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龙图腾网恭喜重庆交通大学申请的专利一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114771574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210527942.X，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统是由隗寒冰;姚智浩设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统。包括策略规划层和决策执行层；所述策略规划层包括：驾驶员状态单元；意图识别单元；风险评估单元；决策仲裁单元；所述决策执行层包括：局部路径单元；PMP控制单元。本发明中的基于驾驶员神经肌肉状态在线观测的人机共驾决策控制系统，使得自动驾驶汽车能够反映出实际驾驶人神经肌肉状态，从而实现对人机控制权分配根据不同驾驶员特性进行在线调节和闭环反馈。本发明可以有效降低自动驾驶人机共驾带来的安全风险，有利于实现个性化驾驶需求。

本发明授权一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于自动驾驶汽车的人机共驾决策与控制系统，其特征在于，包括策略规划层和决策执行层；所述策略规划层包括：驾驶员状态单元，用于采集驾驶操作信号；用于根据获取的驾驶员的动力学状态参数，结合驾驶员神经肌肉动力学模型和无迹卡尔曼滤波观测器算法进行驾驶员执行动作过程中的在线辨识；意图识别单元，利用历史先验信息，根据车辆实时信息，建立贝叶斯分类器，对驾驶人直线加减速、换道转向等动作进行意图识别；风险评估单元，用于在意图识别单元的识别结果基础上，结合环境信息，计算最小换道时间和最小碰撞时间；根据驾驶员状态单元在线观测得到的驾驶人神经肌肉状态参数，估计超速风险、车道偏离风险和碰撞风险，建立考虑驾驶员状态的驾驶意图风险指数；设所述超速风险、车道偏离风险和碰撞风险分别为Rs、Rld、Rcl，建立考虑驾驶员状态的驾驶意图风险指数R，对生成的多个可行轨迹进行评价；每个可行轨迹的驾驶意图风险指数Ri的表达式如下： Rali＝k1Rldi+k2Rcli+k3RsiIi＝η0ΔE0+ηiΔEi式中，Ral表示正规化风险系数；c1和c2表示不同轨迹的权重因子；τ表示实际碰撞距离；τthr表示碰撞距离阈值；k表示不同风险选择权重的权重因子；Ii表示碰撞能量损失；E0和Ei分别表示自车和第i个障碍车辆的能量损失；决策仲裁单元，用于风险评估单元得出的风险指数对人机控制权进行决策仲裁，以决定此时车辆是由驾驶员接管且自动控制系统退出或者自动控制系统接管且驾驶员退出或者由驾驶员和自动控制系统协同分配控制权以共同控制车辆，并由此确定最终的决策轨迹；所述决策执行层包括：局部路径单元，用于在策略规划层确定的决策轨迹基础上，结合车辆和道路信息，决定车辆当前是否需要换道或者跟随前方目标车辆；PMP控制单元，用于以决策轨迹跟踪位置偏差为目标、以转向电机力矩和电子油门开度为控制变量、以驾驶员神经肌肉特征参数为状态变量，建立庞特里亚金极小值控制策略，对车辆纵向运动和横向运动状态进行控制，实现人机共驾权自适应分配；所述PMP控制单元的实现人机共驾权自适应分配的计算方法包括：以车辆期望轨迹为中心，根据障碍车辆尺寸约束和自车尺寸约束做扩张膨胀处理，生成允许车辆行驶的安全虚拟区域；依据共形映射理论，将对称收敛的单位圆规则区域速度场映射到安全虚拟区域，以在非规则区域内外侧生成阻止车辆偏离预期轨迹的虚拟速度场；根据车辆对期望轨迹跟踪位置和速度的实际需求，在人机共驾系统动力学方程基础上，以转向电机力矩和踏板开度为控制变量，建立PMP极小值控制策略，获得人机作用转矩和踏板行程控制规律；所述驾驶操作信号包括：方向盘转角、踏板开度、转向开关；所述驾驶员的动力学状态参数包括：驾驶员神经肌肉参考力矩、收缩力矩、肌肉刚度。

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