长安大学汽车学院袁伟教授

长安大学

一、研究背景

近十年来，自动驾驶研究非常活跃。研究人员主要关注自动驾驶汽车的安全性和运行效率，而车辆的乘坐舒适性往往被忽视。车辆乘坐舒适度会影响人们对自动驾驶汽车的接受度和信任度，进而影响自动驾驶汽车的普及。如果车辆乘坐起来不舒服，普通人就不会接受，自动驾驶汽车的发展就会受到限制。研究表明，估计有6%-10%的中国乘客在全自动驾驶汽车上经常会出现不同程度的晕车症状。因此，未来自动驾驶普及后，晕车可能会变得更加普遍。

目前提高车辆舒适性的研究主要分为三个方向，即内饰设计，包括座椅和内部空间结构；底盘设计，包括发动机噪声和底盘振动；和控制能力，包括转向性能和制动性能。从20世纪60年代开始，ISO开始制定《人体暴露于全身振动的评估指南》的技术标准。

自动驾驶汽车的舒适性研究主要集中在以下三个方向：智能控制算法，即我们需要使用什么控制参数，比如制动时我们的制动减速度是多少；智能控制策略，如路径规划、变道轨迹、跟车策略等；人机交互，在制动过程中，良好的人机交互设计可以让人在骑行时更加舒适、愉快。

与舒适度相关的一个词就是“晕车”。如果“晕车”不能通过车辆设计来解决，我们可以通过其他方式来解决，比如吃药、听音乐、或者皮肤电刺激。但这些都有明显的缺点，所以最好通过车辆设计来解决。

对于自动驾驶汽车舒适性的研究，我们大致可以定义以下几个方向：当车辆运行在低风险状态时，通过设置车辆运动参数的舒适性阈值来实现；当车辆处于中等风险状态时，这是通过良好的人机交互系统设计来实现的；此外，还需要探讨影响乘客舒适度的内在生理机制。

2 车辆运动参数对乘客舒适度的影响

研究车辆运动参数对乘客舒适度的影响主要是想弄清楚以下问题：哪些车辆运动参数对舒适度有影响？保证良好舒适性的车辆运动参数阈值是多少？在车辆设计中，如何根据车辆运动参数预测舒适性效果？

针对以上三个问题，我们在长安大学汽车试验场开展了不同工况下的车辆乘坐舒适性实验。实验主要采集车辆运动参数（纵向和横向加速度）数据和乘员姿势数据。同时，居住者需要对舒适度的主观感受进行评价。此次实验共招募了60名测试乘客，其中男性30人，男性30人。他们进行了54 种操作条件，获得了3240 组数据。

通过对实验数据的分析，得出以下结论：

实验所选工况下，加速、减速、急加减速、变道、转弯5种车辆工况，车辆运动频率小于0.5Hz，ISO2631-中乘客舒适度评价范围1:1997(5) 0.5-80Hz，不适合评估驾驶条件对乘客舒适度的影响。

哪些车辆运动参数对乘客舒适度评价有显着影响？无论是横向控制还是纵向控制，加速度、急动度和加速度幅度越高，越容易引起乘客的不适。另外，对于同样的驾驶操作，动作频率越高，越容易引起乘客的不适。

采用ROC曲线分析方法筛选出可用于判断不同驾驶条件下乘客舒适度的车辆运动参数，并针对筛选出的参数确定舒适度阈值。

建立了包括四个输入参数组合的乘客舒适度预测模型。这是每个输入参数组合的预测结果，评估精度不错。

3、提高乘客舒适度的人机交互系统研究

提高乘客舒适度的人机交互系统研究主要针对中等风险状态下运行的车辆。在中等风险场景下，为了保证车辆运行安全，车辆运动参数无法控制在舒适阈值范围内。因此，我们想从影响乘客舒适度的生理和心理角度探索提高舒适度的方法。

这部分研究主要包括两个部分：对比现有假设，研究适合自动驾驶环境的晕车解释理论；基于晕车理论，设计人机交互系统，提高乘客舒适度。

关于舒适性的理论研究，目前主要有两种观点。一是知觉冲突理论。当你预期的车辆运动与实际运动不符时，就会导致你晕车。另一种是姿态不稳定理论，认为晕动病主要是由于人体的偏航、俯仰等不稳定姿势造成的。前一种理论主要是心理学的，后一种理论主要是生理学的。那么，哪种理论是正确的呢？我们设计了一个实验来探讨这个问题。

我们在驾驶模拟器上进行了这个实验。设计了5种制动工况和5种紧急避让工况，40名受试者。每个受试者进行两项实验，一项实验提前通知车辆运行状况，另一项实验不提前通知。实验过程中记录了受试者对舒适度的主观评价数据和受试者的身体姿势数据。

通过数据处理和分析，我们发现：驾驶状况提示系统可以有效提高乘客的舒适度，缓解乘客的晕车程度；行驶状态提示系统可有效降低乘员身体的横向加速度、侧倾角速度、侧倾角、纵向加速度、俯仰角速度、俯仰角等姿态摆动量。

由此，我们可以得到两个推论： 1、姿势不稳定性理论：乘客在了解前方行驶情况后，提前加强了对姿势的控制； 2.知觉冲突理论：乘客获得有关前方行驶状况的信息并改变态度。它提高了对未来运动的预期，使未来运动的预期与自身的实际运动相一致。

那么，这两个推论哪一个是正确的呢？我们通过一般线性模型进行多因素方差分析。分析结果表明：在一般线性模型中，提示系统的存在与否对舒适度和晕动病没有显着影响，不支持感知冲突理论；一些乘客姿势摆动参数对舒适度和晕动病有显着影响。支持姿势不稳定理论。

因此，我们认为姿势不稳定理论更适合解释乘客晕车的原因。

4、乘客舒适度与姿势不稳定性的关系

这部分研究旨在阐明乘客舒适度与姿势不稳定性之间的关系。刺激是一样的，车辆运动参数是一样的，但有的人感觉舒服，有的人感觉不舒服。为什么？

首先，选取经历相同车辆运动刺激、主观舒适度评价存在差异的样本，分析姿态摆动参数的差异。采用配对样本T检验方法。

分析结果表明，在经历相同的车辆运动刺激时，主观评价自己不舒服的乘客的姿势波动更大。其中，在经历车辆纵向驾驶工况时，评定不舒服的乘客的纵向加速度和俯仰角速度均高于评定不不舒服的乘客。此外，在经历车辆快速加减速的刺激时，认为不舒服的乘客的俯仰角也较高。用于评价乘客是否有不适感；体验车辆横向行驶工况时，评价为不舒服的乘客的横向加速度和侧倾角速度均高于不不舒服的乘客；当经历车辆水平和纵向联合运动时，评价为不舒服的乘客的横向和纵向加速度均高于未评价不舒服的乘客，不舒服的乘客的侧倾角速度和侧倾角为也高于那些没有感到不适的乘客。

那么，不同的姿势不稳定性参数如何影响舒适度呢？我们使用岭回归方法来分析不同参数的影响权重系数。分析结果表明：纵向运动时，姿态俯仰角速度变化过大是造成乘客不适的主要原因；在横向操作中，乘客舒适度也更容易受到侧倾角速度变化的影响。该结果表明，乘客舒适度对角速度的变化比对加速度的变化更敏感。

利用DTW算法的KNN分类算法，建立了基于姿态摆动参数的乘客舒适度预测模型。乘客舒适度预测准确率达到80%以上，预测效果良好。

然而，DTW+KNN是传统的机器学习模型。然而，为了进一步探讨乘客舒适度与姿势摆动之间的关系，提高乘客舒适度预测的准确性，我们选择了基于Attention+BiLSTM的深度学习方法。乘客舒适度预测模型进一步提高了预测精度。