汽车驾驶员模型的研究现状及发展趋势

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汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状

前沿Байду номын сангаас论与策略
区域治理
汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状
胡海涛
商丘市引黄灌区管理处，河南商丘４７６０００
摘要：随着汽车驾驶培训市场的开放，新大纲的实施，原有的汽车驾驶员培训模式和手段已经不适应新的汽车驾驶培训教学要求。将驾驶模拟器应用于驾驶操作技能培训。鉴于此，文章重点就汽车驾驶模拟器应用情况及关键技术进行研究分析，以供参考和借鉴。
可用在高端的ＳＧＩ工作站上，也能用在普通的ＰＣ机上，移植性较好；Ｖｅｇａ将易用的工具和高级仿真功能结合起来，可简单迅速地创建、编辑、运行复杂的仿真应用。开发效率较高；Ｃｒｅａｔｏｒ具有完整的交互式实时三维建模系统，可用来对城市仿真和计算可视化等复杂场景的视景数据库进行产生、编辑和查看。通过ＡＰＩ接口，不同建模工具的３Ｄ模型可以相互编译连接。
层次划分、内存管理技术等来达到实时性要求。随着计算机硬件的发展，显卡技术和计算能力得到很大提高，立体视觉在驾驶模拟器上的应用会逐渐增多。
２汽车动力学模型２．１发动机模型发动机的外特性曲线是研究发动机动力性的主要依据，为了描述发动机的输出特性，最常用的方法是根据发动机的实验数据，采用多项式拟合发动机的稳态转矩与转速之间的关系曲线。２－２传动系和离合器模型汽车的传动系负责将发动机的扭矩传递到驱动轮胎，中间要经过离合器、变速器、传动轴及主减速器。在模型中。一般将传动轴、驱动轴简化为刚性物体，只是刚性传递扭矩。离合器是传动系统的一个关键环节，主要起结合和切断动力的作用。离合器的扭矩传递特性是指离合器通过摩擦扭矩与离合器踏板行程之间的关系及对发动机转速的影响。离合器工作过程分为完全结合、完全分离和滑摩三种状态。根据离合器动态结合的特点。可得出离合器不同阶段的传递函数。２．３制动系模型制动系模型用于确立从踏下制动踏板到所能产生的制动器制动力之问的数学关系。汽车动力学仿真中的制动系模型，一般通过试验数据，拟合出制动器制动力与制动器踏板位移之间的关系。三、结束语综上所述。汽车驾驶模拟器作为交通安全系统的重要组成部分。能够提高驾驶员的安全意识，降低事故发生率。正日益受到国内外交通安全领域的广泛关注。参考文献：１１ｌ崔文锋智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究【Ｄ】．吉林大学，２０１７．

国外汽车自动驾驶研究现状及发展历程

国外汽车自动驾驶研究现状及发展历程1. 介绍自动驾驶汽车作为一个备受关注的新兴技术，正在逐渐走进人们的视野。

在这个领域，国外的研究和发展一直处于世界的前沿。

本文将对国外汽车自动驾驶技术的现状和发展历程进行深入探讨，希望通过对这一主题的全面评估，为读者提供有价值的信息。

2. 技术发展的历程自动驾驶技术的发展经历了多年的探索和挑战。

最早的自动驾驶技术可以追溯到20世纪80年代，但当时的技术还非常原始，主要集中在对车辆的定位和控制上。

随着计算机技术的不断发展和传感器技术的突破，自动驾驶技术迅速取得了长足的进步。

1995年，德国慕尼黑的梅赛德斯-奔驰公司成功研制出了第一辆可自动驾驶的汽车，并在德国公路上进行了成功的测试。

从那时起，全球范围内的汽车制造商和科技公司纷纷加大自动驾驶技术的研发力度，不断推动这一技术的发展。

3. 技术现状目前，包括美国、日本、德国等在内的多个国家都在积极探索自动驾驶技术的应用和发展。

美国的特斯拉公司是全球最重要的自动驾驶技术研发企业之一，其推出的Autopilot系统在汽车行业引起了轰动。

日本的本田、丰田等汽车制造商也在自动驾驶技术上做了大量投入，希望能够获得领先优势。

德国的奥迪、宝马等汽车品牌也在自动驾驶技术方面进行了深入研究。

除了汽车制造商，科技巨头谷歌、苹果等也在自动驾驶技术领域展开了一系列的尝试和实验。

可以说，全球范围内的汽车自动驾驶技术研究已经成为一个热门话题，吸引了全球范围内的关注和投资。

4. 技术挑战和前景展望尽管自动驾驶技术取得了长足的进步，但是仍然面临着诸多挑战。

自动驾驶技术需要高度精确的定位和感知系统，而这需要大量的传感器和计算资源。

自动驾驶汽车需要具备高度智能的决策和控制能力，才能应对复杂的交通情况和突发事件。

再次，自动驾驶汽车的安全性和可靠性是目前研究的重点之一，任何一点的缺失都可能带来灾难性的后果。

要实现真正意义上的自动驾驶汽车，仍然需要技术上的突破和创新。

对汽车动力性建模设计的国内外研究现状

对汽车动力性建模设计的国内外研究现状汽车产品开发中，客观评价和主观评价的全数字化仿真是汽车动力学模型的发展趋势之一，对于ISO等标准试验的客观评价工况，商用动力学软件已经能够较好的仿真，并且广泛用于汽车的稳态性能开发。

为实现汽车主观评价的仿真，国际上提出了驾驶模拟器进行主观评价的方法，避免了对于驾驶员的建模。

然而嵌入驾驶模拟器的动力学模型目前不能有效仿真汽车动态过程，本文研究了面向汽车主观评价的实时动力学建模关键问题以及实现该模型的方法。

面向主观评价的动力学模型需要仿真精细的全工况的动态过程。

提出模型需要实现全工况仿真、反映稳态工况间的迁变过程、描述动态过程的精细化建模以及完备自由度建模。

针对建模方法和各子系统特点，在建模过程中应重点考虑以下几个问题：隔离解耦的动态子系统，转向和车轮静动摩擦模型，完备的转向系统模型，面向非水平路面的动态车轮模型，基于总成特性的悬架模型，全工况的动力传动模型，本文重点探索了子系统隔离解耦方法、基于总成特性的悬架模型，全工况的动力传动模型。

基于结构的转向系统模型包含阿克曼转向机构边界力输入、转向系统的弹性环节、摩擦环节描述三部分。

建立了齿轮齿条式转向系统模型，实现了阿克曼转向机构力输入、转向静动摩擦力建模以及转向系统弹性，取代了转向系统原有的正向计算运动、逆向计算力矩的模型，实现了完备转向系统建模。

模型具备仿真车辆抵抗转向盘上微小干扰输入和道路不平扰动的能力以及中心区转向等特性，能较为精确计算方向盘的回正力矩。

动态车轮模型将车轮系统简化为轮辋和刚性环，两者通过六向弹簧阻尼器连接，构建起由轮辋和刚性环组成的动力学系统。

车轮的滑移率由轮心和刚性环接地印迹的相对运动动态计算得到。

轮辋和刚性环之间加入静动摩擦模型，车轮在低于某个运动状态使其停车。

轮胎与路面间的动摩擦力学特性采用UniTire轮胎模型，实现了多工况高精度的仿真。

主观评价在汽车产品开发阶段只能用驾驶模拟器评价，要求动力学模型实时仿真；与性能模型相比，面向主观评价的模型仿真频带更高，产生刚性微分方程，同时动力学模型向基于结构的模型发展，涉及到关键硬点的计算；接触模型，迟滞模型，摩擦模型，导致计算量大，需要多速率积分；以上四个问题都使得应用于驾驶模拟器的实时动力学模型需要进行子系统分解。

车辆人机工程学的研究现状和未来发展趋势的了解

车辆人机工程学的研究现状和未来发展趋势的了解
车辆人机工程学是研究如何设计和优化车辆的人机界面，以提高驾驶员的安全性、舒适性和效率。

它涉及到人与车辆之间的交互方式，包括车辆驾驶控制系统、车辆信息娱乐系统以及车辆中的人员布局和工作环境等方面。

目前，车辆人机工程学的研究主要集中在以下几个方向：
1. 驾驶员辅助系统和自动驾驶技术：随着自动驾驶技术的不断发展，驾驶员辅助系统的研究也日益重要。

研究人员致力于开发更加智能化和协同化的驾驶员辅助系统，以提高驾驶员的驾驶安全性和舒适性。

2. 人机界面设计：人机界面设计是车辆人机工程学的核心内容之一。

研究人员致力于设计直观、易用且符合人类认知特点的车辆人机界面，以提高驾驶员的操作效率和用户体验。

3. 驾驶员行为研究：通过研究驾驶员的行为特征和行为决策过程，可以更好地理解驾驶员的需求和行为模式。

这为改进车辆人机界面设计和驾驶员辅助系统的开发提供了重要参考。

4. 引入新技术：车辆人机工程学的未来发展还将引入新的技术和方法。

例如，虚拟现实技术、人工智能和机器学习等技术将为车辆人机工程学带来更多的创新和突破，进一步提升车辆的驾驶安全性和用户体验。

总的来说，车辆人机工程学的研究现状主要集中在驾驶员辅助
系统、人机界面设计和驾驶员行为研究等方面，未来发展趋势则是引入新技术和方法，进一步提升车辆的安全性、舒适性和用户体验。

智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究

五、研究方法
本次演示将采用以下研究方法和技术：
1、文献回顾：系统回顾和分析智能汽车纵向控制技术和驾驶员模型的相关研究，为后续研究打下理论基础。
2、实验设计：设计针对统一驾驶员模型的实验，包括不同路况、不同交通场景等，以验证其有效性和可靠性。
3、数据收集与分析：通过实验收集车辆状态、环境信息、驾驶员行为等数据，运用统计分析等方法进行处理和分析。
本次演示通过对智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型的研究，建立了能够适应不同驾驶情境的模型，并对其纵向控制效果进行了评估。结果表明，该模型具有较高的可靠性和稳定性，且在节能减排方面具有优势和经济性。同时，本次演示也探讨了实际应用中可能遇到的困难和解决方法。
然而，本研究仍存在一定局限性。例如，实验过程中未能完全模拟实际驾驶中的所有情况和突发状况，且样本量有限。未来研究可以进一步拓展实验范围和样本量，以提高研究的普适性和准确性。此外，还可以深入研究驾驶员模型的情境适应性和学习与优化能力，以提升其在不同驾驶环境下的表现。
总之，智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究具有重要的理论和实践意义，有助于提高智能汽车的驾驶性能和安全性。随着相关技术的不断发展，相信未来这一领域的研究将取得更为显著的成果。
谢谢观看
驾驶员模型则是描述驾驶员驾驶行为和习惯的一种模型，它的设计需要考虑诸多因素，如道路条件、交通环境、驾驶员心态等。常见的驾驶员模型有基于规则的模型、基于统计的模型和混合模型等。
三、统一驾驶员模型
统一驾驶员模型是一种综合了各种驾驶策略的模型，它包含了舒适性、安全性、经济性等多个方面的考量。该模型主要由以下几部分构成：
4、案例探讨：挑选典型的驾驶场景进行深入剖析，探讨统一驾驶员模型在实际运用中的优缺点和发展趋势。

汽车驾驶训练模拟器发展现状研究

在国外，汽车驾驶模拟器的研究开发较模拟视景的模拟器，其中一个控制台可以控制的研究与进展．农业装备与车辆工程，２００９．
早，汽车驾驶模拟器作为培训工具在发达国家２Ｏ个座舱。２Ｏ世纪７Ｏ年代，我国才有了自己［３］左为民＿；气车驾驶模拟器在驾驶培训中的应早已普遍运用，日本政府在１９７０年就以正式研制的点光源、转盘机电式汽车驾驶模拟器。用研究＿科学时代，２００８．
训练。随着我国汽车行业近年来的迅猛发展，由ＴＲｗ公司改进，用于研究高速公路安全及了基于网络的ＷＭ汽车驾驶模拟器，该设备
我国的汽车保有量以每年５％的速度递增，公车辆系统的国家研究基地的一部分，这一台称具有完善的车辆模型、逼真的视景系统、多台
汽车驾驶模拟器是一种集合了传感器技公司兴建了跑车型开发型汽车驾驶模拟器。驶模拟器，采用了汽车动力学仿真模型和实时
术、计算机技术、三维实时动画技术、计算机１９９３年底，美国交通部（ＤＯＴ）招标建立美ＣＩＧ技术，可完成 “人一车一环境”交通特性研
机仿真技术对驾驶人员进行有效的训练，不仅以及一套标准的软件环境。
到目前为止，我国在汽车驾驶模拟器的
能有效缓解目前我国汽车驾驶培训系统面临的
１９９５年，日本汽车研究所也建成带有立研究上已取得了很大的进步，已经能够满足基
在国内，在驾驶模拟器方面的研究起步提下，降低开发成本，使汽车驾驶模拟器逐渐

驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用

驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用随着科技的不断发展，汽车智能驾驶技术逐渐成为汽车行业关注的焦点。

而驾驶员方向控制模型正是智能驾驶技术中的重要组成部分之一，它对于提高车辆自动化驾驶的精度、灵活性和安全性起到了至关重要的作用。

本文将对驾驶员方向控制模型以及其在汽车智能驾驶研究中的应用进行详细探讨。

一、驾驶员方向控制模型驾驶员方向控制模型是指通过对驾驶员行为、心理和生理特征的建模，以及对车辆和道路环境的感知与识别，实现对车辆驾驶方向的精准控制。

它是智能驾驶技术中重要的一部分，也是实现自动驾驶的关键之一。

1. 驾驶员行为建模驾驶员方向控制模型首先需要对驾驶员的行为进行建模。

驾驶员的驾驶行为受到多种因素的影响，包括视觉感知、认知决策和行为执行等。

通过对驾驶员行为的建模，可以更好地了解驾驶员在不同情况下的驾驶行为特征，从而实现对驾驶员驾驶意图的准确判断。

2. 车辆与道路环境感知与识别除了对驾驶员行为的建模外，驾驶员方向控制模型还需要对车辆和道路环境进行感知和识别。

通过传感器技术和人工智能算法，可以实现对车辆周围环境的感知和识别，包括车道线、交通标志、其他车辆等，从而为驾驶员方向控制提供准确的信息支持。

3. 驾驶员-车辆-环境协同控制二、在汽车智能驾驶研究中的应用驾驶员方向控制模型在汽车智能驾驶研究中有着广泛的应用，可以为自动驾驶系统提供驾驶员驾驶意图的准确识别和车辆行驶方向的精准控制，从而实现车辆自动驶向目的地。

1. 自动驾驶系统2. 高级驾驶辅助系统3. 人机交互界面设计驾驶员方向控制模型还可以在人机交互界面的设计中发挥重要作用。

通过对驾驶员行为、车辆和环境的感知与识别，实现对驾驶员驾驶意图的准确识别，并通过合适的交互方式向驾驶员传达相关信息，从而提高车辆驾驶的安全性和舒适性。

汽车自动驾驶技术的发展现状与前景

汽车自动驾驶技术的发展现状与前景章节一：简介随着时代的进步和科技的发展，自动驾驶汽车这个概念已经开始逐渐的现实化，它不仅仅是科技的产物，更是汽车工业的重要发展方向。

自动驾驶技术可以解决交通堵塞、交通事故等问题，提高交通效率，使人们的出行更加安全、便捷和舒适。

而汽车自动驾驶技术的发展现状与前景也成为了人们关注的焦点。

章节二：开发现状自动驾驶技术的发展需要对车辆实时感知和处理环境信息，因此车载计算能力的提升是自动驾驶技术发展的前提条件。

目前，全球有许多公司正在进行自动驾驶技术的研发，比如传统汽车厂商如阿尔法·罗密欧、奥迪、宝马、通用、丰田、福特、本田、奔驰、日产、沃尔沃等，以及新兴的科技公司如特斯拉、谷歌、Uber、苹果等。

这些公司在感知技术、数据处理、车辆控制等方面都取得了一定的进展。

在国内，自动驾驶技术也在快速发展中，比如百度、蔚来、小马智行、吉利等公司都在自动驾驶技术领域投入了大量的资源和资金。

其中，百度是国内自动驾驶技术研发领域的龙头企业，经过多年的研发，百度已经实现了自动驾驶技术在城市道路上的全天候、复杂场景下的自主驾驶，还成功实现了自动驾驶车辆的量产。

章节三：面临的挑战虽然自动驾驶技术取得了一定的进展，但是面临着许多挑战。

技术上，无论是感知技术还是控制算法等都有很大的提升空间，需要更加精确、可靠、高效的解决方案。

同时，自动驾驶技术在复杂场景下的应对、对行人、其他车辆的识别等问题还需要进一步研究和解决。

政策上，各个国家和地区对自动驾驶汽车的规定和标准尚未完全统一，不同地区之间的标准和法规相互矛盾，也会给自动驾驶技术的推广和落地带来不利因素。

社会心理障碍也是自动驾驶技术发展的一大挑战。

消费者对自动驾驶技术的接受程度和信任度还不够高，对于自动驾驶汽车的安全性和稳定性还有很大的疑虑。

章节四：未来展望尽管面临着诸多挑战，但是自动驾驶技术未来的发展前景广阔。

现有技术发展趋势显示，自动驾驶技术将逐渐成熟，成为未来出行的主要方式。

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摘要：车驾驶员模型是汽车交通安全、能交通系统、车自动驾驶和车辆巡航等技术的基础研究内容和关键环汽智汽
节之一。按照汽车驾驶员模型的研究方向及应用，驾驶员模型分为基于人一车一环境闭环系统汽车操纵稳定性的将驾驶员模型、于智能交通系统的驾驶员行为模型和基于交通安全的驾驶员疲劳模型等类型，述了上述各类汽车基综
汽车驾驶员模型是对驾驶员操纵汽车的行为的
收稿１期：０００ — ０３２１— ３１
数学表达，是一个复杂的控制系统。驶员的操纵行驾为包括对信息的感知、合、断、理、断，后综判推决最通过神经肌肉的反应产生汽车所需要的方向控制、驱动控制、制动控制等操纵力。操纵行为具有很强的随机性、自适应性、散性和时变性。离因此，用数学要
ａａｙｅｈｈｒｏｎｓｏｈｒｅｄｌ，ｎｕｓｆｒｈｔｅｔｎｓａｄｔｅｄｖｌｐｎｉｅｔｎｏｈｒｅｎｌｚｓｔｅｓｏｃｍｉｇｆｔｅｄｖｒｍｏｅｓａｄｐｔｏｈｒｄｎｈｅｅｏｍｅｔｄｒｃｉｆｔｅｄｉｒｔｉｔｅｏｖｍｏｅｓｄｌ．
汽车驾驶员模型的研究现状及发展趋势／刘晋霞
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综
逋
车驾驶员模型的研究现状及发展趋势
刘晋霞
（东科技大学机械电子工程学院，岛２６１山青６５０
Ｋｅｙｗｏｒｓｒｖｅｏｅ：ｔｅｎｇｃｎｔｏ；ｅｏｔｏｒｌｃｒｆｌｏｎｌｎｅｃａｅ；ｒｖｎｇｆｔｇｅｄ：ｄｉｒｍｄｌｓｅｒｏｒｌｖｌｃｉｃｎｔｏ；ａｏｌｗｉｇ；ａｈｎｇｄｉａｉｕｉｙｉ
ｓｓｍｓａｔｍｏｉｄｖｎａｄｅｉｌｕｏｔｃｕｓｔｃｎｌｇｅ．Ａｃｏｄｎｔｔｅｐｌａｉｎｎｒｓａｃｙｔ，ｕｏｂｌｒｉｇｎｖｈｃｅｅｅｉａｔｍａｉｒｉｅｅｈｏｏｉｓｃｃｒｉｇｏｈａｐｉｔａｄｅｅｒｈｃｏ
驾驶员模型的研究现状，各类驾驶员模型存在的不足进行了分析论述，展望了汽车驾驶员模型的发展方向及趋对并
势。
关键词：驶员模型；向控制；度控制；驾方速车辆跟驰；辆换道；驶疲劳车驾
ｓａｉｔｙｔｍｆｄｖｒｍｏｅ，ａｅｎｔｅｉｔｌｇｎｒｎｐｒｓｓｅｏｒｅｅａｉｒｍｏｅｎａｅｎｔｅｔｆｃｔｂｌｙｓｓｅｏｒｅｄｌｂｓｄｏｎｅｌｅｔａｓｏｔｙｔｍｆｉｒｂｈｖｏｄｌａｄｂｓｄｏｈｒｆｉｉｈｉｔｄｖａｉ
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ＡｂｔａｔＤｒｖｒｓｒｃ：ｉｅｍｏｌｓｈｂａｉｒｓａｃｃｎｅｔｎｄｈｋｙｅｔｎｏｒｆｃａｅｙｉｅｌｇｎｔｒｓｒａｉｎｄｅｉｔｅｓｃｅｅｒｈｏｔｎａｔｅｅｓｃｉｏｆｔａｆｓｆｔ，ｎｔｌｉｅｔａｎｐｏｔｔｏｉ
ｄｒｃｏ，ｒｅｄｌａｅｄｖｅｔｔｒｅｔｐｓｂｓｄｏｅｈｍｎｖｈｃ－ｎｉｎｎ（Ｖ）ｌｅ—ｏｐｖｈｃｉｔｎｄｖｒｅｉｉｍｏｅｒｉｉｄｉｏｈｅｅ：ａｅｎｔｕａ－ｅｉｌｅｖｏｍｅｔＥｃｓｄｌｅｉｌｓｄｎｙｈｅｒＨｏｏｅ
ｓｆｔｏｄｖｒａｉｕｍｏ１Ｔｈｓａｒｓａｅｙｆｒｅｆｔｇｅｉｄｅ．ｉｐｐｅｕｍｍａｚｔｅｒｓｎｒｓａｃｓａｕｏａｏｔｐｅｏｄｖｒｏｌ，ｉｒｅｓｈｐｅｅｔｅｅｒｈｔｔｓｆｖｒｕｓｙｓｆ：９．＋４Ｕ４１２５文献标志码：Ａ文章编号：０５２５２１０ — ０９０１０ — ５０（００）５０１ — ６
ＲｅｉｗｆｔｉｅｏｌＲｅｅｒｈＳａｅａｖｌｐｅｔＴｒｎｖｅｏｈｅＤｒｖｒＭｄｅｓａｃｔｔｎｄＤｅｅｏｍｎｅｄ