Parameter Effects of the Potential-Field-Driven Model Predictive Controller for Shared Control
- 01.02.2023
Erschienen in:
- Verfasst von
- Mingjun Li
- Chao Jiang
- Xiaolin Song
- Haotian Cao
- Erschienen in
- Automotive Innovation | Ausgabe 1/2023
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Abstract
Der Artikel untersucht die Parametereffekte eines potenziell feldgesteuerten Modell-Predictive Controllers (PF-MPC) für die gemeinsame Steuerung beim autonomen Fahren. Darin werden die Herausforderungen und Vorteile einer gemeinsamen Kontrolle diskutiert, bei der sich sowohl menschliche Fahrer als auch automatisierte Systeme die Kontrollbefugnisse teilen. Die Studie konzentriert sich auf die PF-MPC-Methode, die kooperative Pfadplanung und Pfadfolgen in einem Rahmen integriert. Zu den Schlüsselaspekten zählen das Design des PF-MPC-Controllers, die Auswirkungen potenzieller Feldparameter auf die Bewegungssteuerung und Fallstudien, die die Auswirkungen des Controllers auf die Fahrsicherheit und das Konfliktmanagement validieren. Die Forschung unterstreicht die Bedeutung der Auswahl geeigneter Parameterwerte, um die Fahrsicherheit zu optimieren, die Arbeitsbelastung zu kontrollieren und Konflikte zwischen Fahrer und Automatisierung zu lösen.
KI-Generiert
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Abstract
Parameter effects of the potential-field-driven model predictive control (PF-MPC) method on performances of shared control systems during obstacles avoidance are investigated. The PF-MPC controllers of autonomous driving and shared control systems are designed based on the constructed potential fields and model predictive control method, and the driver-vehicle dynamics and the driver-related costs are also considered in the design of the shared controller. To explore a potential approach of alleviating driver-automation conflicts of the shared control systems, different motion planning results generated by the PF-MPC controller are explored by adjusting effects of potential fields’ parameters, which provides possibilities to decrease driver-automation conflicts between the planned trajectory and driver’s target path. Moreover, two case studies are designed to discuss different frameworks and parameters effects on shared control systems. Results show that the proposed shared control frameworks considering driver-vehicle dynamics and the driver-related cost show better performances regarding driver-automation conflicts management and driving safety than the decentralized control framework. And the longitudinal normalized constant of potential fields parameters shows influences on the driver-automation conflicts management and driving safety performances of shared control.
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- Titel
- Parameter Effects of the Potential-Field-Driven Model Predictive Controller for Shared Control
- Verfasst von
-
Mingjun Li
Chao Jiang
Xiaolin Song
Haotian Cao
- Publikationsdatum
- 01.02.2023
- Verlag
- Springer Nature Singapore
- Erschienen in
-
Automotive Innovation / Ausgabe 1/2023
Print ISSN: 2096-4250
Elektronische ISSN: 2522-8765 - DOI
- https://doi.org/10.1007/s42154-022-00189-x
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