用于精确状态估计的广义双点视觉控制人类转向模型

我们推导并验证了双点视觉控制模型的推广，该模型是用于人类转向行为的公认认知科学模型。需要推广模型，因为当前的转向模型要么不够精确，要么过于复杂，无法用于在线状态估计。我们证明，推广模型以高精度（建模误差减少85%）复制了特定的人类转向行为，并将该模型集成到“人作为顾问”框架中，其中人类转向输入用于状态估计。作为基准研究，我们使用该框架来解读由有偏横向位置测量表示的模糊车道标记。我们证明，使用推广模型，状态估计器可以准确估计真实车辆状态，为参与者提供平均误差低于0.25米的横向状态估计。然而，没有推广模型，估计器无法准确估计车辆的横向状态。