CN114889634A - 一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法 - Google Patents

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汪哲文
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Abstract

本发明公开了一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，在车辆处于由自动驾驶系统自动驾驶过程中，根据驾驶员参与驾驶时可能涉及的主要激活肌肉，采集对应肌肉的肌电信号，将采集的肌电信号与预设值比较，如果高于预设值，则认为驾驶员有接管自动驾驶系统的意图，将驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。本发明能够实现由自动驾驶系统向驾驶员驾驶无缝平稳切换。本方法可以让驾驶员在需要时快速接管车辆的控制权，又能够避免人机驾驶冲突和驾驶空白时间，从而更有利于行车安全。

Description

一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术改进，具体涉及在智能汽车人机共驾技术中，针对汽车自动驾驶系统与人类驾驶员驾驶权切换过程，提出一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，属于自动驾驶技术领域。
背景技术
如今，随着汽车自动驾驶技术逐渐成熟，汽车驾驶变得越来越智能化，配备自适应巡航或车道保持辅助系统等能帮助驾驶员进行车辆的纵向与侧向控制的车型成为产品发展趋势。然而，汽车自动驾驶系统难以在短时间内实现完全自动驾驶，在实际情况中，往往需要驾驶员与智能驾驶系统共同进行车辆纵侧向控制，即人机共驾。尤其在自动驾驶系统难以处理的复杂道路和交通流环境下，需要驾驶员从自动驾驶系统手中接管车辆控制。
传统的人车驾驶权切换往往是根据车辆运行状态选择切换时机，现今，越来越多的研究考虑从驾驶员方面出发选择切换时机。
在申请号为CN201621210694.2、发明名称为《基于分心驾驶行为判别的车辆自动驾驶切换装置》的中国实用新型专利中，通过各种车辆传感器和驾驶员心率传感器检测驾驶状态，当分心驾驶行为判别达到定时阈值时则进行驾驶切换。
在申请号为CN201810602182.8、发明名称为《一种车辆自动驾驶切换控制系统及控制方法》的中国发明专利中，当疲劳检测装置检测到所述驾驶人员为疲劳驾驶，并且GPS导航仪显示本次导航驾驶的路线中离目的地或休息地还大于预设距离，则控制车辆切换为自动驾驶模式。
上述两项专利虽然考虑驾驶员状态从而进行驾驶权切换，但更多的是从安全的角度出发，在具体切换时间上并没有考虑切换的舒适性。另外，在研究驾驶员状态时，更多的是根据车辆操控数据以及驾驶员疲劳状态来进行切换判断，而没有选择更加贴近驾驶员身体状态的肌电数据。
除了从驾驶员驾驶切换为自动驾驶外，有时也需要自动驾驶向驾驶员驾驶方向切换，特别是在自动驾驶出现异常或者紧急情况时，需要驾驶员切入，以确保行车安全。
切换时机的选择是目前由自动驾驶系统向驾驶员的驾驶权切换过程难点之一。若自动驾驶系统退出控制过早，驾驶员还没有完全准备好接管车辆控制，则会形成车辆控制较长的真空期，极易导致事故发生。因此，目前主流的驾驶权切换方法选择在驾驶员开始控制车辆后自动驾驶系统逐步退出控制，但因此导致驾驶员和自动驾驶系统在驾驶权切换过程中控制重叠，当两者的控制意图不一致时，容易发生驾驶员与自动驾驶系统争夺控制权的情况，极大的增加了驾驶员的驾驶负荷。如果设置切换按键，虽然能够解决该问题，但对于异常或者紧急情况，驾驶员的本能往往是第一时间控制方向或者刹车，而很难做到先按下切换按键再接管驾驶，在这种情况下，切换越快，越有利于保证行驶安全。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，即目前智能汽车人机共驾驾驶权切换时人与系统控制干涉导致切换冲突的问题，本发明的目的是提供一种根据驾驶员肌电信号判断切换时机的智能汽车驾驶权切换方法，本方法可以让驾驶员在需要时快速接管车辆的控制权，一方面能够避免人机驾驶冲突，另一方面也能够避免真空期导致的驾驶失控，从而更有利于行车安全。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，在车辆处于由自动驾驶系统自动驾驶过程中，根据驾驶员参与驾驶时可能涉及的主要激活肌肉，采集对应肌肉的肌电信号，将采集的肌电信号与预设值比较，如果高于预设值，则认为驾驶员有接管自动驾驶系统的意图，将驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。
通常，驾驶员参与驾驶时涉及侧向控制及纵向控制，对应地驾驶权分为侧向控制驾驶权和纵向控制驾驶权；当侧向控制对应的主要激活肌肉肌电信号全部高于设定值时，则将侧向控制驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶；当纵向控制对应的主要激活肌肉肌电信号全部高于设定值时，则将纵向控制驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。
具体地，侧向控制涉及的主要激活肌肉包括肩胛下肌、背阔肌和肱三头肌长头；纵向控制涉及的主要激活肌肉包括胫骨前肌、股直肌和腓肠肌。
本发明按如下方法采集对应肌肉的肌电信号，先在对应肌肉处粘贴肌电信号贴片，由肌电信号贴片获取对应肌肉的肌电信号电压数据e(t)；然后代入下式即可计算得到肌电信号均方根(RMS)值：
Figure BDA0003560895860000021
其中：T为窗函数长度，e(t)为肌电信号电压数据。
为消除个体差异，本发明与预设值比较时，先对肌电信号RMS进行标准化处理；标准化处理是计算肌肉收缩时的肌电信号RMS占该肌肉进行最大自主收缩时的肌电信号RMS的百分比，该百分比为肌肉激活程度值R，计算公式为：
Figure BDA0003560895860000022
RMSm为肌肉进行最大自主收缩时的肌电信号均方根值；
通过公式将采集的肌电信号转变为肌肉激活程度值R，再与肌肉激活程度预设值比较。
优选地，肌电信号处理时先对原始信号进行滤波处理，以滤除干扰信号。所述滤波处理采用带通滤波进行处理，通带截止频率下限为30Hz，上限为120Hz；阻带截止频率下限为20Hz，上限为130Hz。
优先地，在采集肌电信号前，先通过传感器检测手掌是否放置在方向盘指定区域或者脚掌是否放到加减速踏板上，若是，则采集对应激活肌肉的肌电信号；否则继续由自动驾驶系统控制车辆。
驾驶权移交时，自动驾驶系统在规定时间t0内将方向盘转向力矩T按线性减少至0，或者将加减速踏板力矩T按线性减少至0，完成车辆驾驶权的移交。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明从驾驶员生理肌电角度出发，利用表面肌电信号采集处理技术，根据驾驶员转向及加减速操作涉及的主要激活肌肉，提取对应肌肉激活程度指标，基于驾驶员肌电信号预测驾驶员接管意图，实现由自动驾驶系统向驾驶员驾驶无缝平稳切换。本方法可以让驾驶员在需要时快速接管车辆的控制权，又能够避免人机驾驶冲突和驾驶空白时间，从而更有利于行车安全。
附图说明
图1为本发明人车侧向控制驾驶权切换流程图。
图2为本发明人车纵向控制驾驶权切换流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细描述。
本发明一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，在车辆处于由自动驾驶系统自动驾驶过程中，根据驾驶员参与驾驶时可能涉及的主要激活肌肉，采集对应肌肉的肌电信号，将采集的肌电信号与预设值比较，如果高于预设值，则认为驾驶员有接管自动驾驶系统的意图，将驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。
鉴于自动驾驶汽车控制包括侧向控制(转向角控制)和纵向控制(加减速控制)，因此人车驾驶权切换也分为侧向控制驾驶权切换和纵向控制驾驶权切换。以下分别进行说明。
一、人车侧向控制驾驶权切换方法。
1)如图1所示，在自动驾驶系统控制车辆时，安装在汽车方向盘上的传感器(可以是光学传感器或者压力传感器，也可以是检测摄像头)可以检测到驾驶员手掌是否放到方向盘指定区域上，若是，则开启驾驶权移交第一道阀门；若否，则继续由自动驾驶系统控制车辆。
2)通过预先粘贴的肌电信号贴片采集驾驶员转向操作主要工作肌肉肩胛下肌、背阔肌和肱三头肌长头的表面肌电信号，每处肌肉的肌电信号贴片为多片，避免只有一片导致检测不准确，取多片贴片的最小值作为检测信号。由于肌电信号十分微弱，为避免干扰信号影响测量精确度，肌电信号处理时应对原始信号进行滤波处理，以滤除干扰信号。本发明采用带通滤波进行处理，通带截止频率上下限为30Hz、120Hz，阻带截止频率上下限为20Hz、130Hz。
肌电信号均方根RMS值计算如下式所示：
Figure BDA0003560895860000041
其中：T为窗函数长度，e(t)为肌电信号电压数据，由贴片采集提供。
考虑到驾驶员之间的个体差异，例如皮下脂肪层厚度、皮肤阻抗等，会直接影响肌电信号幅值，需要对肌电信号进行标准化处理以消除个体差异。本发明标准化处理是计算肌肉收缩时的肌电信号RMS值占该肌肉进行最大自主收缩时的肌电信号RMS值的百分比。鉴于此，在驾驶车辆前，驾驶员需进行最大自主收缩动作，此时求得肌肉最大自主收缩时肌电信号均方根值为RMSm，则肌肉激活程度值(R)为：
Figure BDA0003560895860000042
3)设肩胛下肌、背阔肌和肱三头肌长头的肌肉激活程度值分别为R1，R2，R3，肌肉激活程度阈值分别为Rs1，Rs2，Rs3，若同时满足R1＞Rs1，R2＞Rs2，R3＞Rs3，则判断驾驶员即将接管车辆，立即进行侧向控制驾驶权移交；否则，判断驾驶员当前时刻没有接管意图，继续由自动驾驶系统控制车辆。
4)侧向控制驾驶权移交时，自动驾驶系统在规定时间t0内方向盘转向力矩T按线性减少至0，完成车辆侧向控制驾驶权的移交。设驾驶权移交时自动驾驶系统输出方向盘转向力矩为Tc，则在0到t0时间内，自动驾驶系统实际输出力矩T为
Figure BDA0003560895860000043
其中，t为[0，t0]内任意时刻。
t0为驾驶权交接时间，通常设置为1-3秒，在这个时间段内，人机同时参与对车辆控制，只是自动驾驶系统力矩线性降低，驾驶员的力矩逐渐增加，从而保持对车辆的控制而不失控，同时又能很好避免人机驾驶权的冲突。
二、人车纵向控制驾驶权切换方法。
1)如图2所示，在自动驾驶系统控制车辆时，安装在加减速踏板上的传感器可以检测到驾驶员脚掌是否放到加减速踏板上，若是，则开启驾驶权移交第一道阀门；若否，则继续由自动驾驶系统控制车辆。
2)采集驾驶员加减速操作主要工作肌肉胫骨前肌、股直肌、腓肠肌的表面肌电信号，肌电信号处理及肌肉激活程度值指标计算同侧向控制。
3)设胫骨前肌、股直肌、腓肠肌的肌肉激活程度值分别为R4，R5，R6，肌肉激活程度阈值分别为Rs4，Rs5，Rs6，若同时满足R4＞Rs4，R5＞Rs5，R6＞Rs6，则判断驾驶员即将接管车辆，立即进行纵向控制驾驶权移交；否则，判断驾驶员当前时刻没有接管意图，继续由系统控制车辆。
4)纵向控制驾驶权移交时，自动驾驶系统在规定时间t0内加减速踏板力矩T按线性减少至0，完成车辆侧向控制驾驶权的移交。设驾驶权移交时自动驾驶系统输出踏板力矩为Tc，则在0到t0时间内，自动驾驶系统实际输出力矩为
Figure BDA0003560895860000051
其中，t为[0，t0]内任意时刻。
本发明从驾驶员生理肌电角度出发，利用表面肌电信号采集处理技术，根据驾驶员转向及加减速操作涉及的主要激活肌肉，提取对应肌肉激活程度指标，基于驾驶员肌电信号预测驾驶员接管意图，实现由自动驾驶系统向驾驶员驾驶无缝平稳切换。本方法可以让驾驶员在需要时快速接管车辆的控制权，又能够避免人机驾驶冲突和驾驶空白时间，从而更有利于行车安全。
最后需要说明的是，本发明的上述实例仅仅是为说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化和变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (9)

1.一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：在车辆处于由自动驾驶系统自动驾驶过程中，根据驾驶员参与驾驶时可能涉及的主要激活肌肉，采集对应肌肉的肌电信号，将采集的肌电信号与预设值比较，如果高于预设值，则认为驾驶员有接管自动驾驶系统的意图，将驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。
2.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：驾驶员参与驾驶时涉及侧向控制及纵向控制，对应地驾驶权分为侧向控制驾驶权和纵向控制驾驶权；当侧向控制对应的主要激活肌肉肌电信号全部高于设定值时，则将侧向控制驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶；当纵向控制对应的主要激活肌肉肌电信号全部高于设定值时，则将纵向控制驾驶权由自动驾驶系统切换为驾驶员驾驶。
3.根据权利要求2所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：侧向控制涉及的主要激活肌肉包括肩胛下肌、背阔肌和肱三头肌长头；纵向控制涉及的主要激活肌肉包括胫骨前肌、股直肌和腓肠肌。
4.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：按如下方法采集对应肌肉的肌电信号，先在对应肌肉处粘贴肌电信号贴片，由肌电信号贴片获取对应肌肉的肌电信号电压数据e(t)；然后代入下式即可计算得到肌电信号RMS值：
Figure FDA0003560895850000011
其中：T为窗函数长度，e(t)为肌电信号电压数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：与预设值比较时，先对肌电信号RMS进行标准化处理以消除个体差异；标准化处理是计算肌肉收缩时的肌电信号RMS占该肌肉进行最大自主收缩时的肌电信号RMS的百分比，该百分比为肌肉激活程度值R，计算公式为：
Figure FDA0003560895850000012
RMSm为肌肉进行最大自主收缩时的肌电信号均方根值；
通过公式将采集的肌电信号转变为肌肉激活程度值R，再与肌肉激活程度预设值比较。
6.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：肌电信号处理时先对原始信号进行滤波处理，以滤除干扰信号。
7.根据权利要求6所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：所述滤波处理采用带通滤波进行处理，通带截止频率下限为30Hz，上限为120Hz；阻带截止频率下限为20Hz，上限为130Hz。
8.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：在采集肌电信号前，先通过传感器检测手掌是否放置在方向盘指定区域或者脚掌是否放到加减速踏板上，若是，则采集对应激活肌肉的肌电信号；否则继续由自动驾驶系统控制车辆。
9.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号的人车驾驶权自动切换方法，其特征在于：驾驶权移交时，自动驾驶系统在规定时间t0内将方向盘转向力矩T按线性减少至0，或者将加减速踏板力矩T按线性减少至0，完成车辆驾驶权的移交。
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