扰动感知最小时间轨迹规划：动态驾驶模拟器测试的证据

本研究探讨扰动感知、嵌入鲁棒性的参考轨迹在专业驾驶员于动态模拟器中执行时的驾驶表现。三种规划参考轨迹与自由驾驶基线（NOREF）进行对比，以评估单圈时间（LT）与转向力（SE）之间的权衡：NOM 为标称时间最优轨迹；TLC 为通过收紧赛道边界裕度获得的赛道边界鲁棒轨迹；FLC 为通过收紧轴与轮胎饱和度获得的摩擦极限鲁棒轨迹。所有轨迹共享相同的最小单圈时间目标，并附加一个小的转向平滑正则化项，由两名专业驾驶员在虚拟赛道上驾驶高性能车进行评估。轨迹源自作者近期提出的扰动感知最小单圈时间框架，其中最坏情况扰动增长在有限时间域内传播，并用于收紧轮胎摩擦与赛道边界约束，在保持性能的同时提供概率安全裕度。LT 和 SE 作为性能指标，而均方根横向偏差、速度误差和漂移角用于表征驾驶风格。结果呈现类帕累托的 LT-SE 权衡：NOM 产生最短 LT 但最高 SE；TLC 以更长 LT 为代价最小化 SE；FLC 接近有效前沿，相对于 NOM 大幅降低 SE，仅小幅增加 LT。移除轨迹引导（NOREF）会同时增加 LT 和 SE，确认参考轨迹可提升速度和控制效率。整体而言，研究结果表明基于参考的扰动感知规划，尤其是 FLC，是培训和实现快速且稳定轨迹的有效工具。