复杂交通环境下智能汽车主动安全控制性能主客观评测方法与准则研究

The subjective and objective evaluation and measurement of intelligent vehicle control performance is the core technology and research focus for the research and development, production and social promotion of intelligent vehicle. The challenges of subjective and objective evaluation of intelligent vehicle control performance are that the evaluation mechanism that drivers and passengers with respect to the effect and manner of control system is not clear, and the accurate modeling and the method of dynamic simulation under the complex traffic environment. For challenges of unclear evaluation mechanism, this project tries to explore the theory and the test method how drivers give the factors about following, security, efficiency, legal (i.e., driving style). This project will establish a statistical database of Chinese driver's driving style by using a large number of experiments, and the corresponding database of driver’s operation time-history signal, physiological, psychological, and the driver's subjective evaluation. This project will establish a set of subjective and objective evaluation and test method for intelligent controller and intelligent vehicle by comparing the statistical characteristic of intelligent controller and actual driver’s. For complex traffic environment modeling and dynamic simulation method, this project will establish a stochastic driver model representing the group of drivers by using the statistical characteristics of driving behavior. The behavior of realistic anthropomorphic traffic vehicle will be accurately simulated. The research can solve the problem that the existing microscopic traffic simulation cannot be used to the test of close intelligent vehicle.

智能汽车主动安全控制性能的主客观评测理论与方法是智能汽车研发、生产及社会推广的核心技术基础和国际研究热点，主要面临驾乘人员群体对控制效果和方式的评价机理不清、复杂交通环境下交通参与物的准确建模理论和动态仿真方法两个科学问题。针对评价机理不清科学问题，探索评测驾驶人群对汽车运动的跟随、安全、工效、合法等因素的重视程度（即驾驶习性）的理论和试验方法。利用大量试验初步建立中国驾驶员的驾驶习性统计库，和对应的驾驶员操作信号、生理、心理时间历程数据库，以及驾驶员的主观评价打分，通过比对智能控制器与实际驾驶人群的统计特征建立一套智能控制器及智能汽车的主客观评价方法、体系、试验和测试方法。针对复杂交通环境建模与动态仿真方法，利用项目获得的驾驶习性统计特征，建立能代表驾驶员群体的随机驾驶员模型，实现逼真的拟人化的交通参与车辆的精确仿真，探索突破现有国内外微观交通仿真器不能用于近距离智能车准确测试的难题。

自动驾驶汽车批量化进入社会，两个关键难题需要突破：自动驾驶系统的智能化程度是不是与一个区域的驾驶员行为的心智一致；大批量生产的自动驾驶系统控制器功能是否满足全工况安全性能的要求。项目提出自动驾驶系统智能化的主观评价指标体系和自动驾驶系统生产在线检测的客观评价方法。主要研究了拟人智能化驾驶员控制行为模型，提出战术规划处理交通事件，保证驾驶任务完全符合交通法规，操作规划处理交通目标，保证车辆完全安全，建立了智能化驾驶员控制行为模型研究，实现了接近人决策控制模型。研究了交通环境模型、近程交通动力学模型、传感器实时功能模型，研究了复杂交通环境建模与动态仿真方法。提出了采用驾驶智能化来衡量智能汽车对社会适应性的评价方法，建立了智能化的评价体系和评价方法，对智能汽车控制器控车行为接近优秀驾驶员和礼宾司机的程度进行了评价。借鉴汽车行业目前已经形成的人驾驶汽车的闭环运动的主动安全性评价标准，提出了一套闭环驾驶性能的全工况主动安全性能的测试方法和标准，其主要用处是拟在汽车产品下线时逐辆车进行下线场地试验检测。项目取得了适用于复杂交通环境的驾驶员模型、自动驾驶汽车智能化评价体系及方法、面向自动驾驶汽车测评的近程交通模拟器三项研究成果，并推广应用到长城汽车公司、比亚迪汽车公司、长安大学，以及中国智能汽车年度车型评选中，产生了良好的经济和社会效益。