Design and ımplementation of a torque‐based predictive steering assistance for human‐centered and safe automated driving

thumbnail.default.placeholder
Tarih
2017
Yazarlar
Ercan, Ziya
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Trafik kazaları kamu sağlığını ve huzurunu tehdit eden başlıca sorunlardan biri olmaya devam etmektedir. Dünya Sağlık Örgütü'nün yayınladığı raporlara göre trafik kazaları yüzünden küresel olarak her yıl 1.24 milyon insan hayatını kaybetmekte ve de 20 ila 50 milyon insan ölümcül olmayan yaralanmalara ve sakatlıklara maruz kalmaktadırlar. Otomotiv endüstrisi ve araştırmacılar kazaların bu yıkıcı etkilerini azaltmak amacıyla uyarıcı işaretler üreten ya da aracın kontrolüne müdahale eden araç güvenlik sistemlerinin geliştirilmesi için çalışmalara odaklanmışlardır. Algılayıcılar, eyleyiciler ve de bilgisayar sistemlerindeki teknolojik gelişmeler sayesinde otomasyon sistemleri araç kontrolünde önemli bir rol oynamaya başlamıştır. Kilitlenme önleyici frenleme ve elektronik kararlılık denetimi gibi araç kontrol sistemleri aracın yol tutuş performansını ve dolayısıyla yol güvenliğini arttırdığı kanıtlanmıştır. Kazaların nihai sebebi olarak insan hataları ilk sırada olmasına rağmen güvenilirlik meselelerinden dolayı insanlar otonom araçlara bütün kontrol yetkisini vermeğe gönüllü değillerdir. Araba sürmek gibi görsel ve bilişsel yönden külfetli olan bir eylemde sürücülere destek olmak için tasarlanan sürücü yardımcı sistemleri, kontrol otoritesini sürücüde tutarak sürücüyü bir çok yönden işlevsel olarak desteklemektedirler. Şeritten çıkmayı engelleyici sistem, şerit takip yardımı sistemi ve de kör nokta müdahale sistemi gibi yanal araç güvenlik sistemleri bu sistemlerin ticari olarak uygulanışına önemli örneklerden birkaçıdır. İnsanın da araç sistemin bir parçası olması sebebiyle bu tarz kontrol sistemlerinin tasarımı zorlaştırmakta ve ilgi çekici bir hale gelmektedir. Otomasyonun insan üzerindeki etkilerininin eksiksiz bir şekilde dikkate alınması, bu tarz insan-makina sistemlerinin tasarımı açısından büyük önem taşımaktadır.İnsan-makina sistemlerinde ortaya çıkan anlaşmazlıkları inceleyen birçok insan faktörleri çalışmaları vardır ancak istenilen tasarım ilkelerine uygun olan bir yaklaşım azımsanmayacak kadar bir ilgi görmüştür. Temassal paylaşımlı kontrol yaklaşımı iki farklı sistemin (örneğin insan operatörü ve otomasyon sistemi) aynı fiziksel kontrol arayüzünü kullanarak beraber bir işi yapabilecek şekilde bu arayüzü paylaşmaları fikri üzerine inşaa edilmiştir. Bu sayede iki sistem arasında çift yönlü bir bilgi alışverişi kurularak kontrol verimliliğinin artması ve de operatörün iş yükünün azaltılması hedeflenmektedir. Temassal yönlendirme sistemleri bu çerçevede en ilgi gören otomotiv uygulama alanı olmuştur. Bu sistemler aracın direksiyon hakimiyetini insan operatörü ile paylaşarak şerit takibi, şerit değiştirmesi ve de engelden kaçma gibi manevralarda insanlara yardımcı olacak şekilde tasarlanmaktadırlar. Temassal yönlendirme sistemi, insan operatörü ile tensel kuvvet geri beslemesi yoluyla haberleşir ve bu sayede sürücünün görsel iş yükü hafifletilmektedir. Yapılan birçok çalışmada insan ve otomasyon arasındaki anlaşmazlığın olmadığı durumlarda bu sistemlerin çok yararlı olduğu ancak acil manevra ve de anlaşmazlık durumlarında bu sistemlerin sürücülerle olan etkileşiminin etkilerinin incelenmesi gereklidir. Bu tez kapsamında paylaşımlı direksiyon kontrolü konusunun literatürdeki açık problemleri incelenerek, bu problemleri çözmeye yönelik model öngörümlü kontrol yöntemini kullanan insan-makina sisteminin tasarımı önerilmiştir. Model öngörümlü kontrol yöntemi basık ufuk kontrol tekniğini kullanan model tabanlı bir optimal kontrol stratejisidir. Bu kontrol yönteminde, sistemin matematiksel bir modeli kullanılarak durum değişkenlerinin olası yörüngeleri kontrol giriş dizisinin fonksiyonu olarak ifade edilir. Nümerik optimizasyon yöntemleri kullanılarak tanımlanmış bir amaç fonksiyonunu minimize eden optimal giriş işareti dizisi hesaplanır. Bu kısıtlı optimizasyon problemi her ayrık zaman adımında sonlu bir zaman için çözülür. Hesaplanan optimal giriş dizisinin sadece ilk elemanı sisteme uygulanır ve optimizasyon rutini bir sonraki örnekleme periyodunda tekrar çözülür. Öngörülü kontrolcünün tasarımı dört farklı unsura ayrılabilir. Bunlar, öngörüm modeli, tasarlanmış bir amaç fonksiyonu, sistem kısıtları ve de ilgili ağırlık katsayıların ve öngörüm ufkunun belirlenmesidir. Kullanılan öngörüm modeline bağlı olarak kontrol performansı ve optimizasyon probleminin karmaşıklığı arasında bir değiş tokuş vardır. Basit ama yeterli bir doğrulukta model kullanmak optimizasyon probleminin karmaşıklığını azaltıp kontrol performansının bozulmamasını sağlayacaktır. Bu tezde insan merkezli ve güvenli otomatik sürüş için sürücüyü temassal kuvvetler ile yönlendiren bir sürücü direksiyon yardımcı sisteminin tasarlanması ve gerçeklenmesi konusu işlenmiştir. Önerilen bu sistem eyleyici olarak talep edilen bir tork değerini üretebilen bir direksiyon mekanizması kullanmaktadır. Bu eyleyici sayesinde istenilen geri besleme kuvveti üretilip direksiyona uygulanmaktadır. Geçmişte yapılan çalışmaların birçoğunda yönlendirici kuvvetlerin hesaplanması için optimal direksiyon açısını hesaplayan bir öngörüm tabanlı kontrolcü ve orantısal bir geribesleme yöntemi kullanılmıştır. Bu geribesleme kuvvetlerinin ayarlanması genelde sezgisel yöntemlerle yapıldığı için sürücü ve sistem arasında anlaşmazlıklara yol açarak rutin sürüş görevlerinde dahil fiziksel iş yükünün artmasına sebebiyet vermektedir. Bu sebeple insanın sinir ve kaslara (nöromüsküler) ait özelliklerinin yönlendirici kuvvetlerle olan etkileşimi bazı çalışmalarda incelenmiştir. İnsanlar bir anlaşmazlık durumunda kol kaslarını kasarak yönlendirici kuvvetlerin tersi yönünde kuvvet üretebilmekte ya da bu kuvvetlere yol vermek için kol kaslarını gevşetebilmektedir. Ortaya çıkan bu değişken ve uyarlanabilir etkileşimi modelleyerek kontrol tasarımının içerisinde kullanmak, kontrol performansını ve de insan-makina etkileşiminin verimliliğini arttırmaktadır. Bu sunulan çalışmada, insan kolunun nöromüsküler özellikleri ile direksiyon sisteminin dinamik özelliklerini birleştirerek sürücü-direksiyon bütünleşmiş sistemi modelini önerilmiştir ve bu modelin değişken katsayıları özçağrılı en küçük kareler yöntemi ile çevrimiçi hesaplanmıştır. Bu sayede önerilen kontrolcü insan-makina sisteminin zamana bağlı değişken özelliklerini öngörüm modelinin parametrelerini yenileyerek takip edebilmiş ve bunun sonucunda etkileşim seviyesine uygun bir yönlendirici kuvvet optimize etmesi sağlanmıştır. Tasarlanan masraf fonksiyonu içerisindeki amaç kriterleri kullanılacak yönlendirme kuvvetinin boyutu ve arzu edilen güzergahtan sapma miktarı arasında ödünleşim olacak şekilde tasarlanmıştır. Eğer sürücü ve sistemin hedefleri uyuşması durumlarında, yani herhangi bir anlaşmazlık olmaması durumu, kontrol sistemi insanın nöromüsküler özelliklerine uyacak şekilde uygun miktarda kuvvet uygulayacaktır. Ancak hedeflerin uyuşmaması durumunda kontrolcü ilk olarak sürücüyü yönlendirecek miktarda kuvvet uygular ve sürücünün bu kuvvete karşı koymasıyla yavaş yavaş kuvvet miktarını azaltır. Bunun sebebi ise amaç fonksiyonunda giriş işareti masrafının güzergah takip etme masrafından daha büyük olmaya başlamasıdır. Diğer bir yandan, eğer sürücünün davranışları güvenlik zaafiyetine yol açacak şekilde ise sistem ne pahasına olursa olsun, yani sürücü kabul etsin ya da etmesin, araç dinamiğine müdahale edecektir. Önerilen yardımcı sistemi ilk olarak kapalı çevrim simülasyonlarda şeritten ayrılma ve kör nokta müdahalesi gibi senaryolarda test ettik. Sonuçlar nöromüsküler özelliklerin öngörüm modelinde doğru ifade edilmesinin kontrol performansını arttırdığını göstermiştir. Daha sonra, bu tasarlanan sürücü yardımcı sistemi elektrik gücü yardımcılı direksiyon sistemine sahip olan bir deneysel araçta test edilerek onaylanmıştır. Şeritten ayrılma ve kör nokta müdahale gibi senaryolar ele alınarak insan sürücüler ile birlikte çeşitli deneyler yapılmıştır. Sonuçlar önerilen sistemin farklı sürücü tepkilerine göre uyum sağlamaktaki başarısını göstermektedir. Yönlendirici kuvvetler sürücünün sistemle olan etkileşimine bağlı olarak hesaplanmıştır. Daha başarılı bir kontrol performansı öngörüm modelini yenileyerek elde edilmiştir. Bu deneysel çalışmalara ek olarak beş katılımcının yer aldığı bir deneysel çalışma yaptık. Bu çalışmanın amacı farklı bireylerin farklı senaryolarda sistem ile olan etkileşimini gözlemlemek ve de sistemin başarısını onaylayacak sonuçlar almaktır. Deney sonuçlarında göre önerilen sistem yönlendirici kuvvetleri sistematik olarak etkileşim seviyesine göre uyumlu bir şekilde uygulamaktadır. Bu yöntem kontrol hedeflerindeki farklılıklardan dolayı oluşan anlaşmazlık anlarının pürüzsüz bir şekilde çözülmesini sağlayabilir.
Road traffic deaths continue to be a major global public-safety and health problem. According to the report ofWorld Health Organization (WHO), globally more than 1.24 million people die every year due to road traffic crashes on the other hand between 20 to 50 million people suffer non-fatal injuries and disabilities. The automotive industry and researchers have focused on developing the vehicle safety systems in order to mitigate the severity of injuries and even to avoid the collisions either by issuing warning signals or intervening the vehicle dynamics. With the advances in sensor, actuator and computing technologies, the automation is introduced in vehicle control through systems such as Anti-lock Braking System (ABS) and Electronic Stability Control (ESC) which are proven to increase vehicle safety and efficiency. Although the human errors are the ultimate cause of the collisions, the humans are reluctant to give a complete authority to an automated driving technology because of the reliability issues. In order to support the drivers in such demanding tasks, the advanced driver assistance systems (ADAS) are designed to provide various functionalities while keeping the driver in the center of authority. One particular commercialized implementation of ADAS is the lateral vehicular safety systems such as lane departure prevention (LDP), lane keeping assistance system (LKAS) and blind spot intervention (BSI). The human-in-the-loop nature of these systems makes the design problem non-trivial and challenging since the influence of automation on the driver should be considered in terms of human factors thoroughly. There is a vast of human factor studies investigating the conflicts arising in human-machine systems and one approach has received considerable attention in academic research to fulfill the desired design guidelines. Haptic shared control concept is build on the idea of two systems (e.g., human operator and automation) acting together on the manual control interface and performing the same task cooperatively. This framework aims to provide a bi-directional information flow between both systems while increasing the efficiency and reducing the workload of human operator. One of the most popular implementation in automotive research is the haptic guidance system which shares the steering control in order to support driver in lane keeping/changing and obstacle avoidance maneuvers. These systems communicate with the driver through feedback forces and so the demanding visual workload of the driver is relieved by utilizing the under-used haptic sensory channel. The various studies show that these systems are effective under routine driving tasks when the goals of both systems meet but there is still some topics which should be investigated in order to analyze the effectiveness of these systems during emergency maneuvers and/or conflict situations. This thesis investigates the open issues in the literature of shared steering control problem by proposing an assistance system design based on the model predictive control (MPC) approach. MPC is a model-based optimal control routine which employs receding horizon technique. In this approach, an optimal input sequence is calculated by minimizing a cost function which depends on the future prediction of state trajectories that are calculated by using a mathematical model of the plant. This constrained optimal control problem is solved at every time step for a finite time horizon. Only the first input of the optimal sequence is applied to the plant and the optimization routine is solved at next time step. The design of the predictive controller could be separated into four elements: A prediction model, a user-defined objective function, the constraints and tuning of the associated weights and prediction horizon. We emphasis the trade-off between the control performance and the complexity of the optimization problem with respect to the prediction model that is used. Using a relatively simple but yet accurate model could decrease the complexity while not deteriorating the control performance. In this thesis, we design and implement a driver steering assistance system (DSAS) which utilizes the torque-based steering actuator (i.e., a torque overlay is superimposed instead of angular position) of the vehicle in order to generate a torque guidance for safe and assisted automated driving. Most of the previous studies design the guidance forces through the combination of a preview controller, which calculates the optimal steering angle, and a proportional feedback loop. The tuning of these forces are heuristic and it may lead to conflicts and increase in physical workload even in routine driving tasks. The studies show the affects of neuromuscular system (NMS) properties of the driver's arms while interacting with the guidance forces. The adaptability of these properties is a challenging issue in designing such systems. In order to over come these issues, we consider the NMS properties of the driver's arms coupled with the steering system and we propose a novel driver-in-the-loop steering model whose parameters are identified online by using a recursive least squares (RLS) scheme. This allows the controller to adapt the dynamic changes in the human-machine system and update the parameters of the prediction model in order to optimize a more suitable guidance force. We also design the objective function such that there is a trade-off between amount of utilized guidance forces and amount of deviation from the optimal trajectory. If the driver's and system's goals are matched (i.e., no conflict), the controller utilizes a suitable amount of guidance with respect to NMS properties. However when the goals do not match (i.e., conflict) as the controller increases the guidance torque and the driver opposes it by increasing the impedance, the controller decreases the guidance torque gradually since the input cost dominates the tracking cost in the objective function. On the other hand, if the driver's actions are most likely to cause a safety issue the system intervenes at all cost whether the driver accepts or opposes. We first test the proposed assistance system through closed-loop simulations in lane departure and blind spot intervention scenarios. The results show that when the NMS properties are known correctly in the prediction model, the control performance increases with minimum intrusion and control effort. Next, the system is validated in a test vehicle which is instrumented with a production level electric power assisted steering (EPAS) system which is called motor driven power steering (MDPS) system. We performed the experiments with human drivers in lane departure scenarios. The results show the effectiveness of the proposed system in adapting with respect to driver's response. The haptic guidance is generated according to how the driver interacts with the system's activity. A better control performance is achieved by updating the prediction model in the controller. We also conducted an experimental study with five participants to validate the performance. The results show that the assistance system adapts the guidance torque systematically with respect to the interaction level. This approach could resolve conflicts between the driver and the controller during routine driving tasks when there exists disparity in control objectives.
Açıklama
Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017
Theses (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017
Anahtar kelimeler
Mekanik modelleme, Model öngörümlü denetim, Mechanical modelling ; Model predictive control
Alıntı