The road-vehicle-driver models are required to be mathematically mapped into computer for the virtual driving simulation. Even though those are essential elements, lack of realistic driver model has been pointed as a problem with the driving simulation. There have been several studies to develop a realistic driver model in accordance with the increased interests in vehicle safety issues and computer simulation for a vehicle design. This study is especially considering the human drivers’ steering process; path planning, feed-forward steering, and preview feedback steering. Important human factors - view angle and neuromuscular system - are also regarded.
In overview, the weighting strategy utilizing multi-preview points is considered to classify the skilled level. Target path is obtained in analogous to the planar motion of a rigid rod under holonomic constraints. Feed-forward steering model is based on the vehicle-road geometric conditions. A PID type preview control scheme is considered for feedback steering. In consideration of human factors, the driver’s view angle is considered in feed-forward steering, and the neuromuscular system dynamics is only included in feedback steering.
The suggested driver model is simulated with CarSim Vehicle model in Simulink environment. The simulation results are compared to the actual vehicle test data and also to the driving simulator test data with regards to 4 levels of human drivers. The driver model suggested in this study represents the human steering behavior and also matches well with the real vehicle test data.
컴퓨터가 진화함에 따라 가상주행 시험에 대한 관심이 높아지고 있지만, 가상주행시험을 위한 도로-차량-운전자 모델등의 필수 요소 중 실제 인간의 운전성향을 나타낼 수 있는 운전 모델의 부재는 가상 주행시험의 신뢰성에 대한 문제점으로 지적되고 있다. 최근 자동차 설계에 대한 컴퓨터의 활용과 차량의 안전성에 대한 관심이 높아지면서 운전자와 차량의 상호작용에 대한 연구의 필요성이 지적되면서 실제 인간의 운전성향을 나타낼 수 있는 운전자 모델에 대한 요구는 더욱 커지고 있다. 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔지만, 본 연구에서는 특히 목표경로 설정(Target path planning), 피드포워드조향(Feed-forward steering), 그리고 피드백조향(Feedback steering)등 인간의 실질적인 조향과정이 고려되었다. 또한, 운전자의 시야각과 신경전달근육 등의 중요한 요소로 지적되는 인간요소등을 함께 고려되었다.
다중 주시점(Multi-preview points)을 고려한 가중치 전략(Weighting strategy)이 운전자의 경험에 따른 구분 방법으로서 제시되었으며, holonomic constraints를 가지는 로드(rod)의 평면운동을 고려한 목표경로설정 단계의 모델이 제안되었다. 피드포워드조향각은 차량과 도로의 기하학적 조건을 고려하여 모델링되었으며, 주시점을 고려한 PID 형태의 피드백 제어기가 피드백조향으로서 고려되었다. 인간요소로서 운전자의 시야각은 피드포워드 조향모델에 포함되었으며, 신경전달근육 시스템은 피드백 조향모델에만 포함되었다.
실차주행시험과 주행시뮬레이터를 통하여 운전자의 성향을 분석하고, 본 연구에서 제지된 운전자 모델의 성능 검증을 시도하였다. 본 연구에서는 전문가, 숙련자, 중급자, 초보자등의 4 단계의 운전자 등급을 구분하여 실험하였으며, 실차주행시험은 전문운전자 1명이 참가하였고, 주행시뮬레이터 시험은 총 21명의 운전자가 참가하였다. 제안된 운전자 모델은 CarSim의 차량 모델과 함께 Matlab /Simulink환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 조향입력과 횡가속도의 상관관계를 대상으로 하여 인간운전자의 주행데이터와 시뮬레이션 결과를 비교한 결과 본 연구에서 제시된 운전자 모델은 인간 운전성향을 잘 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
