基于人类弯道视觉行为和ANFIS的仿人驾驶员模型

为了模仿人类弯道驾驶转向行为,提出了包含视觉感知模块和转角决策模块的仿人驾驶员模型.借鉴人类驾驶员弯道视觉行为的研究结果,建立了视觉感知模块,从车辆运动状态和远近道路信息提取用于转向决策的视觉输入参数(车速、近区横向偏差和远区航向角偏差).考虑到人类驾驶的模糊推理行为和复杂性,在多曲率弯道上以不同车速进行驾驶仿真试验得到训练数据.采用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)构建转向盘转角决策模块,在不同道路场景和车速下对仿人驾驶员模型进行PreScan/Simulink联合仿真.结果表明:所建立的仿人驾驶员模型具有基本的道路跟随能力,生成的转向盘转角变化平稳,能够反映人类弯道驾驶过程中普遍的转向行为,且对其他驾驶工况具有一定的适用性.