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    基于用戶體驗(yàn)的智能駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用研究

    2022-03-29 09:51:56劉小娜熊松林張昌博李青昊張健姜凌坤
    汽車零部件 2022年3期
    關(guān)鍵詞:駕駛員汽車智能

    劉小娜,熊松林,張昌博,李青昊,張健,姜凌坤

    (1.陜西萬(wàn)方汽車零部件有限公司,陜西西安 710600;2.陜西漢德車橋有限公司,陜西西安 710201)

    0 引言

    隨著全球汽車行業(yè)保有量的快速增長(zhǎng),能源短缺、環(huán)境污染、交通擁堵、事故頻發(fā)等日益突出,成為汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的限制因素,汽車產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃明確提出以智能網(wǎng)聯(lián)汽車為突破口,實(shí)現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。目前,我國(guó)是世界汽車生產(chǎn)大國(guó)和銷售大國(guó),到2025年,預(yù)計(jì)汽車保有量達(dá)到3億輛,千人保有量高達(dá)210輛。根據(jù)英國(guó)交通部門統(tǒng)計(jì)研究得出超過(guò)40%的車禍原因是用戶看不清障礙物和人及注意力不集中導(dǎo)致的車道偏離,目前中國(guó)汽車市場(chǎng)有很大的空間,人們對(duì)于汽車的功能安全越來(lái)越關(guān)注,智能駕駛輔助系統(tǒng)在駕駛員遇到緊急情況時(shí),通過(guò)控制系統(tǒng)的技術(shù)干預(yù),并提供主動(dòng)支持。

    面對(duì)城市的復(fù)雜路況,以用戶操作行為和體驗(yàn)為中心,對(duì)智能駕駛輔助系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)研究,提高駕駛員的操作舒適性,文中的研究對(duì)降低駕駛事故概率及緩解駕駛員駕駛疲勞等有著重要的意義。

    1 智能駕駛輔助系統(tǒng)

    智能駕駛輔助系統(tǒng)是通過(guò)傳感器對(duì)路、車、人、交通標(biāo)志等進(jìn)行采集,并通過(guò)控制器局域網(wǎng)通信完成信號(hào)的傳遞,協(xié)助駕駛員安全駕駛,其中包括車道保持輔助系統(tǒng)、自主換道系統(tǒng)及前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)等。當(dāng)車輛偏離車道時(shí),車道保持輔助系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào),通過(guò)用戶對(duì)車輛的行駛方向進(jìn)行調(diào)整;對(duì)于自主換道系統(tǒng),通過(guò)控制算法,判斷是否滿足換道條件,選擇跟馳或自主換道模式,可有效避免人為因素造車的不合理?yè)Q道,提高安全性和交通效率;前后碰撞預(yù)警系統(tǒng)語(yǔ)音或視覺(jué)提醒駕駛員注意減速并保持安全距離。

    智能駕駛輔助系統(tǒng)為用戶的操作方式做減法,對(duì)安全多一層保障,通過(guò)該系統(tǒng),使得用戶—車—行駛環(huán)境之間的聯(lián)系更加快速和緊密,并減少人在整個(gè)系統(tǒng)中的誤操作。用戶的復(fù)雜性和不確定性是系統(tǒng)設(shè)計(jì)中最易忽略的因素,且與汽車的交互體驗(yàn)是汽車人機(jī)關(guān)系的重要衡量指標(biāo)。

    2 用戶體驗(yàn)介紹

    從汽車交互設(shè)計(jì)談起,汽車經(jīng)歷了機(jī)械時(shí)期、電氣化時(shí)期、半導(dǎo)體電子化時(shí)期以及現(xiàn)在的智能網(wǎng)聯(lián)化時(shí)期。電子時(shí)期機(jī)械按鍵與操控桿被電子按鍵和旋鈕所代替,提高操作精度;智能網(wǎng)聯(lián)化時(shí)代的到來(lái),以智能觸屏、語(yǔ)音及手勢(shì)等實(shí)現(xiàn)便捷化精準(zhǔn)操控,交互方式發(fā)生了很大的變化,給用戶帶來(lái)了全新的交互體驗(yàn)。

    用戶體驗(yàn)的定義是人們對(duì)于使用或參與產(chǎn)品、服務(wù)或系統(tǒng)所產(chǎn)生的感知和回應(yīng)。每一位產(chǎn)品設(shè)計(jì)師都是產(chǎn)品的第一用戶,提取用戶體驗(yàn)需求信息的設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)而言有著重要的作用。閆淑德搭建了實(shí)車駕駛數(shù)據(jù)采集平臺(tái),并基于粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立駕駛習(xí)性的辨識(shí)模型,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化換道軌跡規(guī)劃。對(duì)駕駛輔助系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要素主要包括用戶的操作行為、駕駛習(xí)性及交互方式等,應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)當(dāng)中。

    2.1 用戶操作行為

    實(shí)際路況中司機(jī)的車速、駕齡、性格、行駛時(shí)間及駕駛操作習(xí)慣與安全駕駛息息相關(guān)。駕駛員的操作行為是通過(guò)信息獲取及判斷、分析、操作執(zhí)行等一系列復(fù)雜的決策過(guò)程,主要包括剎車、油門等縱向運(yùn)動(dòng)的操作、轉(zhuǎn)向橫向運(yùn)動(dòng)的操作。

    2.2 駕駛習(xí)性

    駕駛習(xí)性反映出不同駕駛員的駕駛習(xí)慣和駕駛規(guī)律等,不同的駕駛員對(duì)于同一工況時(shí)的習(xí)慣性反映方式及操作方法,有一定的相似及穩(wěn)定性,文中根據(jù)用戶的操作行為分為激進(jìn)型、適度型和謹(jǐn)慎型3種類型。此外,受外界因素(雨天、擁堵、心情糟糕)的影響,也同樣導(dǎo)致駕駛行為產(chǎn)生隨機(jī)性變化。

    2.3 交互方式

    交互智能是將大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合起來(lái),使汽車更“懂”用戶。以威馬W6為例進(jìn)行分析,其配置多樣化交互技術(shù),包括人臉識(shí)別、主動(dòng)疲勞監(jiān)測(cè),支持自然喚醒、關(guān)鍵詞喚醒、快捷指令喚醒等多種交互方式,實(shí)現(xiàn)超過(guò)120余項(xiàng)常用功能語(yǔ)音控制并支持15 s連續(xù)自然語(yǔ)音對(duì)話。

    3 聯(lián)合仿真分析驗(yàn)證

    3.1 換道預(yù)警策略模型

    換道預(yù)警系統(tǒng)輔助駕駛員分析當(dāng)前復(fù)雜路況,判斷車輛縱向及橫向位置,選擇合適時(shí)機(jī)進(jìn)行換道,可有效避免駕駛員對(duì)換道行為做出錯(cuò)誤判斷,減少車輛追尾、剮蹭及側(cè)向碰撞等事故。目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)研究出許多獨(dú)具特色的換道系統(tǒng)模型,最早是1986年Gipps建立道路換道決策結(jié)構(gòu)框架,在合理駕駛行為條件下模型,以換道過(guò)程中的潛在沖突為研究條件,分析交通信號(hào)及重型車等對(duì)換道過(guò)程的影響,后來(lái)的研究者根據(jù)這個(gè)方向,發(fā)散出其他換道模型,最典型的案例包括MRS(Multi-Regime Simulation)、MITSIM模型、NETSIM模型、SITRAS模型和南加州大學(xué)最小安全距離模型等。

    換道的動(dòng)機(jī)主要由駕駛員的特性和外部駕駛環(huán)境的刺激兩方面決定,駕駛員的特性包括駕駛習(xí)性、最大加減速和忍耐度等;外部駕駛環(huán)境的刺激主要是準(zhǔn)備換道車輛所在車道和相鄰車道的共同刺激,包括主車以及前車的間距、速度差和前車是否準(zhǔn)備換道等因素。

    文中主要以駕駛員的特性為主要研究對(duì)象,駕駛?cè)说鸟{駛習(xí)性一般分為激進(jìn)型、適度型和謹(jǐn)慎型,如圖1所示,對(duì)于直路換道工況,不同駕駛習(xí)性相關(guān)參數(shù)輸入至Matlab/Simulink-CarSim 聯(lián)合仿真平臺(tái)搭建個(gè)性化換道預(yù)警策略模型,匹配個(gè)性化換道預(yù)警策略,輸出為車輛行駛的相對(duì)位移的軌跡。

    圖1 換道預(yù)警策略模型

    3.2 模型分析驗(yàn)證

    換道場(chǎng)景路段與車輛相關(guān)參數(shù)的設(shè)定,車道標(biāo)準(zhǔn)寬度=3.5 m,直線段長(zhǎng)度30 m,車寬=1.75 m,車長(zhǎng)=4.7 m,主車(圖2左側(cè)車)與前車(圖2右側(cè)車)的相對(duì)距離為25 m。以主車車輛的前端為換道起始時(shí)刻,基于車輛的行駛和垂直兩個(gè)方向上,針對(duì)3種駕駛習(xí)性以水平和垂直兩個(gè)方向分別選用5次多項(xiàng)式來(lái)規(guī)劃換道軌跡。

    (1)

    式中:都是待定參數(shù)。

    其中=[],=[],分別對(duì)()、()求一階導(dǎo)和二階導(dǎo),可得出車輛在換道過(guò)程中的橫縱向速度及加速度,與車輛的水平和垂直的位移關(guān)系相結(jié)合,可得出車輛目前的狀態(tài)函數(shù)。

    通過(guò) Matlab軟件創(chuàng)建控制策略模型,輸出3種駕駛習(xí)性的相對(duì)位移軌跡曲線,如圖2所示。在檢測(cè)符合安全換道的條件時(shí),將按照符合駕駛習(xí)性的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行換道軌跡規(guī)劃,相關(guān)參數(shù)生成的相對(duì)橫向速度和相對(duì)縱向速度與時(shí)間的關(guān)系如圖3所示。在避免碰撞和跟車行駛相關(guān)要求的前提下,匹配個(gè)性化換道預(yù)警策略,提高換道軌跡適應(yīng)性。

    圖2 3種駕駛習(xí)性軌跡曲線

    圖3 換道過(guò)程中生成參數(shù)的變化

    3.3 仿真結(jié)果分析

    綜上分析可得,激進(jìn)型駕駛員換道時(shí),個(gè)性化匹配的相對(duì)橫向速度最高且變化幅度最大,在轉(zhuǎn)向指令發(fā)出后1.5 s左右,達(dá)到最大速度;適度型駕駛員換道時(shí),個(gè)性化匹配的相對(duì)速度居中,操作穩(wěn)定適中;謹(jǐn)慎型駕駛員換道時(shí),個(gè)性化匹配的相對(duì)速度稍緩,速度變化幅度相對(duì)較低。相對(duì)縱向速度變化趨勢(shì)相近且整體變化值在2 m/s的范圍內(nèi)浮動(dòng),在轉(zhuǎn)向換道過(guò)程中影響不大。

    4 結(jié)語(yǔ)

    以不同駕駛習(xí)性的駕駛員在自主換道中的個(gè)性化控制策略匹配分析為案例。用戶根據(jù)自己的駕駛習(xí)性操作習(xí)慣及駕駛風(fēng)格等確定駕駛類型,系統(tǒng)通過(guò)對(duì)用戶的個(gè)性化分析,確定用戶類型并在輔助系統(tǒng)中匹配相關(guān)駕駛參數(shù),使得智能駕駛輔助系統(tǒng)符合用戶自身的駕駛習(xí)慣,提高駕駛?cè)说牟僮魇孢m性。智能駕駛輔助系統(tǒng)也可根據(jù)環(huán)境因素、路況等對(duì)相關(guān)駕駛參數(shù)做一些調(diào)整,保證駕駛的安全性。個(gè)性化的用戶體驗(yàn)在智能駕駛輔助系統(tǒng)中的應(yīng)用,一方面可以保證安全駕駛,另一方面提高駕駛?cè)伺c車輛之間的交互默契性和駕乘舒適性。

    安全、智能、舒適的汽車駕駛體驗(yàn)是汽車未來(lái)的發(fā)展方向,對(duì)于自主品牌汽車研發(fā)而言,為用戶提前識(shí)別并預(yù)警潛在的安全問(wèn)題,降低事故發(fā)生的概率,對(duì)于智能化的駕駛輔助系統(tǒng)開發(fā)仍極具挑戰(zhàn)。

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