面向转向辅助下驾驶员模型构建的驾驶员力矩估计

在自动驾驶及高级驾驶辅助系统中，为了实现人机协同的顺畅转向，构建能够准确再现驾驶员行为的“驾驶员模型”至关重要。该模型的建立需要驾驶员输入的转向力矩数据，但在车辆行驶过程中直接通过传感器测量驾驶员力矩十分困难。

本实验室基于硬件在环实验数据，将未知的驾驶员力矩视为外部扰动，建立了状态估计问题。为解决传统“扰动观测器（DOB）”在估计过程中存在的相位滞后（估计延迟）问题，提出了一种基于卡尔曼平滑器（Kalman Smoother）的高精度平滑估计方法。验证结果表明，该方法显著降低了均方根误差（RMSE），实现了高精度的离线驾驶员力矩估计。