基于仪器化方向盘的驾驶员操作数据

通过仪器化方向盘获取的用于驾驶员模型开发的测量数据

数据简报 30 (2020) 105485

摘要

该数据文章展示了通过仪器化方向盘 (ISW) 获取的数据，该方向盘能够测量驾驶员两只手在仪器化方向盘 (ISW) 上施加的三个力分量和三个力矩分量。此外，ISW 还能感知每只手的握力。
为了在安全的环境中模拟紧急操作，使用了带有突起板的试验跑道。九名不同驾驶员每人六次通过突起板。驾驶员需要在方向盘上进行操作以抵消横向扰动并恢复期望直线路径。车辆配备了 ISW 和惯性测量单元。两个传感器采集的数据已同步并进行了分析。由于 ISW 质量特性引起的力分量已得到适当补偿，以突出仅由驾驶员手部施加的载荷。
在本数据文章中，报告了一名驾驶员在单次扰动板测试过程中所获取的数据。相关讨论和结论已在 [1] 中给出。数据以 Matlab 环境提供。同时提供了视频以展示该操作的执行过程。用于测试的车辆相对于原车型进行了改装，对应的生产车辆。数据指在测试中使用的特定车辆，该车辆与丰田生产的任何车辆均不相符。

规格表

项目	内容
学科	工程学
具体研究领域	机械工程，汽车
数据类型	图
数据获取方式	SMARTMechanical 公司 srl 的仪器化方向盘；OxTS 的惯性测量单元
数据格式	Raw
数据采集参数	通过使用不同的传感器获取数据并进行同步。该数据已经过滤波和分析，即虚构的（惯性）力分量已被补偿。
数据采集描述	一辆车辆配备了惯性测量单元和一个仪器化方向盘。九名不同的驾驶员通过突起板，突然使经过的车辆的后轴发生偏移。该车辆直线运动受到干扰。驾驶员对方向盘进行操作以恢复期望的路径。施加在 ISW 上的力和力矩被测量和分析。用于验证力的原始数据补偿的图 6 中提供了该数据文章。原始数据的图 7，在执行踢板操作期间获取的数据位于数据文章。
数据来源地	机构：Centro Guida Sicura ACI-SARA di Lainate；城市/城镇/地区：Lainate；国家：意大利；纬度和经度：45°33′49.8″N 9°02′44.4″E
数据可访问性	随文章提供
相关研究文章	作者：Massimiliano Gobbi, 弗朗西斯科·科莫利, 羽田正敏, 詹皮耶罗·马斯廷；题目：用于驾驶员模型开发的仪器化方向盘；期刊：机电一体化；DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2019.102285

数据的价值

• 所提供的数据有助于提升当前对驾驶员-车辆交互的认知。数据涉及测试中使用的特定车辆，该车辆与丰田生产的任何车型均不相符。
• 所提供的数据可用于研究考虑驾驶员在方向盘上施加力和力矩实际方式的创新驾驶员模型。
• 所提供的数据允许开发新的先进驾驶辅助系统。
• 据作者所知，所提供的数据是文献中首次准确描述驾驶员每只手在方向盘上施加的力和力矩的数据。
• 这些数据仅用于研究目的。不得用于任何其他非研究和科学调查的用途。

1. 数据

表1 测试车辆车辆规格

参数	数值
满载车辆质量	1740 kg
前后轴重量分配	52.5–47.5%
轴距	2620 mm
轮距	1525 mm
转向器传动比	15
轮胎	225/45 R17
质心高度	562.5 mm
偏航转动惯量（满载车辆）*	2600 千克·米²

• 使用 [2] 中提出的公式进行估算。

图4 显示了由于车辆运动由仪器化方向盘测得的力。图5 显示了惯性测量单元 (IMU) 和仪器化方向盘 (ISW) 的参考坐标系。文件 raw_data_fig_6.txt 中的原始数据为驾驶员右手在仅用左手握住方向盘的情况下进行踢板测试时施加在方向盘上的力。Matlab 文件 plot_fig_6.m 加载数据并绘制图6，展示了在单手握住方向盘的操作中力补偿的效果。文件 raw_data_fig_7.txt 中的原始数据为驾驶员在踢板测试过程中施加在方向盘上的力和力矩。Matlab 文件 plot_fig_7.m 加载数据并绘制图7，显示了踢板操作期间采集的力，并展示了采集的总力的视频帧。视频 Forces.wmv 包含在侧向冲击操作期间施加到 ISW 上的合力，图7中的视频帧即取自该操作。视频 Kickplate.wmv 展示了车辆进行侧向冲击操作的过程，由外部观察者录制。我们提供了五名驾驶员的数据，每名驾驶员通过突起板三次，以确保数据的统计显著性。

2. 实验设计、材料与方法

使用一种能够测量每位驾驶员每只手施加的三个力分量和三个力矩分量的仪器化方向盘 (ISW)。ISW 通过两个六轴力传感器来测量作用在两个手柄上的力和力矩（图1）。此外，ISW 还可测量握力（驾驶员紧握方向盘的力）。该握力通过每个手柄上的三个单轴力传感器进行检测 [1]。

除了 ISW 外，车辆后备箱内还安装了一个惯性测量单元 OxTS RT3000（图2）。该系统用于获取车辆运动状态变量。车辆动力学数据被用于补偿 ISW 上的力和力矩。实际上，由于 ISW 手柄的质量特性，科里奥利和其他惯性效应会被 ISW 感知。由于我们仅关注驾驶员施加的力和力矩，因此必须消除这些虚假（惯性）力。为了确定车辆在试验跑道上的位置，在车顶安装了两个 GPS 天线，并在试验跑道上设置了 GPS 信标，以提高 GPS 精度。最后，通过车辆 CAN（控制器局域网）获取车辆内部传感器的数据，以测量方向盘转角及其速度（图2）。方向盘通过原始的游丝电缆供电，信号通过游丝电缆传输至 CAN 总线接口（Kvaser USB CAN Pro 5xHS），该接口从 ISW CAN 和车辆 CAN 获取数据。这些数据与惯性测量单元（负责管理 GPS 信号）采集的数据一同保存在笔记本电脑上。车辆规格见表1。

莱纳泰ACI‐SARA安全驾驶赛道与中心配备了一个踢板，用于在安全环境中模拟紧急操作。测试车辆以40[km/h]的恒定速度沿直线轨迹行驶。当后轴通过踢板时，踢板发生横向位移，对车辆的直线轨迹施加横向扰动，模拟强扰动情况。为恢复直线行驶，需要快速进行反向转向。九名不同驾驶员（具有不同的驾驶经验）每人执行六次该操作[3][4]。扰动方向为随机设置，而扰动强度在前三次通过时设为低水平，其余三次通过时设为高水平。

ISW测量的力和力矩是驾驶员施加的载荷 F_applied 、ISW手柄的重力分量 F_weight 、由于手柄惯性在车辆加速度作用下产生的力 F_inertial ，以及由于高速转向旋转产生的离心力和切向（科里奥利）力 F_rotation 的总和。

$$
\vec{F} {applied} = \vec{F} {measured} - \vec{F} {weight} - \vec{F} {inertial} - \vec{F}_{rotation}
\quad (1)
$$

手柄的质量、转向角以及ISW相对于垂直方向的倾斜角的函数。

$$
\vec{F}_{weight} = \mathbf{weight}(\delta, \beta) \cdot m_H \cdot g
\quad (2)
$$

高转速分量是转向角速度和加速度的函数。

$$
\vec{F}_{rotation} = -m \ddot{\delta} \wedge r_h - m \dot{\delta} \wedge (\dot{\delta} \wedge r_h)
\quad (3)
$$

惯性组件是车辆加速度的函数，这些加速度由后备箱中的惯性测量单元测得，并报告至载荷传感器参考坐标系（图5）。

$$
\vec{F} {inertial} = -m_H \vec{a}_v = -m \mathbf{R} {SW-LC} \mathbf{R}_{RT-SW} \vec{q}^{\,\ddot{}}
\quad (4)
$$

由于量值较小，科里奥利分量被忽略了。

在图6中，可以观察到在仅用一只手握住方向盘进行踢板测试期间的力补偿情况。在这种情况下，其中一个力传感器上的力和力矩应趋近于零。图6中的实线表示测得的力，其值不为零。虚线表示如图所示的补偿后的力。

最后，通过每个手柄中单轴力传感器的三个分量，根据公式(5)计算抓握力 $ F_{grip} $，其中 $ F_{x_six-axis_loadcell} $ 是六轴力传感器在轴向测得的载荷力，$ F_i $ 是各手柄力传感器测得的力。

$$
F_{grip} = \min\left( \left| F_{x_six-axis_loadcell} - \sum_{i=1}^{3} F_i \right|, \left| \sum_{i=1}^{3} F_i \right| \right)
\quad (5)
$$

图7展示了在踢板测试中由智能转向装置采集的力分量。此处报告了每只手的轴向（$ F_x $）、径向（$ F_y $）和切向（$ F_z $）力，以及握力 $ F_{grip} $（力的方向请参考图4）。图7还显示了特定时间点的合力。图7中描绘的力考虑了驾驶员双手施加的力矩。

我们提供了两个包含上述数据的“.txt”数据文件，对应图6和图7。数据库的结构在可执行的Matlab文件中进行了描述。我们还提供了“*.m”可执行Matlab文件，用于处理“*.txt”文件中的数据并生成图表。我们还提供了一段视频来展示在紧急操作期间转向盘上力如何变化。我们提供了一段视频，展示我们在经过踢板时所使用的汽车。

用于测试的车辆相对于相应的量产车辆进行了改装。由于这些改装，用于测试的车辆与任何在普通道路上行驶的车辆都不相同。