人機共働運転中の車両の安全性と安定性を確保するために、本論文では運転者と自動化システムの制御の分配に対処する多因子最適化に基づく権限配分戦略を提案します。まず、人機衝突が車両に与える影響を最小限に抑えるために、コサイン類似度アルゴリズムを用いた運転意図の整合性配分戦略モデル（DICS）を設計します。次に、ドライバーの運転能力に基づく権限配分戦略（DDAS）をハミルトニアンモンテカルロアルゴリズムを用いて開発し、運転者の運転能力の評価に基づいて制御を配分します。さらに、環境条件が権限配分に与える影響を評価するために、人工ポテンシャルフィールド（APF）および動的ポテンシャルフィールド（DPF）手法を使用した空間衝突リスクに基づく権限配分モデル（SCRM）を構築します。最後に、ファジー推論アルゴリズムを採用して、DICS、DDAS、SCRMに対応する配分値に基づいてその範囲を決定しながら、包括的な内部配分を動的に実行します。シミュレーション結果は、提案された戦略が人機衝突、運転者の能力、環境リスクを効果的に調整し、共同運転中の車両の安全性と安定性を高めることを示しています。重要なコードは、提供されたリンクから取得できます: https://github.com/gyhhq/human-machine-cooperative-driving。
Guan et al. (Sun,) はこの問題を研究しました。