝3，X0＝1.5。
5.根据权利要求1所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，所述车辆的行驶状况包括车辆行驶偏离车道情况；
根据所述车辆行驶偏离车道情况和驾驶员的驾驶行为将车辆驾驶权限分为：驾驶员主导驾驶状态，驾驶员与控制器协同驾驶状态，控制器主导驾驶状态。
6.根据权利要求5所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，所述驾驶员主导驾驶状态为：
当检测到车辆未出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，道路偏差小于安全阈值；此时判断转向方式，如果处于转向模式，驾驶员正常驾驶，车辆处于安全行驶或正常转弯状态，人机协同控制权重分配系数的值为0，由驾驶员完全接管驾驶权限；如果处于回正模式，车辆处于转向回正状态，人机协同控制权重分配系数的值随驾驶员力矩减小而增大，增加控制器控制；
或者，
所述驾驶员与控制器协同驾驶状态为：
当检测车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，但修正力度较弱，道路偏差大于安全阈值，且小于危险阈值；判断驾驶员处于无意识的非正常驾驶状态，车辆处于较危险行驶状态，人机协同控制权重分配系数的值随驾驶员力矩减小而增大，控制器接入强度越来越高；
或者，
控制器主导驾驶状态为：
当检测到车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在反向修正道路偏差，此时控制器强势介入，人机协同控制权重分配系数的值随驾驶员力矩减小而增大；当道路偏差大于危险阈值，判断驾驶员属于误操作状态，车辆处于极度危险行驶状态，此时人机协同控制权重分配系数的值为1，控制器完全接管，及时修正道路偏差，保证车辆安全驾驶。
7.根据权利要求1所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法，其特征在于，所述分配人机驾驶主权包括：
驾驶员主导：当检测到车辆未出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，道路偏差小于安全阈值，此时判断驾驶员正常驾驶，车辆处于安全行驶状态，此时人机协同控制权重分配系数的值为0，由驾驶员完全接管驾驶权限；
或者，
人机共同驾驶：当检测车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在不断修正道路偏差，但道路偏差大于安全阈值，且小于危险阈值，此时判断驾驶员处于无意识的非正常驾驶状态，车辆处于较危险行驶状态，此时人机协同控制权重分配系数的值随驾驶员力矩减小而增大，控制器接入强度越来越高；
或者，
控制器主导：当检测到车辆出现偏离车道线情况，且检测驾驶员力矩在反向修正道路偏差，此时控制器强势介入，人机协同控制权重分配系数的值随驾驶员力矩减小而增大，当道路偏差大于危险阈值，判断驾驶员属于误操作状态，车辆处于极度危险行驶状态，此时人机协同控制权重分配系数的值为1，控制器完全接管，及时修正道路偏差。
8.一种缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配系统，其特征在于，包括：
行驶状况确定模块，其被配置为：获取车道信息和周围环境信息，根据所述车道信息判断车辆的行驶状况；
驾驶行为及驾驶状态确定模块，其被配置为：获取驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩，根据所述驾驶员力矩和智能驾驶系统的转向力矩判断驾驶员的驾驶行为及驾驶状态；
人机协同控制权重分配系数确定模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况和驾驶状态，确定人机协同控制权重分配系数；
分配模块，其被配置为：根据所述车辆的行驶状况、驾驶状态、驾驶员的驾驶行为结合人机协同控制权重分配系数，分配人机驾驶主权。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的缓解人机冲突的智能驾驶控制权重分配方法中的步骤。
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