Evaluation and Control Model Design of Human Factors for Autonomous Driving Systems

要約

運転自動化技術の急速な発展に伴い、運転自動化に対するユーザーの心理的受容が、運転自動化技術の導入に対する大きな障害の 1 つとなっています。
乗用車の最も基本的な機能は、乗客またはドライバーを目的地まで安全かつ快適に輸送することです。
したがって、運転自動化の設計は、車両操作の安全性を保証するだけでなく、乗員の主観的な快適さのレベルも保証する必要があります。
そこで本論文では、乗員の主観的感情を考慮した障害物回避のための局所経路計画アルゴリズムを提案する。
まず、旋回条件と障害物回避条件を設計し、機械学習の 4 つの分類器を使用して、客観的な車両運動パラメータと乗員の主観的な自信を結び付ける主観的評価モデルと客観的評価モデルをそれぞれ確立します。
次に、障害物や道路境界に対するドライバーの心理的感覚を反映した人工ポテンシャル場に基づいて 2 つのポテンシャル場が設定されます。
したがって、経路計画アルゴリズムと経路追跡アルゴリズムはそれぞれモデル予測制御に基づいて設計され、心理的安全性境界と最適分類器はコスト関数の一部として使用されます。
最後に、MATLAB/Simulink と CarSim の協調シミュレーションが実行されます。
その結果、提案した制御アルゴリズムの有効性が確認され、障害物を良好に回避し、乗員の心理的感覚を効果的に改善できることが確認された。

要約(オリジナル)

With the fast development of driving automation technologies, user psychological acceptance of driving automation has become one of the major obstacles to the adoption of the driving automation technology. The most basic function of a passenger car is to transport passengers or drivers to their destinations safely and comfortably. Thus, the design of the driving automation should not just guarantee the safety of vehicle operation but also ensure occupant subjective level of comfort. Hence this paper proposes a local path planning algorithm for obstacle avoidance with occupant subjective feelings considered. Firstly, turning and obstacle avoidance conditions are designed, and four classifiers in machine learning are used to respectively establish subjective and objective evaluation models that link the objective vehicle dynamics parameters and occupant subjective confidence. Then, two potential fields are established based on the artificial potential field, reflecting the psychological feeling of drivers on obstacles and road boundaries. Accordingly, a path planning algorithm and a path tracking algorithm are designed respectively based on model predictive control, and the psychological safety boundary and the optimal classifier are used as part of cost functions. Finally, co-simulations of MATLAB/Simulink and CarSim are carried out. The results confirm the effectiveness of the proposed control algorithm, which can avoid obstacles satisfactorily and improve the psychological feeling of occupants effectively.

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