智能车辆人机协同转向控制策略分析

何新华，雷曦

（安徽江淮汽车集团股份有限公司，安徽 合肥 230601）

引言

随着我国人工智能、通信技术、计算机技术的发展和应用，智能车辆迎来新的发展契机，其中以人机协同转向控制为代表的智能车辆应用技术，成为行业关注的焦点和热点。一方面，人机协同转向控制始终是智能车辆领域的前沿科研方向，另一方面，协同转向技术是智能车辆的难点和关键点，掌握相关技术才能实现智能车辆的快速发展。

1 智能驾驶辅助技术的应用和发展

智能驾驶辅助技术，是在车辆安装智能设备，实现车辆对周边情境的动态捕捉，一方面，利用雷达、摄像头等探测记录设备对周边环境进行记录和分析，另一方面，结合智能辅助驾驶系统，融合硬件设备的外部信息数据，进行有效的融合和应用，借助软硬件设备，实现对车辆的“人机协同转向控制操作”模式。因此是当前提升驾驶员感知能力的主要技术手段，再结合软硬件设备，实现对现有驾驶体验的创新应用。对于车辆外部的驾驶环境，结合车辆的碰撞标准进行测算，标记出对应的安全区域以及危险区域，结合车辆激光雷达防控系统，实现对多个影像资料的解析和梳理。通过多个摄像头的信息录制，可以实现对周边障碍物的有效确定，结合多次的信息扫描，实现对障碍内容的有效提醒。结合驾驶员反应时间以及制动速度、车辆速度、地理位置等讯息，可以更为具体体现出智能辅助驾驶的功能。通过对相关参数的引入，让驾驶环境以及驾驶功能呈现更为真实的效果，从而实现智能辅助的目的。利用计算机技术，建立智能车辆的TTC 模型，根据现场的实际情况进行危险判断。

对于车辆的盲区，要结合防碰撞系统进行相应的预警和估算，同时对车辆主要轨道进行检测和预警，并且可以对车辆未来运行路径进行预判，最后结合驾驶员的校正能力进行车道信息的提醒。当车道持续偏离时，可以进行车道预警，同时还能够将车辆形成的盲区进行影像监控，确保驾驶的安全性和可靠性。

2 人机切换模式的应用环境

全自动驾驶技术已经在北京、上海等地区进行投放运营，其中利用了智能车辆技术中的人机驾驶场景互换控制方式。该技术帮助智能车辆实现人机驾驶的有效切换，同时在驾驶过程中，超出驾驶人员的能力范畴时，会进行某些场景的智能驾驶模式。当智能驾驶实现对车辆主动权的控制时，可以对车辆对应紧急情况进行控制，同时系统会将车辆的驾驶权、管理权交由自动驾驶系统。例如，自动导航、自动制动系统、自动巡航系统等。通过将车辆驾驶权限进行有效的分类和转移，减少驾驶员的不确定性和意外性，同时实现最佳的车辆驾驶模式，达到人机驾驶的有效融合。另外，驾驶员可以在智能控制系统中，利用物理操作模式，将车辆驾驶的主动权收回，因此存在二者权利的博弈和对立。一方面，智能驾驶系统对车辆周边的环境可以进行自我判断，同时驾驶人员也会存在车辆控制的必然理由，需要在某些场景中，实现对某些驾驶问题的科学切换，保障驾驶的安全性和保障性。

3 人机协同转向控制技术

3.1 输入修正式协同转向控制

在人机协同转向控制技术中，输入修正式协同转向控制策略，是让智能驾驶系统不参与影响车辆行驶的控制功能，而是利用驾驶员的控制器操作输入数据，进行相应的叠加或者修正，结合车辆驾驶技术实现对车辆的有效控制，最终实现人机协同驾驶功能的有效成效。人机协同转向控制的发展过程，是通过对车辆转角的协同转向控制，结合计算机数据分析技术，实现对车辆纵向速度的有效纠正。近年来，随着智能驾驶技术的升级和优化，以人机共驾模式的不确定性，进行科学的分析以及有效干预，确保车辆驾驶权限以及驾驶的安全性得以保障。另外在人机共驾模式中，要对车辆行驶路径进行科学的尝试以及验证，保障驾驶员的驾驶安全以及操作的自由度。同时利用车辆驾驶动态模型，对驾驶员的意图以及车辆安全进行系统化的提升和改良，在安全的前提下，实现驾驶人员对车辆的全部控制权。因此，人机协同转向控制，大多分为直接协同转向控制以及非直接协同转向控制，并且在驾驶过程中，按照对应的计算框架，将协同转向控制系统进行适当的调整和优化。在此框架内，通过对车辆运行状态以及可能发生的风险进行预判，对于车辆发生危险时的控制举措，要结合实际的车辆运行环境，以及车辆动力系统的运行情况进行协同操作。首先需要将相关问题进行警告和提醒，然后对不同的危险问题进行人机协同转向控制，利用不同程度的控制原则以及控制方式，进行合理的管控和调整。另外结合轮胎的非线性特性，进行人机协同转向控制转向器的研发工作，保障在车辆运行过程中，发生危险问题时，可以借助协同转向控制器，实现对危机的有效化解。协同转向控制器，在安全操作的框架下，实现对车辆驾驶方向的有效操作，是以最小代价的目标，实现人机共驾运行模式，将危险问题的有效化解，同时结合驾驶员的驾驶习惯进行预测性的速度测算，保障车辆的运行安全。

3.2 触觉交互式协同转向控制

与输入修正式系统转向控制原则不同，触觉交互式系统控制转向原则，具有两大优势：其一，可以帮助驾驶员，通过触觉交互系统对相关信息进行反馈处理，进一步提升人的参与程度。其二，在紧急情况下，驾驶员可以实现对车辆驾驶系统的有效操控，实现对车辆控制权的有效控制。近年来，通过对触觉交互式协同转向控制系统的优化和提升，有效融合车辆预控能力以及触觉反馈技术等相关内容，实现对车辆方向盘、踏板等设备的直接参与，保障车辆在运行过程中，实现车辆行驶任务的良好表现。另外，针对触觉交互式协同转向控制系统，研发的控制器设备，可以实现对车辆动态运行数据的有效补偿和纠正，结合人机系统转向的各种需求，实现车辆运行方向的精准变化。另外，以车辆车道为目标的辅助驾驶系统，实现了对人、车、路一路化管理的驾驶模式，利用车辆运行矩阵，对车辆驾驶员的动作、行为、运行数据进行分析和预测，实现对驾驶人员相关行为的有效参与，确保车辆在运行过程中，可以利用触觉交互式协同转向控制系统，实现人工驾驶到智能驾驶的有效过渡，确保对驾驶员各项错误行为进行纠正和处理，保障运行过程的安全性和稳定性。不仅如此，视觉预瞄机制的应用，将车辆位置偏差以及车辆导航偏差的角度进行预控和应用，减少驾驶员的主观模糊性，实现转矩交互式转向驾驶系统的有效实践。另外在电动车平台中，利用人机共驾的运行机制，实行对控制策略的有效管理[1]。

触觉交互式协同转向控制系统的主要核心，是利用人类神经的肌肉运动作为期望辅助力矩，通过在相关领域的研究和试验，实现在系统中提升和改良人机共驾的运行情况。通过运行数据的分析和梳理，确保矩阵调节能力与神经肌肉行为的有效融合，进而提升人机驾驶的安全性和保障性。不仅如此，在不同反馈力的协同系统环境中，利用反馈式协同控制策略，实现对反制问题的有效解决，同时结合不同的触觉反馈力，以及驾驶员肌肉力学的变化特点，进行驾驶策略的动态调整。根据相关技术平台的测试结果，对应的测试数据以及优化方向，可以进一步提升系统运行的安全性和稳定性[2]。

4 协同转向控制测试与评价

与传统车辆测试与评价方式有所不同，智能车辆协同转向控制技术的评测，需要实现人、车、独立系统的多样化测试模式，测试的目标以及测试的内容极为复杂，包含多个驾驶场景以及意外情况的数据内容。在协同转向控制测试方面，需要将人、车、独立系统进行环境测试以及定位系统测试，保障系统对运行情况的合理化判断，同时针对系统的运行数据进行多元化的测试和评价，尤其是车辆的硬件设备以及软件系统，其性能的测试数据与标准的控制体系是否存在较大的差距。另外以PEGASUS 项目为例，通过系统开发项目以及智能驾驶场景进行数据测试，以数据建模的形式对相关测算数据进行评价，结合试验室的仿真环境对系统数据传输结论进行验证和分析，其中包括人机协同转向操作时的监控系统、雷达系统、传感器系统以及弯道的感应系统。在进行测试的过程中，还要将测试数据与测试平台进行数据关联。一方面，确保测速内容与测试目的的有效匹配，另一方面，针对不同的测试场景以及测试环境，探索当前技术领域中存在的监管空白，保障车辆协同转向过程中，可能出现的问题和漏洞。智能车辆人机协同转向控制策略，需要不断进行技术升级以及场景升级，结合大数据技术，不断对当前的数据库信息进行优化和改良，确保技术得到有效的适应和提升[3]。

5 结论

人机协同转向控制，是当前人机共驾模式的重要发展技术，也是进一步推动智能车辆应用和发展的关键核心技术，通过对人机协同转向控制系统以及转换控制策略的研究和梳理，进一步推动智能汽车的研发和使用，助力我国智能汽车发展体系的壮大和蜕变。