[发明专利]一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法及系统

权利要求书

1.一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法，其特征在于，包括：

获取行驶环境信息；

根据所述行驶环境信息，判断行驶车辆是否处于危险环境，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述行驶车辆处于所述危险环境，则将所述行驶车辆的行驶模式确定为无人驾驶模式；

若所述第一判断结果表示所述行驶车辆未处于所述危险环境，则获取当前时刻车辆交互信息，并将所述当前时刻车辆交互信息输入到数据驱动驾驶员模型中以获取下一时刻驾驶员行为预测结果；所述车辆交互信息包括行驶车辆自车速度、行驶车辆自车横向加速度、行驶车辆自车横摆角速度、行驶车辆与前车的相对距离、以及行驶车辆与前车的相对速度；所述驾驶员行为预测结果包括行驶车辆纵向加速度和行驶车辆方向盘转角；所述数据驱动驾驶员模型是根据驾驶员驾驶行为历史数据、车辆交互历史数据和驾驶员模型确定的；所述驾驶员驾驶行为历史数据包括行驶车辆纵向加速度历史数据和行驶车辆方向盘转角历史数据；所述车辆交互历史数据包括行驶车辆自车速度历史数据、行驶车辆自车横向加速度历史数据、行驶车辆自车横摆角速度历史数据、行驶车辆与前车的相对距离历史数据、以及行驶车辆与前车的相对速度历史数据；所述数据驱动驾驶员模型包括训练好的驾驶员模型和驾驶员驾驶行为预测模型；所述数据驱动驾驶员模型的确定过程为：构建驾驶员模型；所述驾驶员模型为隐马尔可夫模型；确定一段时间内的驾驶员驾驶行为历史数据和车辆交互历史数据；将所述驾驶员驾驶行为历史数据和所述车辆交互历史数据输入到所述驾驶员模型中以调整所述驾驶员模型参数，并当所述驾驶员模型达到收敛阈值时，学习停止，进而得到训练好的驾驶员模型；所述训练好的驾驶员模型的作用是输出当前时刻驾驶员行为预测结果；建立驾驶员驾驶行为预测模型；所述驾驶员驾驶行为预测模型用于根据所述当前时刻驾驶员行为预测结果和车辆运动学公式计算下一时刻车辆交互信息，然后根据所述下一时刻车辆交互信息预测下一时刻驾驶员行为预测结果；

计算下一时刻驾驶员行为预测结果的置信度，并判断所述置信度是否大于设定切换阈值，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示所述置信度大于所述设定切换阈值，则将所述下一时刻驾驶员行为预测结果和获取的当前时刻行驶车辆响应状态信息输入到前馈车辆动力学模型以获取下一时刻车辆状态预测结果；

若所述第二判断结果表示所述置信度小于或者等于所述设定切换阈值，则将获取的当前时刻行驶车辆响应状态信息输入到无前馈车辆动力学模型以获取下一时刻车辆状态预测结果；

根据所述下一时刻车辆状态预测结果和相平面法稳定性判据，判断所述行驶车辆是否处于稳定状态，得到第三判断结果；

若所述第三判断结果表示所述行驶车辆处于稳定状态，则将所述行驶车辆的行驶模式确定为辅助驾驶模式；

若所述第三判断结果表示所述行驶车辆处于不稳定状态，则将所述行驶车辆的行驶模式确定为无人驾驶模式。

2.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述行驶环境信息，判断行驶车辆是否处于危险环境，得到第一判断结果，具体包括：

根据所述行驶环境信息和碰撞时间危险判断算法，判断行驶车辆是否处于危险环境，得到第一判断结果。

3.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法，其特征在于，所述车辆动力学模型为三自由度动力学模型。

4.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法，其特征在于，所述无人驾驶模式为采用无人车辆控制算法对车辆行驶轨迹进行规划和跟踪的模式；所述辅助驾驶模式为驾驶员和车辆控制器共同协作的模式。

5.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶员输入特征的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述下一时刻车辆状态预测结果和相平面法稳定性判据，判断所述行驶车辆是否处于稳定状态，得到第三判断结果，具体包括：

根据所述下一时刻车辆状态预测结果，确定相平面图下的车辆预测轨迹；

根据所述相平面图下的车辆预测轨迹，确定所述行驶车辆所处状态；

根据所述行驶车辆所处状态，判断所述行驶车辆是否处于稳定状态，得到第三判断结果。