基于考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型（Simulink仿真实现）

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💥第一部分——内容介绍

基于考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型研究

摘要：本文聚焦于横向单点预瞄驾驶员模型，深入探讨考虑神经滞后、动作滞后以及最优侧向加速度因素对该模型的影响。通过理论分析与建模研究，旨在构建更贴合真实驾驶员行为的模型，为汽车动力学控制、智能驾驶系统开发等领域提供理论支撑与模型参考。研究结果表明，所构建模型能更精准地模拟驾驶员在横向控制中的行为特性，提升车辆路径跟踪性能与行驶安全性。
关键词：横向单点预瞄驾驶员模型；神经滞后；动作滞后；最优侧向加速度

一、引言

1.1 研究背景与意义

在汽车领域，驾驶员模型的研究对于汽车操纵稳定性、主动安全性以及智能驾驶系统的发展至关重要。一个有效的驾驶员模型能够准确模拟驾驶员在真实道路环境中的操作行为，为汽车动力学分析、控制系统设计以及智能驾驶算法开发提供关键依据。

横向控制是汽车行驶过程中的重要环节，关乎车辆的路径跟踪能力与行驶稳定性。横向单点预瞄驾驶员模型作为一种经典的驾驶员方向控制模型，通过模拟驾驶员的前视行为，根据预瞄点与预期轨迹的偏差来决策方向盘转角，在汽车动力学仿真与控制研究中得到了广泛应用。然而，真实驾驶员在操作过程中存在神经滞后和动作滞后现象，同时其决策过程不仅考虑路径偏差，还会基于最优侧向加速度来综合控制车辆，以提高行驶的安全性与舒适性。因此，考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型研究具有重要的理论与实际意义。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在驾驶员模型研究方面已取得了一系列成果。早期的研究主要集中在补偿跟踪模型，如PID模型与Crossover模型，这些模型输入为当前时刻预期轨迹信息与汽车行驶状态信息之间的偏差，输出为方向盘转角，但存在控制频率过高、不适用于高速行驶等问题。

随着研究的发展，预瞄跟踪模型逐渐成为主流。Kondo提出的线性预估模型规定了驾驶员提前一段距离预瞄预期轨迹，并假定无转向盘输入时汽车将沿当前车体坐标系纵轴方向行驶，驾驶员对方向盘的理想操作量与预期轨迹点在车体坐标系下的横向位移偏差成正比，该模型描述了驾驶员的前视特点，但预估环节存在较大偏差且模型参数难以通过理论方法确定。

郭孔辉院士提出的单点预瞄最优曲率模型，直接建立了模型参数与汽车操纵特性和驾驶员基本特性参数之间的关系，概念清楚、计算简单，可应用于线性与非线性汽车模型闭环仿真。在此基础上，高振海等人建立了驾驶员最优预瞄加速度模型，将模型进一步推广到驾驶员最优预瞄加速度（包括侧向加速度和纵向加速度）模型，描述了驾驶员对汽车方向与速度的综合控制行为。

然而，现有模型大多未充分考虑驾驶员的神经滞后和动作滞后特性，且在横向控制中对于最优侧向加速度的考虑不够全面。因此，有必要开展考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型研究。

二、考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型理论基础

2.1 预瞄跟随理论

预瞄跟随理论是驾驶员模型研究的重要理论基础。该理论认为驾驶员在驾驶过程中具有前视特性，会提前观察前方道路信息，根据预瞄点与预期轨迹的偏差来决策控制量，以使车辆跟随预期轨迹行驶。在横向控制中，驾驶员通过预瞄前方道路的弯曲情况，调整方向盘转角，使车辆沿着期望的路径行驶。预瞄跟随理论为驾驶员模型的设计提供了基本框架，即预瞄环节和跟随环节的组合。

2.2 神经滞后与动作滞后特性

真实驾驶员在操作过程中存在神经滞后和动作滞后现象。神经滞后是指驾驶员从感知到道路信息到产生决策指令之间存在的时间延迟，这主要是由于神经系统的传导速度有限以及大脑处理信息需要一定时间。动作滞后则是指驾驶员从发出控制指令到实际作用于车辆（如转动方向盘）之间存在的时间延迟，这主要与驾驶员手臂与汽车转向盘惯量等因素有关。神经滞后和动作滞后会影响驾驶员对车辆的控制精度和响应速度，在驾驶员模型中必须予以考虑。

2.3 最优侧向加速度决策

驾驶员在横向控制过程中，不仅希望车辆能够跟随预期轨迹，还会考虑行驶的安全性和舒适性。最优侧向加速度决策是驾驶员根据道路几何特征、车辆性能以及自身驾驶经验等因素，决策出一个使车辆行驶既安全又舒适的最优侧向加速度。例如，在弯道行驶时，驾驶员会根据弯道半径、车辆速度等因素，选择一个合适的侧向加速度，使车辆既能顺利通过弯道，又不会因侧向加速度过大而导致车辆失控或乘客不适。

三、考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型构建

3.1 模型总体框架

考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型总体框架基于预瞄跟随理论构建。模型主要包括预瞄环节、最优侧向加速度决策环节、神经滞后与动作滞后环节以及校正操作环节。预瞄环节模拟驾驶员的前视行为，获取预瞄点与预期轨迹的偏差信息；最优侧向加速度决策环节根据道路信息和车辆状态决策出最优侧向加速度；神经滞后与动作滞后环节模拟驾驶员的神经传导和动作执行延迟；校正操作环节根据最优侧向加速度和滞后后的偏差信息，决策出实际的方向盘转角。

3.2 预瞄环节

预瞄环节是驾驶员模型的前端部分，其作用是模拟驾驶员的前视行为，获取前方道路信息。设预瞄时间为 Tp​，在时刻 t，驾驶员预瞄到 t+Tp​ 时刻的预期轨迹点位置 fe​(t+Tp​)，同时获取当前时刻 t 车辆的实际位置 y(t)，则预瞄点与车辆实际位置的横向偏差 ε(t)=fe​(t+Tp​)−y(t)。预瞄时间 Tp​ 是影响模型性能的重要参数，其取值与车速、道路条件以及驾驶员特性等因素有关。

3.3 最优侧向加速度决策环节

最优侧向加速度决策环节根据预瞄点与车辆实际位置的横向偏差 ε(t) 以及道路几何特征、车辆性能等信息，决策出一个最优侧向加速度 ay_opt​(t)。在决策过程中，考虑驾驶安全性、驾驶舒适性以及驾驶合法性等因素。例如，根据道路曲率 ρ(t) 和车辆速度 v(t)，可计算出理论上使车辆稳定行驶所需的侧向加速度 ay_theo​(t)=v2(t)⋅ρ(t)，然后结合驾驶员的经验和偏好，对 ay_theo​(t) 进行修正，得到最优侧向加速度 ay_opt​(t)。

3.4 神经滞后与动作滞后环节

神经滞后与动作滞后环节模拟驾驶员的神经传导和动作执行延迟。设神经滞后时间为 Td​，动作滞后时间为 Tn​，则经过滞后环节后，最优侧向加速度 ay_opt​(t) 和横向偏差 ε(t) 变为 ay_opt​(t−Td​−Tn​) 和 ε(t−Td​−Tn​)。滞后环节可通过传递函数 e−(Td​+Tn​)s/(1+Th​s) 来模拟，其中 Th​ 为综合考虑神经滞后和动作滞后的时间常数。

3.5 校正操作环节

校正操作环节根据滞后后的最优侧向加速度 ay_opt​(t−Td​−Tn​) 和横向偏差 ε(t−Td​−Tn​)，决策出实际的方向盘转角 δ(t)。首先，根据车辆动力学特性，建立最优侧向加速度与理想方向盘转角 δideal​(t) 之间的关系，即 δideal​(t)=f(ay_opt​(t−Td​−Tn​),v(t))，其中 f 为非线性函数，可根据车辆的动力学模型确定。然后，考虑横向偏差 ε(t−Td​−Tn​) 对理想方向盘转角进行校正，采用比例 - 微分（PD）控制策略，得到实际方向盘转角 δ(t)=δideal​(t)+Kp​⋅ε(t−Td​−Tn​)+Kd​⋅dtdε(t−Td​−Tn​)​，其中 Kp​ 和 Kd​ 分别为比例系数和微分系数。

四、模型仿真与验证

4.1 仿真平台搭建

为了验证所构建的考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型的有效性，搭建了基于MATLAB/Simulink的仿真平台。在仿真平台中，建立了车辆动力学模型，包括二自由度车辆模型或更复杂的多自由度车辆模型，以准确模拟车辆的横向运动特性。同时，将所构建的驾驶员模型嵌入到仿真平台中，与车辆动力学模型构成闭环系统。

4.2 仿真工况设计

设计了多种典型仿真工况，包括双移线工况、蛇形工况以及不同曲率的弯道工况等。在双移线工况中，设置车辆以一定速度行驶，在规定距离内完成两次方向变换；蛇形工况则模拟车辆在连续弯道中的行驶情况；不同曲率的弯道工况用于验证模型在不同道路条件下的适应性。

4.3 仿真结果分析

在双移线工况下，与传统的横向单点预瞄驾驶员模型相比，考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的模型能够更准确地跟踪预期轨迹，车辆的横向位移偏差和侧向加速度波动更小，表明该模型能够更好地模拟驾驶员在实际驾驶中的操作行为，提高车辆的路径跟踪精度。

在蛇形工况和不同曲率的弯道工况下，所构建模型同样表现出良好的性能。车辆能够根据道路曲率和车速自动调整侧向加速度，使车辆行驶更加平稳、安全。同时，模型对神经滞后和动作滞后的模拟使得车辆的响应更加符合真实驾驶员的操作特性，避免了因忽略滞后特性而导致的控制不稳定问题。

4.4 实验验证

为了进一步验证模型的有效性，开展了实车实验。在实验车辆上安装高精度的传感器，包括方向盘转角传感器、侧向加速度传感器、横摆角速度传感器等，以获取车辆的实际运动状态信息。同时，邀请经验丰富的驾驶员进行实验驾驶，记录驾驶员的操作数据。将实验数据与仿真结果进行对比分析，结果表明，所构建的驾驶员模型在方向盘转角输出、车辆侧向加速度等方面与真实驾驶员的操作数据具有较好的一致性，验证了模型的准确性和可靠性。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文开展了考虑神经滞后、动作滞后和最优侧向加速度的横向单点预瞄驾驶员模型研究。通过理论分析和模型构建，建立了包含预瞄环节、最优侧向加速度决策环节、神经滞后与动作滞后环节以及校正操作环节的驾驶员模型。仿真与实验结果表明，所构建模型能够更准确地模拟驾驶员在横向控制中的行为特性，提高车辆的路径跟踪精度和行驶安全性，为汽车动力学控制、智能驾驶系统开发等领域提供了更有效的模型参考。

5.2 研究展望

未来的研究可以进一步优化模型参数，通过更多的实验数据和先进的参数辨识方法，提高模型的精度和适应性。同时，将所构建的驾驶员模型与智能驾驶算法相结合，开展智能驾驶系统的联合仿真与实验研究，探索其在智能驾驶领域的应用潜力。此外，还可以考虑更多的驾驶员特性因素，如驾驶员的疲劳状态、情绪等，进一步完善驾驶员模型，使其更加贴近真实驾驶员的复杂行为特性。

📚第二部分——运行结果

🎉第三部分——参考文献 

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🌈第四部分——Simulink仿真实现

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