本发明涉及汽车，具体为一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法。
背景技术：
1、随着汽车行业的快速发展，消费者们越来越注重车辆驾驶过程中的操作体验，其中转向操作是驾驶体验中的重要部分。如何得到驾驶员期望的转向运动强度即驾驶员的转向意图是提高转向操作体验进而提升驾驶满意度的关键。
2、发明专利cn118358650a公布了一种应用与线控转向系统的个性化转向感觉设计方法，可用于定制个性化的转向感觉和线控转向盘补偿力矩。其首先建立轮胎和机械转向动力学模型，根据整车参数以及状态参数计算得到轮胎回正力矩以及转向杆上的力矩。之后构建驾驶员路感风格信息库并选取用于辨识风格的特征量，建立起路感风格识别模型，将识别结果融合车辆状态参数最终得到个性化反馈力矩。但是该方法并未考虑天气的影响，雨雪天气下，路面的附着系数以及可见度等会发生变化，此时仍采用正常条件下的个性化反馈力矩可能会使得驾驶员产生不舒适的驾驶体验。
3、在不同天气条件下驾驶时，驾驶员的期望转向运动强度是不同的。天气对驾驶员的影响主要有以下几个方面：首先雨雪等天气会导致路面的附着系数下降，驾驶员在这种天气下驾驶时，期望的转向运动强度相较于正常天气状态下会更低，另外雨雪雾等天气会导致驾驶员的能见度降低，此时驾驶员出于安全性考虑，驾驶风格趋于谨慎，同一转向运动强度下偏好的转向力矩也会更大。
4、因此我们提出了一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，解决了上述背景技术中所提出的问题。
3、（二）技术方案
4、本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
5、一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，所述转向意图决策方法由转向风格识别模块、转向意图解析模块、地面附着系数计算模块、可见度计算模块以及综合自适应调整模块组成，所述转向风格识别模块由建立的转向风格识别模型构成，所述转向风格识别模型构建方法包括如下步骤：
6、s1：首先构建驾驶员转向风格信息库并设计相关的特征参量；
7、s2：将风格信息库内的驾驶员转向特征参量进行聚类操作将其分为三类，即激进型、普通型以及保守型；
8、s3：然后基于转向风格信息库内的转向数据信息建立转向风格的识别模型，该模型通过转向过程中的相关车辆状态信息，即可输出驾驶员的转向风格；
9、所述转向意图决策方法包括如下步骤：
10、步骤一：转向风格模型识别根据对应的特征参量识别出转向风格；
11、步骤二：计算当前环境下的地面附着系数和可见度；
12、步骤三：综合地面附着系数和可见度信息，得到修正参数；
13、步骤三：根据识别的转向风格，结合修正参数，调整得到最终的转向意图模型，根据车速和驾驶员转向输入得到此时的转向意图，即期望的转向运动强度；
14、驾驶员的转向意图即期望的转向运动强度，由于车速低时，车辆转向动力性响应不明显，转向盘转角更能代表汽车的转向运动强度；车速高时，车辆动力学响应明显，侧向加速度更能代表汽车的转向运动强度，故本发明建立的转向意图关系如下：车速低于20km/h时，驾驶员转向输入（转向盘力矩）与转向盘角度之间的关系；车速高于20km/h时，驾驶员转向输入与车辆横向加速度之间的关系，利用史蒂文斯心理物理学定律构建得到以下关系式：
15、；
16、；
17、其中为期望的转向盘转角，为期望的侧向加速度，表示速度对强度系数的影响，分别为转向盘转角和侧向加速度的强度系数，分别为转向盘转角和侧向加速度对应的幂指数；
18、激进型、普通型、保守型驾驶员进行相关实验并采集转向相关数据，对上述模型，根据采集的数据进行参数辨识，得到三类风格驾驶员对应的基础转向意图解析模型；
19、路面附着系数计算模块用于测量路面附着系数，其基于车辆纵向响应和滑移率-利用附着系数曲线的路面附着系数识别方法，首先对车轮纵向力进行估计，进而计算出车轮瞬时利用附着系数和滑移率；在此基础上，进行滑移率判断，若滑移率低，则根据曲线斜率区分路面附着系数的高低；若滑移率高，则计算一定时间间隔内，利用系数和滑移率的采样点与典型路面的相似度，从而估计路面附着系数；
20、可见度计算模块用于测量当前环境下的可见度，可选用车辆的摄像头系统，实时拍摄前方道路的图像，通过图像处理技术分析前方道路和环境的清晰程度，通过对比图像中物体的清晰度和对比度来计算可见度；
21、综合自适应调整模块通过上述模块的测量和辨识结果，将相应的修正参数输出到意图模型中，实现相关参数调整，考虑如下：针对附着系数而言，选择正常路面的附着系数作为基准，实时测量的地面附着系数与其作比值，地面附着系数越低，值小；同时由于地面附着系数的降低，驾驶员在相同的转向输入的条件下，会倾向于相对低的转向运动强度就会相对提高；基于此建立起地面附着系数与转向意图模型的修正关系；
22、对于可见度而言，以良好天气下的可见度为基准，测量当前环境下的可见度并得到其与基准的比值；可见度越低，则对应的比值越小;随可见度的下降，驾驶员会倾向相对更谨慎的驾驶风格，即保守程度会提高；基于此得到可见度与转向意图模型的修正关系。
23、进一步地，所述转向风格识别模块用于识别驾驶员的转向风格，并将识别的风格传递给转向意图解析模块。
24、进一步地，所述转向意图解析模块由构建的转向意图模型构成，它根据识别的转向风格，首先确定对应风格的转向意图模型，再基于综合自适应模块传递的修正参数进行转向意图解析模型的修正，综合此时的车速与驾驶员转向输入得到此时驾驶员的转向意图也就是其期望的转向运动强度。
25、进一步地，所述地面附着系数计算模块，用于计算此时地面的附着系数，以此评估天气情况对路面的影响程度，得到当前环境下的地面附着系数后，与良好道路条件下的附着系数作比值，并将其输入到综合自适应调整模块中。
26、进一步地，所述可见度计算模块用于计算当前环境下的可见度，将计算的可见度与良好天气条件下的可见度作比值，把结果传递到综合自适应调整模块中。
27、（三）有益效果
28、与现有技术相比，本发明提供了一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，具备以下有益效果：
29、本发明在构建不同风格转向意图解析模型的基础上，考虑了天气条件对路面附着系数、驾驶员可见度对驾驶员的影响，综合考虑两方面影响后得到了修正参数，并基于此对转向意图解析模型进行调整，能够为驾驶员提供更高品质的转向操作体验。
1.一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，其特征在于：所述转向意图决策方法由转向风格识别模块、转向意图解析模块、地面附着系数计算模块、可见度计算模块以及综合自适应调整模块组成，所述转向风格识别模块由建立的转向风格识别模型构成，所述转向风格识别模型构建方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，其特征在于：所述转向风格识别模块用于识别驾驶员的转向风格，并将识别的风格传递给转向意图解析模块。
3.根据权利要求1所述的一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，其特征在于：所述转向意图解析模块由构建的转向意图模型构成，它根据识别的转向风格，首先确定对应风格的转向意图模型，再基于综合自适应模块传递的修正参数进行转向意图解析模型的修正，综合此时的车速与驾驶员转向输入得到此时驾驶员的转向意图也就是其期望的转向运动强度。
4.根据权利要求1所述的一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，其特征在于：所述地面附着系数计算模块，用于计算此时地面的附着系数，以此评估天气情况对路面的影响程度，得到当前环境下的地面附着系数后，与良好道路条件下的附着系数作比值，并将其输入到综合自适应调整模块中。
5.根据权利要求1所述的一种可以自适应天气变化的转向意图决策方法，其特征在于：所述可见度计算模块用于计算当前环境下的可见度，将计算的可见度与良好天气条件下的可见度作比值，把结果传递到综合自适应调整模块中。
