[发明专利]基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量S_Risk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的S_Risk，获取当前行车指导速度，使所述作用量S_Risk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。

技术领域

本发明涉及智能车应用技术领域，特别是一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置。

背景技术

道路交通安全与人-车-环境闭环系统有关，在构成交通事故的人、车、环境这三种要素中，通常人这一因素的占比最大，即绝大多数的交通事故都由人为因素造成，因此，驾驶人对车辆的操控行为成为了确保交通安全的关键因素。目前，对于快速发展的智能交通、智能驾驶技术和智能汽车而言，汽车智能化系统的安全性能和驾驶人接受度是制约汽车智能化的重要因素，其中的驾驶人接受度指的就是汽车智能化系统需要符合驾驶人的驾驶操控行为。

现有技术通常可以利用统计学分析方法来研究驾驶人的驾驶操控行为，该研究结果有利于优化汽车智能化系统协调其安全性能和驾驶人接受度。现有的统计学分析方法比如利用概率统计、模糊数学、粗糙集理论等研究方法或者基于实车实验数据统计分析的驾驶人行为特性描述方法。但是，由于驾驶人的驾驶操控行为本身具有个体差异、年龄段差异、性别差异和地域差异等多种差异影响，因此采用现有的研究方法往往需要大量的数据样本，这给研究带了极大的困难。

除了上述提到的不同驾驶人的驾驶操控行为存在的差异之外，目前汽车智能系统还受道路环境复杂性、驾驶行为差异性、行驶工况多变性等难度所限，在实际应用中仍存在误警率高、可接受性差等问题。

因此，为了提高汽车智能系统对驾驶人个体行为波动和差异的适应性，需要对驾驶人的驾驶操控机制进行深入研究。因此，有必要专门针对驾驶人舱驾驶操控机制的定量描述方法进行新的设计。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，该方法能够根据驾驶人所在的车辆和交通环境中信息的采集，利用最小作用量原理，描述驾驶人在驾驶过程中趋利避害的驾驶操控机制。

为实现上述目的，本发明提供一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法，所述基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法包括如下步骤：

S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量S_Risk，S_Risk的数学表达式为(1)式：

其中，S_Risk代表自车在所述预设交通过程中的作用量，t₁为所述预设交通过程的起始时刻，t₂为所述预设交通过程的终止时刻，L代表自车在预设交通过程中的拉格朗日量，L的表达式为：

L＝T-V

其中，T表示自车的动能，V表示自车受到的势能，该势能由预先设定的沿着车流方向存在的恒定力场和阻力场确定；

S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；以及