CAN Coach：通过人-信息物理系统实现的车辆控制
机器人学
2021-04-14 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本工作探讨人在环信息物理系统（HCPS）是否能有效改善交通流中单个车辆的纵向控制。我们引入 CAN Coach，这是一个利用控制器局域网络（CAN）上可用的雷达数据（与前车对象的相对速度和位置信息）向人在环提供反馈的系统。使用一组六名人类受试者驾驶一辆装备了传感器的车辆，我们比较了人在环驾驶员仅依靠基于人类的视觉感知前方车辆来实现恒定时距控制策略的能力，以及通过来自 CAN 传感器数据的可听反馈增强人类感知后的能力。添加基于 CAN 的反馈使平均时距误差均值降低了 73%，并通过将时距误差的标准差降低 53% 提高了人类的一致性。我们使用幽灵模式将人类感知移出环路，其中人在环被引导跟踪道路上的一辆虚拟车辆而非物理车辆。失去对前方车辆的视觉感知会使大多数驾驶员的性能下降，但下降幅度各异。我们表明人类受试者能够有或没有基于 CAN 的反馈匹配前车速度，但速度匹配不能提供车辆间距的调节。还演示了动态时距控制的可行性。我们得出结论：（1）可以使用 CAN 数据指导驾驶员改善驾驶任务性能，且（2）这是一个真正的 HCPS，因为将人类感知从控制环路中移除会降低给定控制目标下的性能。
引用
@article{arxiv.2104.06264,
title = {CAN Coach: Vehicular Control through Human Cyber-Physical Systems},
author = {M. Nice and S. Elmadani and R. Bhadani and M. Bunting and J. Sprinkle and D. Work},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06264},
year = {2021}
}