🚗 人机共驾 · 控制权分配
30章
⚡ 风格 · 专业课程
01
人机共驾概述
定义
发展历程
核心挑战
未来趋势
02
控制权分配基础
概念
静态/动态
评价指标
03
驾驶员状态感知
疲劳检测
分心检测
意图识别
04
环境感知与风险评估
传感器融合
场景理解
碰撞风险预测
05
人机交互界面设计
HMI原则
信息呈现
告警与接管
06
静态控制权分配策略
基于规则
固定阈值
模式切换
07
动态控制权分配策略
驾驶员状态
场景风险
动态调整
08
博弈论在控制权分配中
纳什均衡
Stackelberg
协同博弈
09
强化学习应用
Q-learning
深度Q网络
策略梯度
10
模型预测控制(MPC)
MPC框架
约束处理
实时优化
11
模糊逻辑控制
模糊集合
隶属度函数
规则库
12
共享控制
力反馈
触觉共享
视觉共享
13
仲裁机制
投票仲裁
信任度仲裁
代价函数
14
接管过程设计
接管请求
时间预算
质量评估
15
人机信任与依赖
信任模型
过度依赖
信任校准
16
伦理与法律问题
责任归属
决策透明
隐私保护
17
仿真平台搭建
CARLA
SUMO
Prescan
联合仿真
18
实车测试方法
场景设计
数据采集
评价指标
19
驾驶员模型建立
认知架构
行为模型
生理模型
20
多模态数据融合
视觉
语音
EEG/ECG/EMG
21
可解释性AI应用
SHAP
LIME
注意力机制
22
个性化控制权分配
用户画像
自适应学习
在线调整
23
故障安全策略
系统降级
最小风险
紧急停车
24
V2X通信在共驾中
车-车通信
车-路通信
协同感知
25
人机共驾网络安全
攻击面
防御机制
数据完整性
26
标准与法规
ISO 26262
ISO 21448
UN R157
27
案例研究
特斯拉Autopilot
Super Cruise
Waymo
28
未来展望
L4/L5共驾
脑机接口
数字孪生
29
综合项目设计
需求分析
系统架构
算法实现
仿真验证
30
课程总结与考核
知识回顾
项目答辩
学习路径