陳佳琛，陳 慧，藍小明，西村要介，石原敦

（1.同濟大學汽車學院，上海 201804；2.株式會社捷太格特研發(fā)總部，奈良 6348555）

前言

車道保持輔助（lane keeping assistance，LKA）系統(tǒng)是典型的高級駕駛輔助系統(tǒng)（advanced driving assistance system，ADAS）之一［1-2］，對于預防由于偏出車道而導致的交通事故十分重要。LKA系統(tǒng)可以分為僅在車輛靠近車道邊界附近介入轉向的車道偏離預防（lane departure prevention，LDP）系統(tǒng)和持續(xù)介入轉向并控制車輛在道路中央行駛的LCC（lane centering control）系統(tǒng)。LDP式的LKA系統(tǒng)在量產(chǎn)上技術更加成熟，但在恰當?shù)臅r機介入是LDP式LKA系統(tǒng)的關鍵問題。

駕駛員對于LKA系統(tǒng)的接受度直接影響其對該系統(tǒng)的使用程度，而駕駛員自身的個體差異，如年齡和性別差異所導致的駕駛特性差異又會顯著地影響其對LKA系統(tǒng)的接受度［3］。文獻［4］中認為駕駛經(jīng)驗的差異也會影響其自動駕駛系統(tǒng)喜好的差異。LKA系統(tǒng)如何自適應駕駛員的特性差異成為亟須解決的關鍵問題。

國內(nèi)外對自適應駕駛特性LKA系統(tǒng)的研究，已有一定成果。文獻［5］中研究了不同駕駛員在直道和彎道中對車輛橫向位置的控制習慣，將其反映到車道偏離預警系統(tǒng)的虛擬邊界閾值的設計中。文獻［6］中為不同類型的駕駛員在不同的車道和不同偏離方向上分別設定不同的跨越車道時間閾值，從而適應具有不同橫向行為特性的駕駛員的需要。文獻［7］中分析駕駛員在轉向回正點處的橫向偏移量分布，并將其代入動態(tài)期望駕駛區(qū)間中的安全邊界和區(qū)間中心，使動態(tài)期望駕駛區(qū)間的參數(shù)設計因人而異，使LKA系統(tǒng)的介入時機和介入過程都能適應不同駕駛員的駕駛行為特性。上述文獻中所采用的方案均是分析駕駛員自身的自然駕駛特性，并使LKA系統(tǒng)的特性趨近于駕駛員自身的駕駛特性，從而實現(xiàn)LKA系統(tǒng)對于不同駕駛特性的自適應。

因此，駕駛員喜好的LKA系統(tǒng)特性，是否與其自身駕駛特性存在顯著差異，而導致趨近于駕駛員自然駕駛特性的LKA系統(tǒng)無法滿足駕駛員喜好，成為上述方案是否可行的關鍵問題。文獻［8］中在駕駛模擬器上讓駕駛員同時體驗自然駕駛情況下和自動駕駛控制情況下接近斑馬線時的制動行為，發(fā)現(xiàn)駕駛員自然駕駛的風格通常不是他認為的安全性和協(xié)作性最高的那一種。文獻［9］和文獻［10］中在研究自動駕駛車輛的超車行為過程中，發(fā)現(xiàn)存在部分駕駛員喜歡不同于他們自身駕駛風格的超車行為。文獻［11］中發(fā)現(xiàn)駕駛員對自動駕駛汽車的駕駛風格的喜好可能與他們自己的駕駛風格不符。因此，存在駕駛員喜好的ADAS特性不同于其自身駕駛特性的情況。

但是，上述研究中一方面缺少對最為常見的駕駛員車道保持特性的研究，已有文獻中的結論無法應用到自適應駕駛特性的LKA系統(tǒng)的研究中；另一方面，已有文獻中將主觀評價用于最后驗證駕駛員對于自身駕駛特性并非最滿意，但無法獲知駕駛員喜好的系統(tǒng)特性與駕駛員自身特性不符是具體體現(xiàn)在哪些指標上，以及這種差異是否顯著。

因此，本文中針對LKA系統(tǒng)介入時機與駕駛員自然駕駛車道保持特性，基于駕駛模擬器試驗，通過建立主客觀評價模型獲取駕駛員喜好的LKA系統(tǒng)客觀指標，再分析駕駛員自然駕駛時的車道保持特性，提取出與駕駛員喜好的LKA系統(tǒng)客觀指標具備相同物理含義的指標，從而探究駕駛員喜好的LKA系統(tǒng)特性與其自身的車道保持特性是否存在顯著差異。

1 LKA介入時機的主客觀評價試驗

主客觀評價是一種可以反映評價人員主觀評價與客觀指標之間相互關系的方法，通過構建駕駛員主觀評分與客觀指標之間的相關性模型，可以獲取駕駛員喜好的LKA介入時機的客觀指標。

1.1 評價樣本設計

駕駛員對于LKA介入時機的主觀感受主要受LKA介入時車輛在車道中的位置與狀態(tài)這一因素的影響，具體說即主要在于介入時機的早晚。同時，需要選取合適的指標，以描述LKA介入時機的早晚，并通過指標大小的分布，設計評價樣本，從而使駕駛員感受到不同的LKA介入時機。在對相關文獻［7，12-15］研究的基礎上，選取DLC（distance to lane cross）的閾值DLCth和偏離速度vy-lane作為LKA介入時機的特性指標，將DLCth取值范圍設為[0，0.9]m，將vy-lane的取值范圍設為[0.05，0.5]m/s。確定了特性指標的分布范圍后，采用均勻試驗設計方法分配每一組特性下的指標數(shù)值，如表1所示。

表1 LKA介入時機特性指標分布

1.2 主觀評價問卷

主觀評價問卷采用雙極評分問卷，如表2所示。其中‘0’表示駕駛員認為該特性是自己喜好的LKA介入時機特性；‘-2’和‘2’表示LKA介入較晚或較早，且達到了不可接受的程度；‘-4’和‘4’表示LKA介入時機太晚或太早，駕駛員認為極有可能導致危險。

表2 LKA介入時機的主觀評價問卷

2 自然駕駛轉向回正點

2.1 自然駕駛中車道保持過程

駕駛員駕駛車輛在進行車道保持過程時并非每時每刻都會執(zhí)行轉向盤操縱行為進行轉向，而是遵從感知、決策、執(zhí)行這一行為機制，如圖1所示。駕駛員會一直進行對偏出車道風險的感知，并決策是否要執(zhí)行操縱轉向盤的行為。當車輛處于靠近車道中央的位置時，駕駛員認為沒有偏出車道的風險，從而不執(zhí)行操縱轉向盤糾正車輛航向的行為；而只有當車輛偏出車道中央達到一定范圍，駕駛員才會執(zhí)行操縱轉向盤行為，使車輛重新回到車道中央。

圖1 駕駛員車道保持時的行為機制

2.2 轉向回正點

將駕駛員在自然駕駛過程中開始操縱轉向盤修正車輛航向的時刻定義為轉向回正點。轉向回正點表征了駕駛員認為當前車輛偏航程度達到了可能偏出車道的程度，有進行轉向修正的必要［7］。因此，轉向回正點與LKA介入時機都反映了駕駛員對偏出車道危險程度的感知，這兩者的關系可以反映駕駛員在使用LKA系統(tǒng)和自然駕駛時對偏離車道危險程度的感知是否存在差異。

轉向回正點的提取采用基于規(guī)則的提取方法，流程如圖2所示，具體方法如下。

圖2 轉向回正點提取流程

（1）首先提取橫向偏移量峰值點t1。由于駕駛員執(zhí)行轉向回正行為的目的是為修正車輛航向，使車輛從逐漸偏出車道的狀態(tài)變?yōu)榛氐杰嚨乐醒氲臓顟B(tài)，因此，轉向回正點后勢必會出現(xiàn)橫向偏移量峰值點，以橫向偏移量峰值點為基準進一步往前尋找。

（2）在選出橫向偏移量峰值點t1后，進一步向前尋找轉矩變化率峰值點t2。當駕駛員感知到車輛有偏出車道的危險，并開始操縱轉向盤使車輛回到車道中央，因此橫向偏移量峰值點和轉向回正點之間會存在較大的轉角變化率和轉矩變化率的峰值點。相比于使用轉向盤轉角變化，轉向盤轉矩變化對于駕駛員的轉向盤操縱行為響應更快，轉矩變化率峰值點更接近駕駛員操縱轉向盤的時刻。另外，為避免轉矩傳感器的噪聲影響，以轉向盤轉矩變化率幅值的20分位點P20(T?th)作為閾值，如果在橫向偏移量峰值點之前尋找到的轉矩變化率峰值點t2處，T?th(t2)≤P20(T?th)，則不選取該點，繼續(xù)向前尋找轉矩變化率峰值點t2。

（3）上一步找到的轉矩變化率峰值點t2，表示駕駛員有明顯的操縱轉向盤行為，但該點表明駕駛員已經(jīng)處于操縱轉向盤的過程中，因此再向前找到第一個轉向盤轉矩變化率為0的點t3。t3表征駕駛員剛開始執(zhí)行轉向盤操縱行為的時刻，即為轉向回正點所在的時刻。

3 數(shù)據(jù)采集試驗

試驗平臺采用固定基座的駕駛模擬器，總體架構如圖3所示。主要包括3個部分:轉向反力模擬設備、快速原型控制器和用于場景顯示的計算機和屏幕。轉向系統(tǒng)模型請參見文獻［16］所搭建的系統(tǒng)模型，EPS系統(tǒng)和優(yōu)化后的轉向力特性請參見文獻［17］。

圖3 駕駛模擬器的總體架構

本次試驗邀請了24位駕駛員在駕駛模擬器上進行數(shù)據(jù)采集。24位駕駛員中13位為在校學生，8位為從事車輛相關工作的研究人員，3位為從事非車輛相關工作的社會人士。年齡范圍為23～63歲，駕齡為3～20年。

主客觀評價試驗流程如下:

（1）車輛沿車道中央，以80 km/h車速勻速行駛，此時LKA系統(tǒng)開啟，但由于車輛處于車道中央因而不介入輔助；

（2）通過在虛擬環(huán)境中添加側風使車輛按照設定的偏離速度偏出車道；

（3）當車輛位置符合預先設置的LKA介入時機，通過在轉向盤上施加LKA輔助力矩，使轉向盤自動旋轉，讓車輛回到車道中央，隨后LKA系統(tǒng)結束介入，回到過程（1）的狀態(tài)；

（4）駕駛員重點感受LKA介入時機，并對當前LKA介入時機根據(jù)問卷做出評分，可進行多次體驗以做出準確評價；

（5）變更LKA介入時機，并重復過程（1）至（4），直至全部特性下的評價數(shù)據(jù)采集完畢。

自然駕駛數(shù)據(jù)采集試驗同樣采用固定縱向車速，定為與主客觀評價試驗一致的80 km/h。先讓駕駛員駕駛車輛10 min以熟悉駕駛模擬器和模擬環(huán)境，然后進行正式的數(shù)據(jù)采集試驗。

4 駕駛員喜好與自然駕駛特性對比

4.1 駕駛員喜好的LKA介入時機特性

通過式（1）所示的線性回歸方程，得到24位駕駛員的主客觀評價模型，如表3所示。調(diào)整判定系數(shù)-R2均大于等于0.65，說明線性模型基本都能較好擬合樣本數(shù)據(jù)。

表3 主客觀評價模型方程

獲得主客觀評價模型后，由設計的主觀評價問卷（表2）可知，當評分Q1=0時即代表了駕駛員喜好的LKA介入時機特性。將Q1=0代入式（1），可得

由式（2）可見，DLCth會隨著vy-lane不同而改變，可見駕駛員喜好的DLCth會隨著不同的偏離速度vy-lane而發(fā)生變化，如圖4所示。因而可以采用式（2）中的兩個方程系數(shù)c0和c1來定量描述這種關系。

圖4 駕駛員1喜好的DLC th隨vy-lane的變化

文獻［18］對c0和c1的物理含義進行了解釋。如圖5所示，c0為虛擬邊界偏移距離，即虛擬邊界距離車道線內(nèi)側的距離，虛擬邊界是指即便車輛平行地沿著車道線行駛，駕駛員也不期望車輛超出的邊界。c1為跨越虛擬邊界的時間。每個駕駛員喜好的LKA介入時機特性指標以-c0和-c1表示，如表4所示。

表4 駕駛員喜好的LKA介入時機客觀指標

圖5 c0和c1的物理意義［18］

4.2 自然駕駛數(shù)據(jù)

4.2.1 車道保持數(shù)據(jù)

采集得到的自然駕駛車道保持數(shù)據(jù)驗證了2.1節(jié)中提到的“駕駛員在執(zhí)行車道保持過程時遵從感知、決策、執(zhí)行的行動機制”這一論點。如圖6所示，只有當橫向偏移量增加到駕駛員認為有必要執(zhí)行轉向操作以避免偏出車道的風險時，從轉向盤轉角和轉矩可以看出駕駛員開始進行轉向操作。

圖6 駕駛員車道保持數(shù)據(jù)

圖7為基于駕駛員1的自然駕駛數(shù)據(jù)，提取得到的轉向回正點時刻的DLC與偏離速度之間的關系。由圖可見，隨著車輛偏離速度的提高，轉向回正點時刻的DLC也逐漸增大，該趨勢與圖4一致。但是由于駕駛員的自然駕駛存在較高的隨機性，圖7數(shù)據(jù)整體分布并非接近一條直線，如果只用線性模型去擬合所有點并非最合適。

圖7 駕駛員1的轉向回正點

4.2.2 轉向回正點指標

文獻［19］中采用對風險感知點進行直線包絡的方法，構造了風險感知線。本文中采用相同思路，同時基于如式（3）所示的線性回歸模型，描述駕駛員轉向回正點處的DLC和偏離速度之間的關系，將該模型定義為轉向回正點特性模型。對每位駕駛員的自然駕駛數(shù)據(jù)均計算3個轉向回正點特性模型。3個模型分別為基于單個駕駛員所有轉向回正點擬合得到的整體包絡線、基于上部轉向回正點擬合得到的上包絡線和基于下部轉向回正點擬合得到的下包絡線，如圖8中3根虛線所示。圖中”×”表示駕駛員的轉向回正點，同時基于每個駕駛員的c0和c1作出的直線，將其稱為喜好線，如圖8的實線所示。以每個模型的系數(shù)作為轉向回正點指標描述該駕駛員自然駕駛時的轉向回正點特性，如表5所示。

圖8 所有駕駛員的轉向回正點、轉向回正點擬合直線和對LKA介入時機的喜好線

4.3 駕駛員喜好與自然駕駛的差異

4.3.1 指標的直觀差異

駕駛員喜好的LKA介入時機客觀指標虛擬邊界偏移距離c0和跨越虛擬邊界時間c1（如表4所示）

與 各 轉 向 回 正 點 指 標k0-up、k1-up、k0-mid、k1-mid、k0-low、k1-low（如表5所示）在量綱上完全一致，物理意義也十分接近，可以直接進行比較，因此這兩者在數(shù)值上是否存在顯著差異是本文要研究的核心問題。

表5 轉向回正點指標

4.3.2 差異顯著性的分析

僅從數(shù)值或圖像層面比較難以直觀地界定這種差異是否顯著。若駕駛員自然駕駛特性與駕駛員真實喜好的LKA系統(tǒng)特性之間存在差異，最終會反映到駕駛員對于LKA系統(tǒng)的接受度上，使主觀評分偏離最優(yōu)評分。因此，將駕駛員的轉向回正點指標代回到表3所示的各駕駛員主客觀評價模型，便可知道自然駕駛轉向回正點特性與喜好的LKA介入時機特性之間的差異會如何影響駕駛員對LKA系統(tǒng)的接受度，即會使駕駛員對LKA介入時機的主觀評價產(chǎn)生多大程度的下降。

為確定評價下降程度的量化表達，將式（3）所示的轉向回正點特性模型代入到式（1）所示的主客觀評價模型，可得

由于駕駛員主觀評分Q1會隨偏離速度vy-lane變化，故由式（4）可知，當k1≠-c1時，在不同偏離速度下，評價下降程度也會發(fā)生變化，并非始終保持不變。同時，由表2主觀評價問卷中對各評分的定義可知，Q1=0時駕駛員的評價最優(yōu)。因此，本文以vy-lane在[0，0.5]m/s的范圍下，Q1絕對值最大作為描述評價下降程度的指標ΔQ1，如式（5）所示。

為探究不同k0和k1數(shù)值對每個駕駛員的評價下降程度的影響，計算當k0∈[-0.5，1]m，k1∈[0，2]m/s時的評價下降程度的等高線圖，如圖9所示。從而得知評價下降程度ΔQ1落在[0，0.5)、[0.5，2)和[2，+∞)3個區(qū)間下的k0和k1的取值范圍。圖10為每個駕駛員的等高線圖。

圖9 不同k0和k1下評價下降程度等高線圖

圖10 所有駕駛員在不同k0和k1下評價下降程度等高線圖

統(tǒng)計自然駕駛中3種轉向回正點指標導致評價下降程度落在[0，0.5)、[0.5，2)和[2，+∞)3個區(qū)間內(nèi)的個數(shù)，結果如表6所示。24位駕駛員中，有12.5%的駕駛員（駕駛員3，8，17），3種自然駕駛轉向回正點指標均導致評價下降程度落在(2，+∞)區(qū)間內(nèi)，意味著這些駕駛員的自然駕駛轉向回正點特性與其喜好的LKA介入時機特性存在顯著差異，這種差異顯著到會使駕駛員的主觀評價達到不可接受的程度；有37.5%的駕駛員（駕駛員5，6，9，11，12，14，15，18，19），沒有自然駕駛轉向回正點指標導致評價下降程度落在(2，+∞)區(qū)間內(nèi)，意味著這些駕駛員的自然駕駛轉向回正點特性與其喜好的LKA介入時機特性之間的差異不顯著；剩下50%的駕駛員（駕駛員1，2，4，7，10，13，16，20，21，22，23，24），存在差異不顯著的自然駕駛轉向回正點指標，這意味著這些駕駛員，有可能通過LKA系統(tǒng)趨近于駕駛員自然駕駛特性來實現(xiàn)自適應不同駕駛員的目的，但最終能否滿足駕駛員的喜好取決于選取何種自然駕駛特性指標。

表6 3種轉向回正點指標導致評價下降程度落在不同區(qū)間的個數(shù)統(tǒng)計

5 結論

針對駕駛員喜好的LKA介入時機特性與其自身的自然駕駛時車道保持特性是否相同，基于駕駛模擬器試驗，建立了駕駛員對于LKA介入時機的主客觀評價模型，獲取駕駛員喜好的LKA介入時機客觀指標，再分析駕駛員自然駕駛時的車道保持特性，提取轉向回正點，并構建轉向回正點指標，從而探究駕駛員喜好的LKA介入時機特性與其自然駕駛時的轉向回正點特性是否存在顯著差異。

通過采集并分析24位駕駛員的評價和駕駛數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，對于12.5%的駕駛員，趨近于自然駕駛轉向特性的LKA系統(tǒng)無法滿足他們的喜好；對于50%的駕駛員，有可能使趨近于自然駕駛轉向特性的LKA系統(tǒng)滿足他們的喜好，取決于LKA系統(tǒng)趨近于哪一種自然駕駛特性；對于剩下37.5%的駕駛員，趨近于自然駕駛轉向特性的LKA系統(tǒng)能夠滿足他們的喜好。