[发明专利]基于驾驶员经验模型的智能驾驶控制系统和方法、车辆

权利要求书

1.一种智能驾驶控制系统，其特征在于，包括：驾驶员模型模块、预瞄控制模型模块、路径跟踪控制模块和整车系统模块；

其中，驾驶员模型模块，用于收集驾驶员操作信息和期望路径信息，结合车辆运动信息预测车辆未来时刻的行驶状态参量；

预瞄控制模型模块，用于计算横向校正角度并判断车辆下一时刻的正确行驶模式；

路径跟踪控制模块，用于将驾驶员模型模块和预瞄控制模型模块分别输出的参量转化成整车系统模块可执行的控制量；

整车系统模块，用于响应从跟踪控制模块得到的控制量，以控制车辆运动，并反馈车辆运动参数至驾驶员模型模块、预瞄控制模型模块和路径跟踪控制模块；

所述驾驶员模型模块中的驾驶员模型具体通过以下方法获得：

获取各工况下真实驾驶数据；

对真实驾驶数据进行滤波和异常值剔除处理；

针对不同挡位和不同车速下的片段，对真实驾驶数据进行分割；

利用混合高斯模型算法对经过处理后的数据进行聚类，得到车速的GMM聚类模型、车辆航向偏差的GMM聚类模型、转向机构位移的GMM聚类模型和油门踏板位移的GMM聚类模型；

将转向机构位移的聚类结果和油门踏板位移的聚类结果作为隐藏状态参量，将车速的聚类结果、车辆航向偏差的聚类结果和挡位信息作为观测状态参量，根据真实驾驶数据，基于隐马尔可夫算法对驾驶员模型进行训练，最终得到转向机构位置选择的驾驶员模型和油门增量选择的驾驶员模型，驾驶员模型模块包括这两个驾驶员模型。

2.根据权利要求1所述的智能驾驶控制系统，其特征在于，所述驾驶员模型模块中的驾驶员操作信息包括车辆转向系统参数和油门增量；期望路径信息包括目标路径点信息；行驶状态参量包括转向机构位置的期望值范围和油门增量期望值。

3.根据权利要求1所述的智能驾驶控制系统，其特征在于，所述预瞄控制模型模块具体用于：

计算预瞄路径点与无人车实际位置的横向距离x和航向变化偏差

预瞄路径点上的期望车速为v，通过公式计算期望的横向校正角度；其中k是增益参数；

计算得到的横向校正角度用于判断车辆的行驶模式M：当|δ|＜0.08时，行驶模式M输出直线行驶模式；当0.08≤|δ|＜0.3时，行驶模式M输出小幅度转向模式；当|δ|≥0.3时，行驶模式M输出大幅度转向模式。

4.根据权利要求1所述的智能驾驶控制系统，其特征在于，所述路径跟踪控制模块制定了车辆不同行驶模式下各输出控制量的控制规则，并对智能驾驶控制系统的参数做实时计算和修改，同时为控制量的自适应控制提供约束。

5.一种智能驾驶控制方法，其特征在于，包括：

S1.驾驶员模型模块获取驾驶员操作信息和期望路径信息，根据驾驶员操作信息和期望路径信息，计算并输出行驶状态参量；

S2.预瞄控制模型模块根据获取的车辆信息和路径信息，计算并输出横向校正角度δ和车辆行驶模式M；

S3.路径跟踪控制模块将驾驶员模型模块和预瞄控制模型模块得到的控制参量，以及期望挡位转化成车辆底层控制系统可执行的控制量；

S4.整车系统模块根据路径跟踪控制模块输出的控制量，输出车辆的运动控制参数给各控制系统，同时将获取的车辆运动信息反馈给驾驶员模型模块、预瞄控制模型模块和跟踪控制模块；

步骤S3中所述路径跟踪控制模块在车辆不同行驶模式下的期望发动机转速这一控制量的转化方式为：

当预瞄控制模型模块输出的车辆行驶模式M为直线行驶模式时，将转向机构的期望位置赋值为固定值，根据车速和挡位求解期望发动机转速；

当车辆行驶模式M的结果为大幅度转向行驶模式时，根据预瞄控制模型模块输出的横向校正角度δ的符号判断转向方向，然后将转向机构的期望位置赋值为固定值，然后根据驾驶员模块输出的预测油门增量和当前的实际发动机转速，求解期望发动机转速；

当车辆行驶模式M的结果为小幅度转向行驶模式时，根据横向校正角度δ符号判断转向方向，再求解转向机构的期望位置，根据驾驶员模块输出的预测油门增量和当前的实际发动机转速，求解期望发动机转速。