来源:专知
车道保持系统 LKA:使汽车遵循道路标志和声音警告并在车辆开始偏移车道时调整方向,保证汽车沿着目标车道线行驶。
自适应巡航控制系统 ACC:使汽车和前而的车辆始终保持一个安全的距离,确保无人驾驶汽车的安全性。
自动泊车系统 AP:使无人驾驶汽车能够顺利地实现在停车位的倒入和离开。
紧急制动系统 AEB:使汽车在遇到紧急情时能够充分有效制动,同时使无人驾驶汽车处于人类的监视和控制范围之内。
PID 控制
模糊控制
最优控制
滑模控制
基于模型的控制
神经网络控制
深度学习方法
正确的视觉注意机制,驾驶员的驾驶动作大部分是基于环境对视网膜的刺激,因此优秀的驾驶员在转向过程中视界应趋向于某些习惯的固定区域;
根据环境对视网膜的刺激而采取的正确安全的操纵动作,某一固定曲率的弯道必然对应合适的方向盘转角和打方向的时刻,而优秀的驾驶员则会通过合适地组合这二者的时序和大小达到理想的转向效果。
进一步提高智能汽车的可靠性和安全性。发展智能驾驶技术的一个主要目的就是提高了交通系统的效率和安全性。绝大多数情况下,智能汽车对于问题的反应和处理速度都要比人快的多,其安全性要比人为控制高很多。但智能汽车毕竟不是人脑,其算法的复杂程度更无法与人的思维相比,在一些比较复杂、特殊的情况,例如在通过一些无路、施工或恶劣道路地域时,人们可以方便快速的对智能汽车进行接管控制。
拥有更强的实用性和更加出色的用户体验。智能汽车的设计最终是要让其能够为人所用,更好的为用户服务,最大限度的满足人们的需求,人永远都是控制和享受服务的主体。优秀的用户体验对于智能汽车自然是必不可少的。
增强智能汽车的灵活性和机动性。优秀的人机交互系统可以使人们随时随地对智能汽车的行为进行干预,使其在处理问题时,能够根据实际情况的不同,按照人们的要求,采取更加合理的实施方案。
提高智能汽车的任务执行力。人们可以通过交互系统,方便的给智能汽车下达任务命令,进行远程控制,实时监控其任务完成情况,并可以随时对目标进行变更和修正,使智能汽车能够更好的应用于智能交通及国防科技领域。
奥迪 MMI
奥迪多媒体交互系统 MMI(Multi Media Interface),它包含两个部分:终端操作装置和显示区域。终端操作装置位于换档杆和中央扶手之间;显示区域包括多媒体交互系统显示屏(位于中控台顶部)和驾驶员信息系统显示屏。在设计方面,两个部分都具有用户友好性和清晰易读性。
多媒体交互系统的终端操作装置具有最佳的操作便利性和清晰的布局,是一个依照人体工程学设计非常出色的控制装置。与仪表盘中的驾驶员信息系统显示屏一样,多媒体交互系统的显示屏不仅易于读取,而且安装于驾驶员的直接视线范围之内。显示屏和控制区域分别处于驾驶员能够直接读取和便于操作的位置,确保了道路始终在驾驶员的直接视野之中。
多媒体交互系统概念包含两个部分:终端操作装置和显示区域。终端操作装置位于换档杆和中央扶手之间;显示区域包括多媒体交互系统显示屏(位于中控台顶部)和驾驶员信息系统显示屏。在设计方面,两个部分都具有用户友好性和清晰易读性。
在行驶时,驾驶员信息系统显示屏显示车辆的最新数据以及电话和导航系统的状态信息(视设备而定),也可以读取基本的信息娱乐功能(例如选择无线电台或 CD 曲目)。这意味着大部分的重要信息始终处于驾驶员的直接视野之中。仪表盘显示屏与多媒体交互系统显示屏具有同样的外形风格,通过多功能方向盘上的菜单滚动键也可对其进行操作。
由于两个装置的操作原理一致,驾驶员从一个装置转向另一个装置时无需转换思维模式。驾驶员可以继续同样的操作逻辑。空调系统也是如此。鉴于温度调节对于驾驶员的重要性,空调系统采用了单独的控制装置,这个控制装置具备与多媒体交互系统相同的用户友好型操作逻辑。
奔驰 COMMAND
COMMAND 包括显示屏、控制器、功能按钮和电话键区,COMMAND 可操作车内的以下功能:音响功能、导航系统、电话和通信功能、DVD 视频和电视以及各种车辆设置。COMMAND 控制器正前方是四个功能按钮,可以直接控制光盘播放器/收音机、HOME(回家功能)、多方向可调座椅和电话/导航功能
COMMAND 的聪明之处在于其可以区分该功能是每日使用的(举例来说如电台的选择和交通信息的播放)还仅仅是单次的设置(举例来说如系统的设置和低音的设置)。这样做的结果是,会根据功能使用的频繁性来决定操作的先后顺序。菜单是根据项目的相互关联性和使用的频率来进行安排的。当在菜单上进行项选择时,系统会表明需要执行的操作路径。下一次当你再次选择这个菜单时,系统会直接显示该备选项目。这会减少操作的步骤。
而在竞争者的同类系统中,日常使用的功能通常位于子菜单中的,这就会增加所需操作的步骤。
宝马 iDrive
智能驾驶控制系统 iDrive(intelligent Drive system),它是一种全新的、简单、安全和方便的未来驾驶概念,属于自动化信息化驾驶系统的范畴,某些高级轿车和概念车上配备了这项最新的科技新技术。iDrive 的使用节约了设置传统控制装置大量空间,使设计人员可以发挥他们的才智,创新地进行车内设计,使之更加符合人体工程学,使操纵更加便捷,同时仪表板更加简洁。iDrive 使用起来非常简便。8 个主菜单分别为车内气候、通信(车载电话等)、娱乐(CD/电视等)、导航、信息、宝马服务支持、功能设置和帮助菜单。其中经常使用的前4 个主菜单可通过圆形旋钮向上下左右四个方向推拉控制器进入。以气候调节为例,3 次简单操作就可以调节车内不同位置的温度和气流分布,比如可以设设定某个座椅的加热从腰部位置开始(当然,这也归功于宝马的舒适性座椅),而气流是以某种流量按设定的方向吹出。
iDrive 具备记忆功能,驾驶者可以把某种设置储存,信息就自动储存在汽车'钥匙'中。宝马 7 系列的车钥匙是一个智能卡片,进入汽车后将之放入插座内,然后简单地按'启动/熄火'键发动/关闭发动机。另外,该电子钥匙还可自动储存汽车所需维修保养服务的信息数据,使客户可以获得更便捷的服务。
但是,宝马在新 7 系上推出 iDrive 系统时,由于操作相对较为复杂,曾引起巨大争议。在开车之前要阅读详细的说明书,一些人对此功能并不认同。在后推出的新 5 系上,宝马的 iDrive 系统已作为大大简化,这也使 iDrive 系统的优势充分发挥出来。
丰田 G-BOOK
丰田 G-BOOK 智能副驾系统于 2002 年在日本正式发布,是由无线网络、数据中心以及车载智能通信技术组成,其最基本的功能可以看作是导航系统功能的延伸和扩展。在功能逐渐扩展后,可为车主提供资讯、救援以及话务员直接服务等多种功能。
丰田 G-BOOK 有如下 7 项主要功能:话务员服务、G 路径检索、资讯提供、紧急救援、道路救援、防盗追踪、保养通知。
丰田 G-BOOK 在功能上主要是辅助设定导航、安全保障和资讯服务 ,没有太多的应用和扩展功能,与安吉星相比显得比较单薄。在安全保障方面,提供了最重要的事故自动报警和防盗追踪,但缺乏远程控制闪灯、解锁车门这些比较实用的功能。同时 G-BOOK 没有电话拨号和语音控制功能,行车中操作也比较繁琐。
苹果 CarPlay
CarPlay 是苹果公司发布的车载系统,即将用户的 iOS 设备,以及 iOS 使用体验,与仪表盘系统无缝结合。CarPlay,可以将 iPhone手机的绝大部分基础功能,通过汽车的控制面板来使用。其中的部分功能包括 Siri 语音助理工具,iTunes 音乐播放,苹果地图以及短信服务。通过 CarPlay,驾车人可以双手不离开方向盘就接打电话,另外可以听到语音邮件的内容,如图 4- 8 所示。
人机界面技术
人机共驾技术
人机共驾技术的研究主要面向先进驾驶辅助系统。进入二十一世纪以后,人们对于车辆安全的研究已经从原先的被动安全转变为主动安全。1970 年,制动防抱死系统(ABS)第一次市场化应用标志着主动安全系统的开始。随后,电子稳定性控制系统(ESC),自适应巡航系统(ACC)等在 1990s 相继研发出来。除此之外,嵌入在 HMI 界面中的后视系统,车道保持系统(LK),车道偏离预警系统(LKW),盲点监测系统,辅助换道系统等也都相继展开了研究。
为了发展辅助驾驶过程中的人机交互系统研究,欧洲,德国,日本等相继启动了相关方面的研究项目。作为先进辅助驾驶系统中的一部分,驾驶员行为特性也得到了广泛的研究,如跟车行为,车道保持行为和制动行为等。
随着具有不同功能的 ADAS 系统的发展,多个 ADAS 系统和驾驶员之间的协调问题日益凸现出来。如果车辆上安装有多个 ADAS 系统,那么驾驶员将会收到多个预警信号和其他信息,尤其是在复杂工况下。这会使驾驶员感到困惑并无法对预警信号作出回应。对于辅助驾驶系统,人机交互是其中很重要的一环。随着越来越多的辅助驾驶系统进入产品化的阶段,系统对于车辆的控制权变得越来越大,越来越复杂。如果不能很好地协调好各个辅助驾驶系统,驾驶员就不能正确分析出车辆的运动状态,进而无法做出正确的操纵判断。因此,如何将多个辅助驾驶系统和驾驶员之间进行集成已经成为当前的一个研究热点。ADAS 系统本身就被定义为辅助驾驶系统,这就不可避免的需要考虑到和驾驶员行为之间的交互关系。如果辅助驾驶系统不考虑驾驶员的操纵行为反而会增加车辆行驶过程中的危险性。
驾驶行为特性研究
驾驶员在真实道路中的驾驶行为研究是人机共驾技术中十分重要的一部分,也是智能辅助系统的研究的基础。尽管真实道路试验具有成本高,数据量大,试验采集复杂等缺点,但是各国依然在这一方面做了大量的工作。美国国家高速公路交通安全局(NHTSA)投入100 辆汽车进行了驾驶员行为研究。他们采集了车辆状态信息,道路交通信息和在事故工况下以及濒临事故工况下的驾驶员行为信息。最终研究表明,注意力分散是事故发生的根源。日本新能源和工业技术发展组织(NEDO)利用三年的时间收集了正常工况下真实环境下驾驶员行为数据。欧洲 EURO-FOT 和 PROLPGUE 项目收集了数量十分可观的驾驶员信息。其中,EURO-FOT 主要关注于驾驶员信息在 ADAS 系统中的应用部分。
计算机图形学和计算性能的发展使得道路结构和交通车行为的虚拟建模成为可能,这就使得驾驶模拟器可以模拟更为广泛的道路和交通状况。再加上处理器处理能力的发展和成本的下降,驾驶模拟器再次成为驾驶员行为特性研究的有力工具。和真实道路试验相比,驾驶模拟器具有可重复性好,工况设定更为灵活,耗时少,效率高,风险低等优点。尽管驾驶模拟器现在被广泛的应用于驾驶员特性研究中,但是对于通过驾驶模拟器获得的驾驶员特性数据和真实道路试验获得的驾驶员特性数据相比,其可靠性仍然需要进一步的验证。一个高质量的研究项目仍然需要平衡好驾驶模拟器实验数据和真实道路试验数据之间的关系。
在人机交互设计过程中,需要考虑不同人群的需求,这也是未来HMI 设计标准和准则的制定方向。
车辆中和驾驶员操纵输入密切相关的部分,如转向盘力感,踏板脚杆,座椅舒适度,体感等,依然会是未来的研究方向之一。更适合驾驶员的操纵输入和身体感知将是一个需要持续努力的研究方向。
对于 ADAS 系统,驾驶员在获得辅助驾驶的同时,也会分散注意力增加驾驶负担,这是 ADAS 系统面临的一个重要问题。如何协调好驾驶员基本操纵行为和辅助驾驶系统之间的关系需进一步研究。
未来车辆以及交通领域不仅仅是驾驶员和车之间关系的研究,这一领域所面临的问题可能会是更为广泛的社会问题,需要更多领域的研究人员参与进来,如城市规划师,社会学家,人类学家等。
目前各国虽然都获得大量的驾驶员行为信息的数据库,但是如何将这些数据应用于工程系统中仍有待研究。
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