人机共驾智能车的个性化控制研究

This project is proposed to study the personalized control of man-machine cooperation intelligent vehicle. Firstly, a driving style evaluation system is developed, which is easy to be applied in a vehicle control system, by use of the fusion of common driving data and typical driving maneuvering data. Then, the online driving style evaluation based on recent driving data will be achieved. Based on the established system state equation, cost function and constrain function, the real-time performance of variable-step dynamic programming method, optimal planning length and convergence speed for multiple slopes and curves will be investigated. Thirdly, the slope driving safety analysis based on vehicle longitudinal dynamics and curve driving safety analysis based on the phase plane analysis will be conducted. The optimal economical and dynamic speed trajectory planning for the slopes and curves to meet the real-time calculation requirements based on the adaptive dynamic programming algorithm will be implemented. Furthermore, the personalized control strategy on the slope and curve based on the drivers' individual driving style will be developed and a subjective evaluation system that includes evaluation indexes, driving conditions and grading methods will be established. Based on the subjective evaluation system, the modified personalized control system on the slope and the curve will be developed. Also, the relevant experimental verifications will be completed.

本项目进行人机共驾智能车的个性化控制研究。研究基于通用驾驶数据的数据挖掘和典型驾驶操纵数据的参数相关性分析相融合的方法，构建易于应用于汽车控制系统的驾驶风格评估系统，实现基于驾驶员近期驾驶数据的实时驾驶风格评估；在建立系统状态方程、代价函数和约束函数集的基础上，进行基于变步长动态规划方法的实时性研究以及针对多坡道、弯道的最佳规划长度和衔接速度研究；进行基于车辆纵向动力学分析的坡道安全性和基于相平面分析的弯道安全性分析，基于自适应动态规划算法，实现满足实时计算要求的坡道、弯道最佳动力性车速轨迹规划和最佳经济性车速轨迹规划；实现基于驾驶风格识别的坡道、弯道个性化控制，建立包含评价指标、行驶工况和评分方法等方面的驾驶员主观评价系统，基于主观评价系统实现坡道、弯道个性化控制的修正，并完成相关的试验验证。

提高车辆对人的适应性，是今后汽车控制从自动化向个性化和智能化发展的必然历程。如何根据驾驶员的风格特点，提供符合驾驶员要求的个性化决策，以满足不同驾驶员的需求，是本项目研究的重点。项目进行人机共驾智能车的个性化控制研究。研究主要包括驾驶风格的识别研究、高实时性的动态规划方法研究、坡道弯道的最优行驶性能研究以及汽车的个性化控制研究四部分。驾驶风格的研究主要包括基于集成学习的驾驶风格识别、基于自监督对比学习的驾驶风格识别以及基于逆强化学习的驾驶风格识别以及不同识别方法的融合研究；高实时性的动态规划方法研究主要包括变步长迭代动态规划的研究、动态规划与群体智能相融合的优化算法研究以及自适应动态规划算法研究；坡道弯道的最优行驶性能研究包括基于相关性分析的高精度瞬态油耗模型研究、基于支持向量回归的高精度瞬态油耗模型研究以及针对多坡道、弯道的最佳规划长度和衔接速度等研究；汽车的个性化控制研究主要包括坡道的个性化驾驶策略研究、个性化AEB研究以及基于驾驶员特性的预测巡航控制研究等内容。