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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于驾驶行为预测的辅助驾驶控制方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了驾驶员驾驶行为难以用模型精确预测且常用的驾驶员模型应用场景比较局限的技术问题，其技术方案要点是通过LSTMNN预测模型对驾驶员行为进行精准预测，增强了人机协同控制车辆时的交互适应性，减少了人机冲突，提升驾驶舒适性。同时，在纵‑横向耦合控制时，引入了车辆稳定性、驾驶舒适性、路径跟踪性、跟车安全性及电机节能性等多项综合指标，大幅提升了高级辅助驾驶系统的智能化水平和灵活性，整个共享控制框架可服务于先进的个性化驾驶辅助系统，使得系统具备灵活性，可以用于各类乘用车辆或商用车辆，通用性好。

主权项：1.一种基于驾驶行为预测的辅助驾驶控制方法，其特征在于，包括：通过传感器获取纵向变量、横向变量和跟车变量的数据；将所述纵向变量、横向变量和跟车变量的数据输入到LTSMNN预测模型，对驾驶员未来的驾驶操纵行为进行预测，得到预测结果；其中，所述预测结果包括油门预测量和转向角预测量；将所述预测结果传递给纵向-横向耦合的人机共享模型预测控制器，所述纵向-横向耦合的人机共享模型预测控制器根据车辆稳定性、驾驶舒适性、路径跟踪性、跟车安全性及电机节能性，实现分层协调控制，提供车速补偿和转向补偿；根据所述车速补偿和所述转向补偿实现对辅助驾驶的控制；其中，所述纵向变量包括历史纵向加速度时间序列、历史纵向速度时间序列和历史油门时间序列；所述横向变量包括历史横向加速度时间序列、历史横向速度时间序列、历史横向偏移时间序列、历史横摆角速度时间序列和历史转向角时间序列；所述跟车变量包括历史相对车距时间序列、历史相对车速时间序列和历史前车加速度时间序列；其中，所述纵向-横向耦合的人机共享模型预测控制器基于纵向-横向耦合的车辆动力学模型构建得到，所述纵向-横向耦合的车辆动力学模型由纵向车辆动力学模型和横向车辆动力学模型耦合得到；所述纵向车辆动力学模型表示为： 其中，d表示相对车距，vx表示相对车速，CD表示阻力系数，ρa表示空气密度，Av表示车辆的迎风面积，TDc表示纵向控制模型预测控制器补偿的电机驱动力矩，TDd表示将驾驶员踏板闭合度转换后的电机驱动力矩，vf表示前车速度，Rt表示轮胎半径，vt表示纵向车速；TDd＝K*踏板闭合度，K表示可调权重系数；所述横向车辆动力学模型表示为： 其中，β表示车辆质心侧偏角，γ表示车辆横摆角速度，yL表示车辆侧向误差，φL表示车辆航向角偏差，Cf表示前轮侧偏刚度，Cr表示后轮侧偏刚度，Mz表示绕z轴的惯性矩，m表示车辆质量，lf表示前轴到质心的距离，lr表示后轴到质心的距离，ls表示前视距离，δc表示控制器补偿的前轮转向角输入，δd表示驾驶员转向意图转换的前轮转向角输入，ρref表示前方道路曲率；则所述纵向-横向耦合的车辆动力学模型表示为： 对所述纵向-横向耦合的车辆动力学模型进行离散化得到： 其中，T表示采样时间，I表示6*6的单位矩阵。

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