摘要：在自動(dòng)駕駛汽車中高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS） 的設(shè)計(jì)過程中，車輛穩(wěn)定性控制目標(biāo)并沒有考慮駕駛員個(gè)性化特質(zhì)需求，尤其在一些極端行駛條件下控制效果會(huì)適得其反。鑒于此，在傳統(tǒng)汽車穩(wěn)定性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上融合了隱馬爾科夫理論（HMM） 和K-means 聚類算法，采用無跡卡爾曼濾波和因子加權(quán)分析的參數(shù)處理方法，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性辨識(shí)模型。模型通過Carsim/Simulink 和基于DSPACE 駕駛模擬器的硬件在環(huán)仿真方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明：該模型能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性的合理分類和在線辨識(shí)，同時(shí)能為今后進(jìn)一步優(yōu)化自動(dòng)駕駛汽車軌跡規(guī)劃方法提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)；穩(wěn)定性；個(gè)性化；辨識(shí)

中圖分類號(hào)：U461.1 收稿日期：2022-12-19

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.03.008

1 前言

自動(dòng)駕駛汽車作為未來汽車的發(fā)展方向，將對(duì)道路交通帶來顛覆性變革。高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）被理解為自動(dòng)駕駛的初級(jí)階段，其很多功能都涉及車輛的穩(wěn)定性控制。現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛技術(shù)更多是從環(huán)境信息獲取、車輛自身的運(yùn)動(dòng)性能等方面進(jìn)行改進(jìn)，很少關(guān)注駕駛員個(gè)性特質(zhì)及在人-車-環(huán)境閉環(huán)系統(tǒng)中考慮駕乘人員個(gè)性化差異對(duì)車輛控制系統(tǒng)影響。因此，開展個(gè)性化的自動(dòng)駕駛汽車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)將成為未來的發(fā)展趨勢(shì)。目前，國(guó)內(nèi)外在車輛穩(wěn)定性模式辨識(shí)方面的研究尚處于起步階段。為此，本文設(shè)計(jì)了一種基于駕駛員個(gè)性特質(zhì)和需求的自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性辨識(shí)模型。該模型基于傳統(tǒng)汽車穩(wěn)定性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將汽車穩(wěn)定性需求辨識(shí)和穩(wěn)定性量化評(píng)價(jià)相結(jié)合，能夠進(jìn)行有效準(zhǔn)確的行駛穩(wěn)定性分類和辨識(shí)，大幅提高橫向穩(wěn)定性控制系統(tǒng)的個(gè)性化設(shè)計(jì)水平，為今后進(jìn)一步優(yōu)化自動(dòng)駕駛汽車的軌跡規(guī)劃方法提供理論依據(jù)。

2 自動(dòng)駕駛汽車行駛穩(wěn)定性需求辨識(shí)

2.1 自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)我國(guó)汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中操縱穩(wěn)定指標(biāo)的限值與評(píng)價(jià)方法（GB/T 13047-91），結(jié)合高階自動(dòng)駕駛汽車的行駛環(huán)境和行駛特點(diǎn)［1］，確定自動(dòng)駕駛汽車的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括汽車轉(zhuǎn)向盤角階躍輸入下的響應(yīng)時(shí)間T、蛇形試驗(yàn)中平均橫擺角速度的峰值r、平均轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角的峰值θ。它們對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)計(jì)分值如式（1）～式（3）所示。

汽車轉(zhuǎn)向盤角階躍輸入下響應(yīng)時(shí)間T 的評(píng)價(jià)分值：

式中，NT 為橫擺角速度響應(yīng)時(shí)間的計(jì)算分值；T60 為橫擺角速度影響時(shí)間的下限值，s；T100 為橫擺角速度影響時(shí)間的上限值，s；T 為側(cè)向加速度2 m/s2 時(shí)，橫擺角速度響應(yīng)時(shí)間的試驗(yàn)值，s。

汽車蛇行試驗(yàn)中平均橫擺角速度峰值r 的評(píng)價(jià)分值：

式中，Nr 為平均橫擺角速度峰值的計(jì)算分值；r60 為平均橫擺角速度峰值的下限值，rad/s；r100 為平均橫擺角速度峰值的上限值，rad/s；r 為基準(zhǔn)車速下平均橫擺角速度峰值的試驗(yàn)值，rad/s。

汽車蛇行試驗(yàn)中平均轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角峰值θ 的評(píng)價(jià)分值：

式中，Nθ 為平均轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角峰值的計(jì)算分值；θ60 為平均轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角峰值的下限值，rad；θ100 為平均轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角峰值的上限值，rad。

上述各參數(shù)的取值見GB/T 13047-91［2］中表1-7。

2.2 車輛行駛狀態(tài)參數(shù)采集

按照自動(dòng)駕駛汽車的通信架構(gòu)，有必要對(duì)其行駛狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)定和校正。評(píng)價(jià)車輛橫向穩(wěn)定性，需要采集的車輛行駛狀態(tài)參數(shù)有電門開度（%）、制動(dòng)踏板開度（%）、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角（°）、車輛橫擺角速度（rad/s）、側(cè)向加速度（m/s2）［3-6］。為了保證實(shí)驗(yàn)操作的安全性和可重復(fù)性［7］，本文在DSPACE 實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)上搭建了自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性參數(shù)采集系統(tǒng)，如圖1 所示。

按照GB/T 13047-91 中轉(zhuǎn)向盤角階躍輸入和蛇形工況設(shè)置CarSim 仿真模型參數(shù)，基準(zhǔn)車速分別設(shè)定60 km/h（lt;120 km/h）和120 km/h，采樣頻率1 kHz。歸一化處理后的部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖2 和圖3 所示。

2.3 基于因子貢獻(xiàn)率的參數(shù)特征提取

根據(jù)穩(wěn)定性評(píng)價(jià)參數(shù)的相關(guān)性，設(shè)有n 個(gè)原始變量Xi （i = 1，2，…n） 相關(guān)或者獨(dú)立，將Xi 標(biāo)準(zhǔn)化得到Zi 為：[Z ] i = [a ] i1F1 + ai2F2 + ai3F3 + εi ，i = 1，2，…，n （4）式中，Fm （m = 1，2，3） 為公因子；εi 為特殊因子；系數(shù)aij為因子載荷。

歸一化后，得各參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)如下［7］：

式中，n 為樣本總數(shù)；xkl、x′kl 為原始行車數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；rli lj 為相關(guān)系數(shù)。

以基準(zhǔn)車速60 km/h、蛇形工況實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為例，選取30 組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 檢驗(yàn)，得到KMO 值是0.876，接近于1；Bartlett 檢驗(yàn)的相伴概率是0.01，小于0.005，適合因子分子的計(jì)算方法。

在原始特征參數(shù)的相關(guān)系數(shù)矩陣rli lj 基礎(chǔ)上，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)特征方程| λI - R | = 0，得相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根λ（定義λ1 ≥ λ2 ≥ … ≥ λ10 gt; 0）和特征向量，且得載荷矩陣A：

式中，ω 為標(biāo)準(zhǔn)化特征向量。

利用特征根占比得到公共因子的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率，如表1 所示。從數(shù)值結(jié)果看：參數(shù)1、2、3的特征根都大于1，且方差累積貢獻(xiàn)率都大于89%，包含特征參數(shù)的絕大部分信息。

公因子確定后，計(jì)算因子各得分，則因子得分系數(shù)和為：

SCi = inν lim δx → 0 （rli lj ）·RA （7）li=1，2，…n；lj=1，2，…，n；i=1，2，3Scorei=Scix′kl k=1，2，…，n；l=1，2，…，n （8）

式中，Sci 為公因子得分系數(shù)；Scorei 為公因子得分。

綜上，評(píng)價(jià)穩(wěn)定性的量化總分值計(jì)算如下：

3 自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性模式分類

3.1 基于DSPACE 的駕駛員需求信息采集

常規(guī)使用條件下駕駛員的駕駛偏好差異不大，較難區(qū)分，因此只有在極限行駛工況下，駕駛員的個(gè)人特質(zhì)才得以凸顯。從實(shí)驗(yàn)安全角度出發(fā)，在上文中提到的DSPACE 實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)中搭建了駕駛員需求模式信息采集系統(tǒng)，選取轉(zhuǎn)向盤角階躍輸入和蛇形工況下對(duì)50名駕駛員的個(gè)人特質(zhì)進(jìn)行辨識(shí)。

3.2 對(duì)駕駛員需求信息進(jìn)行K 均值離線聚類分析

對(duì)轉(zhuǎn)向盤角階躍工況下響應(yīng)時(shí)間T、蛇形工況下最大轉(zhuǎn)向盤角度θmax 和汽車最大橫擺角速度rmax 的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行K 均值離線聚類分析［7］。根據(jù)需要，本文將自動(dòng)駕駛汽車穩(wěn)定性劃分為三類，即謹(jǐn)慎型、一般型和激進(jìn)型，因此需要三個(gè)聚類質(zhì)心，每個(gè)聚類質(zhì)心代表一種穩(wěn)定性狀態(tài)。分析過程中設(shè)置最大迭代步數(shù)1 000，質(zhì)心偏移量0.0001，偏移量的計(jì)算方法采用歐式距離，類群數(shù)目為3，數(shù)據(jù)處理方法為z-score。聚類分析得到的聚類中心如表2 所示。

4 自動(dòng)駕駛汽車駕乘穩(wěn)定性模式辨識(shí)

根據(jù)聚類質(zhì)心獲得過程中的計(jì)算方式，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到MATLAB/Simulink 中搭建的在線識(shí)別模塊中，利用MATLAB/Simulink 和Carsim 軟件在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)ISO 3888-2：2002 蛇形繞樁工況下進(jìn)行聯(lián)合仿真。根據(jù)車輛參數(shù)配置設(shè)置通道寬度［8］，選取路面附著系數(shù)為0.85，初始車速為60 km/h。選擇100 組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的電門開度、制動(dòng)踏板開度和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角作為輸入?yún)?shù)，仿真結(jié)果如圖4 所示。

通過穩(wěn)定性在線識(shí)別模塊，輸出的穩(wěn)定性類型是3（保守型），距離值是0.00007（小于閾值），與實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到在線辨識(shí)模塊的判定結(jié)果一致。

5 結(jié)語

a. 為了更大程度地滿足自動(dòng)駕駛汽車軌跡規(guī)劃中對(duì)行駛穩(wěn)定性的個(gè)性化需求，基于人-車-路閉環(huán)物理信息系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車橫向穩(wěn)定性影響參數(shù)和軌跡規(guī)劃參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行了分析，搭建了符合自動(dòng)駕駛汽車特點(diǎn)的穩(wěn)定性狀態(tài)監(jiān)測(cè)和辨識(shí)模型。

b. 搭建了自動(dòng)駕駛汽車行駛參數(shù)的采集平臺(tái)，獲得蛇形繞樁典型場(chǎng)景下的10 個(gè)穩(wěn)定性特征參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行降維分析，得到車身姿態(tài)沖擊因子和橫向沖擊因子兩個(gè)公因子影響下的加權(quán)穩(wěn)定性得分。

參考文獻(xiàn)：

［1］凌志勇基于分布式驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車EPS 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］內(nèi)燃機(jī)與配件，2019（8）：14-15

［2］王亞南，周瑾，李輝，等整車操縱穩(wěn)定性仿真分析［J］第九屆河南省汽車工程技術(shù)學(xué)術(shù)研討會(huì)，2012

［3］Madaras J，F(xiàn)erencey V，Bugar M，et alAlgorithms for vehicle controlstability system with 4WS［C］//Mechatronics-Mechatronika（ME），2014，16th International Conference on IEEE，2014：338-340

［4］楊燕，張昭濤基于閾值和蟻群算法結(jié)合的聚類方法［J］西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，41（6）：719-722

［5］羅石，湯曉東，范中心基于滑模觀測(cè)器的電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的魯棒故障診斷［J］陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，37（2）：157-158

［6］羅玉濤，來恩銘基于能量法的車輛穩(wěn)定性判斷研究［J］汽車工程，2014（12）：1534-1538

［7］熊璐，曲彤，馮源，等極限工況下車輛行駛的穩(wěn)定性判據(jù)［J］機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2015，51（10）：103-111

［8］賈麗娟，韓忠浩，李剛，等基于Carsim 的FSC 賽車建模與操縱穩(wěn)定性仿真研究［J］遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014（6）：89-93

作者簡(jiǎn)介：

牛晶，1986 年生，副教授，研究方向?yàn)檐囕v電驅(qū)動(dòng)技術(shù)及自動(dòng)駕駛。