【摘 要】
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人机共驾技术按照控制权的划分,可分为双驾单控和双驾双控两种模式,前者主要关注的是驾驶权的交接问题,而后者主要关注驾驶自信问题,即关键时刻是相信人的驾驶还是应该相信车
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人机共驾技术按照控制权的划分,可分为双驾单控和双驾双控两种模式,前者主要关注的是驾驶权的交接问题,而后者主要关注驾驶自信问题,即关键时刻是相信人的驾驶还是应该相信车的驾驶。在完全无人驾驶落地之前,必将经历人机共驾的局面。人机合作问题在各个领域都具有一定挑战性。双驾单控的驾驶权切换存在的核心问题是不确定性因素:驾驶人的不确定性、复杂环境的不确定性、车辆状态的不确定性等。本研究利用贝叶斯网络将以上的不确定性因素进行融合,得到驾驶风险模型,该模型能实时且连续地输出当前的风险概率,将该输出作为评价驾驶权能否移交的指标,以保证驾驶权的安全切换。
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