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自动驾驶车辆驾驶舒适性预测研究：基于道路信息与多头注意力模型
作者及机构
本研究由清华大学车辆与运载学院的Zhengxian Chen、Chaosheng Huang等学者主导，合作单位包括荷兰乌得勒支大学、新加坡国立大学设计工程学院。研究成果发表于《Nature Communications》期刊（2025年，卷16，文章编号2709）。
学术背景
研究领域聚焦于自动驾驶技术中的驾驶舒适性（driving comfort）优化。传统自动驾驶研究多关注安全性，而舒适性作为影响用户体验的核心指标长期被忽视。现有改进方法主要通过局部路径规划（local path planning）优化加速度或加加速度（jerk），但宏观道路因素（如交通流量、交叉口数量）对舒适性的系统性影响尚未被量化。
研究团队指出，自动驾驶与人工驾驶的舒适性机制存在本质差异：人工驾驶受主观因素（如驾驶员情绪）干扰，而自动驾驶的驾驶模式由算法明确控制，使得基于道路信息的舒适性预测成为可能。因此，本研究旨在建立道路信息-舒适性预测模型（ADCP模型），并将其整合至全局路径规划（global path planning）中，填补该领域的研究空白。
研究流程与方法
数据集构建
- 数据来源：结合真实车辆采集（274组）与仿真数据（252组），覆盖4类典型道路环境（城市快速路、普通城市道路、高速公路、乡村道路）和4种微观场景（直道、交叉口、环岛、密集城区道路）。
- 采集设备：采用Dewesoft SIRIUS XHS数据采集系统和DS-IMU惯性测量单元，以0.016ms间隔记录车辆动力学参数（加速度、加加速度等）。
- 道路特征量化：通过商业地图API获取实时交通拥堵指数（traffic congestion index），结合道路长度、转弯次数、车道数等静态特征，构建多维特征矩阵。
舒适性评价体系开发
- 客观指标：采用加加速度（jerk）和加速度的均方根值作为核心指标，提出混合评价公式：
[ AJV = 0.004 \times (HPJ^2 + RMS_J) ] 其中( HPJ )为峰值加加速度，( RMS_J )为均方根值。
- 主观评价：33名志愿者参与双盲实验，通过问卷对刹车、加速、颠簸三项体验评分（HES），最终结合客观指标生成驾驶舒适性综合评价分（DCES）。
预测模型开发
- 模型架构：对比BP神经网络、XGBoost和多头自注意力模型（multi-head self-attention）。
- 创新点：
- 多头注意力机制：通过16个注意力头捕捉道路特征间的跨维度交互（如交通密度与天气的协同效应），隐层维度为128。
- XGBoost优化：引入正则化防止过拟合，采用块结构并行计算提升效率。
- 性能验证：在仿真数据集中，XGBoost的加加速度预测MAE（平均绝对误差）为0.0503，优于注意力模型（0.0619）和BP网络（0.0925）。
路径规划集成
- 算法改进：在A*算法中引入舒适性成本函数：
[ C(n) = \alpha L(n) + \beta T(n) + \gamma I(n) + \delta J(n) ] 其中( J(n) )为ADCP模型预测的舒适性评分，权重( \delta )在”最舒适模式”下设为0.6。
- 四模式规划：支持最短路径、最短时间、避拥堵和最舒适路径的动态权重分配。
主要结果
1. 模型预测性能：
- 真实场景测试中，纵向加加速度（longitudinal jerk）降低15%，横向降低9%。
- 人类实验评分显示，应用ADCP模型后综合舒适度提升13%。
路径规划验证：
- 在包含3条候选路径的案例中，模型选择交通流量最低的路径A（预测加加速度=0.44），与真实驾驶数据一致。
- 长距离规划（如高速公路vs普通道路）的舒适性差异显著，高速公路加加速度预测值降低23%。
人工驾驶适配性：
- 模型可迁移至传统驾驶模式，但效果受个体驾驶习惯影响，与自动驾驶算法匹配度较高的驾驶员舒适度提升更明显。
结论与价值
1. 科学价值：
- 首次系统性建立道路信息与驾驶舒适性的量化关系，提出ADCP方法论框架。
- 证明多头注意力机制在跨特征建模中的优越性，为交通预测领域提供新工具。
- 应用价值：
- 为自动驾驶导航系统提供舒适性优化模块，实测加加速度降低幅度达工业应用标准（>10%）。
- 开源数据集与代码（Figshare及GitHub）推动后续研究。
研究亮点
1. 创新方法：融合仿真与真实数据的混合数据集构建策略，解决自动驾驶轨迹数据稀缺问题。
2. 跨学科整合：将自然语言处理中的多头注意力机制创新性应用于交通特征建模。
3. 全链条验证：从理论模型到实车测试（含人类主观评价），形成完整技术闭环。
局限与展望
当前模型在极端拥堵场景的泛化能力有待提升，未来将研究动态权重优化算法。研究团队强调，舒适性预测需与具体自动驾驶算法耦合，未来需开发适配不同控制策略的通用框架。