基于MAS模型的智能汽车仿人转向操纵机理与协调控制

Due to the problem of steering wheel vibration, inconsistent driving direction and poor comfort performance for steering and handling of intelligent vehicles in automatic driving mode, the rule base of humanoid steering and handling for intelligent vehicles in typical driving situations is built by analyzing the behavior characteristics of skilled drivers. Owing to the autonomous, distributed and coordinated characteristics of sensing, decision and control modules for intelligent vehicles, the Multi-Agent System (MAS) theory is used to develop the intelligent vehicle MAS model with the coordination of human-vehicle-road, and the humanoid steering and handling dynamics mechanism in typical driving situations is studied. Considering the diversity of torque measurement and control for intelligent vehicle Electric Power Steering (EPS) system in automatic and manual modes, a novel EPS system characterized by dual torque and angle sensors is proposed, and the torque and angle coupling characteristics of the EPS system and its influence on steering quality are studied. The control model representing the hybrid characteristics of humanoid steering and handling for intelligent vehicles is established, and the multi-mode hybrid control strategy is adopted to realize satisfactory safety and comfort performance for intelligent vehicles under the constraint of the critical conditions of instability. The integrated optimization of the novel EPS system and the evaluation indexes and methods of humanoid steering quality for intelligent vehicles are investigated, and the intelligent vehicle experimental platform is developed. The research findings have significant academic and application values for improving steering and handling quality and comprehensive performance of intelligent vehicles.

针对智能汽车在自动转向操纵时存在方向盘抖动、行驶方向不稳、舒适性差等问题，从分析优秀驾驶员的转向操纵动力学行为入手，建立典型工况下智能汽车转向操纵规则库；根据智能汽车的感知、决策和控制等模块具有自主性、分布性和协调性的特点，运用多智能体（MAS）理论，建立“人-车-路”协同的智能汽车MAS模型，研究智能汽车仿人转向操纵动力学机理；针对智能汽车在机驾和人驾模式下EPS转矩测控的差异性，提出采用双转矩/转角传感器的新型EPS系统，揭示EPS转矩-转角耦合特性及对转向品质的影响；建立表征智能汽车转向操纵系统混杂特性的控制模型，采用多工况混合控制策略，在保证系统稳定的前提下，实现智能汽车良好的仿人转向操纵安全性和舒适性。研究新型EPS集成优化匹配与智能汽车仿人转向品质评价指标和方法，搭建智能汽车实验平台并开展实验研究，研究成果对于提高智能汽车转向操控品质和自动驾驶性能具有重要学术意义和应用价值。

随着汽车智能化的迅速发展，智能汽车在各类转向工况下的缺陷日益突出。智能汽车的自动转向操纵是一个复杂的非线性、多子系统协同控制问题，涉及环境感知、规划决策、驾驶员模型、动力学控制等多个方面。目前较少有研究对环境感知、规划决策及驾驶控制行为与车辆动力学模型之间关联性进行系统地综合分析和建模，对于满足人驾和机驾两种模式要求的EPS系统新结构、仿人控制机理和方法的研究尚处于空白状态。本项目以智能汽车仿人转向操纵机理和控制方法为主要研究目标，首先研究优秀驾驶员和熟练驾驶员的转向操纵动力学行为特征，基于回归与分类的方法提取特征参数，并借鉴递归的思想提出弯道工况下仿人轨迹规划方法。其次，建立包含环境感知Agent、虚拟驾驶员Agent和执行机构控制Agent的多智能体系统，分析最适用的多智能体架构和每个智能体的功能。同时，在经典预瞄驾驶员模型的基础上，根据实际驾车时人类感知和决策的原理，提出横纵向预瞄驾驶员模型。基于传统优化算法和增强学习方法通过离线和在线方式训练MAS模型中的虚拟驾驶员Agent学习人类驾驶员的转向操纵行为，以提高MAS模型的仿人智能化水平。.由于传统汽车EPS中的转矩/转角传感器在机驾模式无法输出转矩信号，本项目提出一种具有双转矩/转角传感器的新型EPS系统，通过研究机驾模式下EPS转矩-转角的耦合特性及对转向操纵性能指标的影响，揭示智能汽车转向品质劣化的原因。根据智能汽车系统在不同工况下转向操纵过程的混杂特性，分析并设定不同工况下最适用的控制方法，基于仿人智能控制算法（Human-Simulated Intelligent，HSI）建立智能汽车转向操纵仿人控制模型，研究多工况混合控制策略，实现智能汽车仿人转向操纵协调控制。.最后，研制了新型EPS样机并搭建智能汽车仿人转向实验台架，通过台架实验、智能小车室内实验和智能汽车道路实验，验证了仿人转向控制模型和控制策略的有效性，为提高智能汽车自动转向操纵品质和整车自动驾驶性能、构建智能汽车系统动力学控制方法体系提供了理论和技术基础。