像人类驾驶员而非机器人车那样自动驾驶：面向自动驾驶车辆的个性化舒适驾乘体验
系统与控制
2022-11-21 v2 机器人学
系统与控制
摘要
本文提出一种基于个人驾驶偏好的自动驾驶车辆集成控制系统，以为自动驾驶车辆用户提供个性化舒适驾乘体验。我们提出一种乘员偏好度量（Occupant's Preference Metric, OPM），其通过用户可接受的最大加加速度定义了偏好的横向与纵向加速度区域。此外，我们提出一种基于控制参数的车辆控制器，通过自动驾驶车辆的偏好感知机动实现横向与纵向集成控制。所提系统不仅提供了乘员驾驶偏好的判别准则，还提供了像人类驾驶员而非机器人车那样的个性化自动驾驶风格。仿真与实验结果表明，所提系统能够通过跟踪给定的容许加速度与加加速度准则，像人类驾驶员一样操控自动驾驶车辆。
引用
@article{arxiv.2001.03908,
title = {Self-Driving like a Human driver instead of a Robocar: Personalized comfortable driving experience for autonomous vehicles},
author = {Il Bae and Jaeyoung Moon and Junekyo Jhung and Ho Suk and Taewoo Kim and Hyungbin Park and Jaekwang Cha and Jinhyuk Kim and Dohyun Kim and Shiho Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03908},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 9 figures, NeurIPS 2019 Workshop: Machine Learning for Autonomous Driving (ML4AD)