シ ェ ア ー ド コ ン ト ロ ー ル の ド ラ イ バ モ デ ルDriver Model for Shared Control

Partner: JTEKT Corporat ion

K. Nakano Lab

Fund: Grant- in-Aid for Scient i f ic Research

Publications

ケーススタディ Case studyパラメータKhfとKdを用いたドライバモデルは、運転への集中度が欠けている時とシステム障害が起きた時のドライバの行動を予測することができている。

Zheng Wang, Tsutomu Kaizuka, and Kimihiko Nakano, “Effect of Haptic Guidance Steering on Lane Following Performance by Taking Account ofDriver Reliance on the Assistance System”. Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics, Miyazaki, Japan, Oct. 2018, pp. 2717-2723.Zheng Wang, Rencheng Zheng, Tsutomu Kaizuka, and Kimihiko Nakano, “Relationship between Gaze Behavior and Steering Performance forDriver–Automation Shared Control: A Driving Simulator Study,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol.4, no. 1, pp. 154-166, Mar. 2019.

シェアードコントロールシステム（力覚操舵支援）の設計と評価にとって、モデリングに基づく運転者の行動の理解はとても重要である。シェアードコントロールを行っている際の視覚と力覚ガイダンスを統合したドライバのモデルを提案し、その妥当性をドライビングシミュレータ実験で示すことを目的とする。

シ ェ ア ー ド コ ン ト ロ ー ル Driver-automation shared control

モデルの同定と妥当性Model identification and validation

40 50 60 70 80 90 100

Time (s)

-1

-0.5

0

0.5

1

Lat

eral

err

or (m

)

Khf = 0.2, Kd = 2.4Khf = 0.5, Kd = 3.0Khf = 0.8, Kd = 3.6Manual

40 50 60 70 80 90 100

Time (s)

-1

-0.5

0

0.5

1

Lat

eral

err

or (m

)

Khf = 0.2, Kd = 2.4Khf = 0.5, Kd = 3.0Khf = 0.8, Kd = 3.6Manual

40 50 60 70 80 90 100

Time (s)

-1

-0.5

0

0.5

1

Lat

eral

err

or (m

)

Khf = 0.2, Kd = 2.4Khf = 0.5, Kd = 3.0Khf = 0.8, Kd = 3.6Manual

��̇�𝑥1�̇�𝑥2�̇�𝑥3

� =

⎣⎢⎢⎢⎢⎡

0 0 0

𝑎𝑎22𝑡𝑡𝑝𝑝

−2𝑡𝑡𝑝𝑝

0

−𝑎𝑎2𝐾𝐾𝑑𝑑 + 𝐾𝐾𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛2(𝐾𝐾𝑑𝑑 + 𝐾𝐾𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 )

𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛−

1𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ⎦

⎥⎥⎥⎥⎤

�𝑥𝑥1𝑥𝑥2𝑥𝑥3�

+

⎣⎢⎢⎢⎡

1 0 0 0

𝑎𝑎12𝑡𝑡𝑝𝑝

𝑎𝑎42𝑡𝑡𝑝𝑝

0 0

−𝑎𝑎1𝐾𝐾𝑑𝑑 + 𝐾𝐾𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛−𝑎𝑎4

𝐾𝐾𝑑𝑑 + 𝐾𝐾𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

−𝐾𝐾𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

−𝐾𝐾ℎ𝑓𝑓𝑡𝑡𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ⎦

⎥⎥⎥⎤

�

𝑒𝑒𝑦𝑦𝑒𝑒𝜃𝜃𝜑𝜑𝑇𝑇ℎ

�

�𝑇𝑇d𝜑𝜑′� = � 0 0 1

−𝑎𝑎2 2 0� �𝑥𝑥1𝑥𝑥2𝑥𝑥3�+ � 0 0 0 0

−𝑎𝑎1 −𝑎𝑎3 0 0� �

𝑒𝑒𝑦𝑦𝑒𝑒𝜃𝜃𝜑𝜑𝑇𝑇ℎ

�

5280 5300 5320 5340 5360 5380 5400 5420

Position X (m)

2680

2700

2720

2740

2760

Posi

tion

Y (m

)

Lane boundaryMeasured vehicle trajectorySimulated vehicle trajectory

4500 5000 5500 6000 6500

Position X (m)

1400

1800

2200

2600

Posi

tion

Y (m

)

Lane boundaryMeasured vehicle trajectorySimulated vehicle trajectory

50 100 150 200 250

-1

-0.5

0

0.5

1 Human driverIdentified model: 73.7%

Driv

er in

put t

orqu

e (N

m)

tp = 0.1 , without system failure tp = 0.5 , without system failure tp = 0.5 , with system failure

ドライバモデル同定のため、実験協力者14名のドライビングシミュレータ実験データ（車両軌跡、 𝑇𝑇ℎ、 𝑇𝑇𝑑𝑑、𝜑𝜑）を用いた。

Driving environment

Driving course State-space realization of driver model

Example of driver torque Td fitting under shared control.

Example of comparison in vehicle trajectory

運転軌跡は計算値と実験値で良く一致した。

概要 Introduction

提案モデルと実験の運転者操舵トルクTdの値の適合性は、参加者の中で、平均69％である。

インプット: 𝑒𝑒𝑦𝑦, 𝑒𝑒𝜃𝜃 ,𝜑𝜑,𝑇𝑇ℎアウトプット: 𝑇𝑇𝑑𝑑 ,𝜑𝜑′

車線追従の場合、シェアードコントロールのドライバモデルは視覚系と神経筋システムで構成されている。

視覚と触覚ガイダンスを統合するKdとKhfは、各信頼性に基づいて決まる。

English Version