基于神经网络建模驾驶技能的性能导向触觉辅助

本文提出一种数据驱动框架，利用神经网络（NNs）建模专家驾驶技能以实现性能导向的触觉辅助。我们构建了一个触觉驾驶训练模拟器，用于采集专家驾驶数据并提供适当的触觉反馈。我们通过用所采集数据训练神经网络建立了专家驾驶技能模型。随后，将该技能模型应用于性能导向的触觉辅助，以提供转向/踏板的优化运动参考。我们在两项用户实验中评估了该技能模型及其在性能导向触觉辅助中的应用。第一项实验的结果表明，我们的技能模型已恰当地捕捉了专家的转向/踏板技能。第二项实验的结果显示，我们的性能导向触觉辅助能够帮助新手驾驶员像专家驾驶员一样进行转向，但无法辅助其踏板操作表现。