基于大脑情感学习回路的驾驶员模型研究

驾驶员的转向行为主要包含视觉信息的选取、视觉信息的处理两个过程。为了建立与真实转向行为相符的驾驶员转向模型,借鉴了人类生物科学相关研究成果。针对这两个过程分别建立了远、近两点驾驶员预瞄模型和基于大脑情感学习回路的驾驶员决策模型。最后进行人-车-路闭环仿真验证。仿真结果表明,所建立的驾驶员模型与真实驾驶员的转向行为具有一致性。

基于类脑情感学习回路模型的两点预瞄驾驶员转向模型

为建立一个与真实驾驶员行为规律更加一致的驾驶员转向模型,借鉴心理学、生理学及类脑计算的研究成果,建立了基于大脑情感学习回路的两点预瞄驾驶员转向模型,解决了以往驾驶员模型在车辆速度大跨度变化自适应能力差的问题。为了解决该驾驶员模型对车辆参数变化较大时自适应能力不足的问题,通过横摆动力学模型建立了内部参考模型,基于Narendra稳定自适应控制建立自适应转向模型。仿真结果表明,所建立的驾驶员转向模型具有良好的道路跟随能力和转向平顺性,应对车辆纵向速度和参数变化体现了较强的自适应能力。