CN106710213A - 一种获取车辆减速策略的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种获取车辆减速策略的方法及装置，属于汽车自动化技术领域。方法包括：随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度；检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，减速次数为车辆在根据减速策略执行减速操作时制动的次数，减速力度为车辆制动的力度；根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号；根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果；根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。本发明提高了乘客的舒适性。

Description

一种获取车辆减速策略的方法及装置

技术领域

本发明属于汽车自动化技术领域，特别涉及一种获取车辆减速策略的方法及装置。

背景技术

随着汽车产业的不断发展，汽车越来越向着智能化的方向发展。

智能汽车在行驶的过程中，通常会实时检测车辆周围的环境，如果检测到在车辆的行驶方向上存在减速带，会自动根据在车辆出厂时设定好的减速策略进行减速，以使得车辆能够慢速的通过减速带，减小减速带对车辆减震器的损伤。

然而，由于现在减速策略通常由监督学习算法得到，在通过监督学习算法得到减速策略的过程中，需要将大量人为设定的相互对应的车辆行驶速度和减速策略作为样本进行训练，以得到减速模型，当车辆在实际行驶的过程中减速经过减速带时，可以根据当前的行驶速度通过减速模型获取对应的减速策略。

然而，由于训练样本均是人为设定的，所以这些训练样本不能很好的表示车辆在实际行驶过程中所做出的减速，将导致通过监督学习算法得到的减速模型不准确，将导致减速效果不理想。

发明内容

为了解决现在的车辆减速策略的实用性不强的问题，本发明实施例提供了一种获取车辆减速策略的方法及装置。所述技术方案如下：

本发明实施例提供了一种获取车辆减速策略的方法，所述方法包括：

随机确定车辆的初始行驶速度，使所述车辆的车速达到所述初始行驶速度；

检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果所述车辆的行驶方向上存在减速带，则根据所述初始行驶速度确定减速策略，所述减速策略包括减速次数和减速力度，所述减速次数为所述车辆在根据所述减速策略执行减速操作时制动的次数，所述减速力度为所述车辆制动的力度；

根据确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，所述累计增强信号用于表示所述车辆在执行所述减速操作的过程中，所述车辆上的乘客的舒适程度；

根据所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，所述试验结果用于表示本次所述减速试验的减速策略是否正确；

根据本次减速试验的所述减速策略、与所述减速策略对应的初始行驶速度和所述试验结果，采用强化学习算法确定后续的所述减速试验的减速策略。

进一步地，所述检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带，包括：

获取所述减速带的数学模型；

根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，所述检测区域用于确定检测所述减速带的区域范围；

根据所述数学模型判断所述检测区域内是否存在所述减速带。

进一步地，所述根据确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，包括：

记录所述车辆在执行减速操作的过程中，所述车辆每次制动时，所述车辆的减震器的阻尼值；

根据记录的所述阻尼值得到对应的单次增强信号，所述单次增强信号用于表示在所述车辆在该次制动时，所述车辆上的乘客的舒适程度；

根据所述单次增强信号计算得到所述累计增强信号。

进一步地，根据以下公式，计算得到所述累计增强信号：

其中，R为所述累计增强信号，N为所述减速次数，i为第i次减速操作，r为所述单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

进一步地，所述根据所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，包括：

将所述累计增强信号与设定的阈值进行比较，当所述累计增强信号不小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为正确的减速策略，

当所述累计增强信号小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为错误的减速策略。

另一方面，本发明实施例提供了一种获取车辆减速策略的装置，所述装置包括：

车速确定模块，用于随机确定车辆的初始行驶速度，使所述车辆的车速达到所述初始行驶速度；

减速带检测模块，用于检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带；

减速策略确定模块，用于如果所述减速带检测模块检测到所述车辆的行驶方向上存在减速带，则根据所述车速确定模块确定的所述初始行驶速度确定减速策略，所述减速策略包括减速次数和减速力度，所述减速次数为所述车辆在根据所述减速策略执行减速操作时制动的次数，所述减速力度为所述车辆制动的力度；

累计增强信号计算模块，用于根据所述减速策略确定模块确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，所述累计增强信号用于表示所述车辆在执行所述减速操作的过程中，所述车辆上的乘客的舒适程度；

比较模块，用于根据所述累计增强信号计算模块计算得到的所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，所述试验结果用于表示本次所述减速试验的减速策略是否正确；

学习模块，用于根据本次减速试验的所述减速策略、与所述减速策略对应的初始行驶速度和所述试验结果，采用强化学习算法确定后续的所述减速试验的减速策略。

具体地，所述减速带检测模块包括：

减速带模型获取单元，用于获取所述减速带的数学模型；

区域确定单元，用于根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，所述检测区域用于确定检测所述减速带的区域范围；

判断单元，用于根据所述减速带模型获取单元获取的所述数学模型判断所述检测区域内是否存在所述减速带。

具体地，所述累计增强信号计算模块包括：

记录单元，用于记录所述车辆在执行减速操作的过程中，所述车辆每次制动时，所述车辆的减震器的阻尼值；

单次增强信号计算单元，用于根据所述记录单元记录的所述阻尼值得到对应的单次增强信号，所述单次增强信号用于表示在所述车辆在该次制动时，所述车辆上的乘客的舒适程度；

累计增强信号计算模块，还用于根据所述单次增强信号计算得到所述累计增强信号。

具体地，所述累计增强信号计算模块根据以下公式，计算得到所述累计增强信号：

其中，R为所述累计增强信号，N为所述减速次数，i为第i次减速操作，r为单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

具体地，所述比较模块还用于，将所述累计增强信号与设定的阈值进行比较，当所述累计增强信号不小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为正确的减速策略，

当所述累计增强信号小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为错误的减速策略。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过多次减速试验获取车辆减速策略，在每次减速试验中，首先，随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度，接着，在车辆行驶的过程中，检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，然后，根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，最后，根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，并根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。由于每次减速试验的车辆的初始行驶速度均为随机值，且减速策略是否正确，是通过车辆上的乘客在车辆减速时的舒适程度进行判断的，所以行驶速度和对应的减速策略是在车辆实际行驶中获取的，从而能够较好的反映出真实的车辆减速状态，实用性较强。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种获取车辆减速策略的方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种获取车辆减速策略的方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的车辆减速示意图；

图4是本发明实施例提供的一种获取车辆减速策略的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供的一种获取车辆减速策略的方法，该减速策略适用于智能汽车，该智能汽车可以包括摄像头、自动减速系统和减震器阻尼检测系统，摄像头用于拍摄车辆行驶方向上的图像，自动减速系统用于根据减速策略对车辆进行减速，减震器阻尼检测系统用于检测减震器的阻尼值。

图1为一种获取车辆减速策略的方法的流程图，如图1所示，该获取车辆减速策略的方法，包括：

步骤101：随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度。

步骤102：检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，减速次数为车辆在根据减速策略执行减速操作时制动的次数，减速力度为车辆制动的力度。

步骤103：根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，累计增强信号用于表示车辆在执行减速操作的过程中，车辆上的乘客的舒适程度。

步骤104：根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，试验结果用于表示本次减速试验的减速策略是否正确。

步骤105：根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。

通过多次减速试验获取车辆减速策略，在每次减速试验中，首先，随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度，接着，在车辆行驶的过程中，检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，然后，根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，最后，根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，并根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。由于每次减速试验的车辆的初始行驶速度均为随机值，且减速策略是否正确，是通过车辆上的乘客在车辆减速时的舒适程度进行判断的，所以行驶速度和对应的减速策略是在车辆实际行驶中获取的，从而能够较好的反映出真实的车辆减速状态，实用性较强。

图2为另一种获取车辆减速策略的方法的流程图，如图2所示，该获取车辆减速策略的方法，包括：

步骤201：随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度。

在上述实现方式中，初始行驶速度可以设置为0～100km/h，需要说明的是，在车辆启动后，需要一定的时间加速至初始行驶速度，当车辆达到初始行驶速度后，便始终维持该初始行驶速度，直至开始执行减速操作，也就是说，在做减速试验时，需要设置一段路程用于使车辆由停止加速至初始速度。

步骤202：检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则执行步骤203，如果车辆的行驶方向上不存在减速带，则车辆继续以初始速度行驶。

具体实现时，上述步骤202可以通过如下步骤实现：

步骤2021：获取减速带的数学模型，数学模型用于描述减速带信息。

具体地，该步骤2021可以通过如下步骤实现：

首先，采集样本图像，样本图像中包括显示有减速带的图像和未显示减速带的图像。

在上述实现方式中，可以将所有样本图像设置为统一的尺寸，例如24*24等，从而便于后续对样本图像的处理。

然后，将显示有减速带的样本图像作为正样本，将未显示有减速带的样本图像作为负样本，从而得到正负样本库。

优选地，正样本的数量为1000～2000个，负样本的数量为3000～6000个，需要说明的是，正样本和负样本的数量越多，后续得到的减速带的数学模型越准确，当然，随着正样本和负样本的数量增加，产生的弱分类器(无法正确识别的样本图像)的数量也随之增多，从而导致后续的训练时间较长，所以综合上述两方面因素，将正样本的数量限制为1000～2000个，负样本的数量限制为3000～6000个。

最后，采用机器学习方法对正负样本库进行训练，以得到数学模型。

在上述实现方式中，基于机器学习的识别方法首先采用特征提取方法得到减速带的特征信息，然后采用模式识别方法进行识别，其中，特征提取方法可以为基于Haar特征方法，模式识别方法可以为基于支持向量机(SVM)的方法。

步骤2022：根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，检测区域用于确定检测减速带的区域范围。

具体地，该步骤2022可以通过如下步骤实现：

首先，采集车道线的图像，车道线包括车辆所位于的车道的左侧车道线和右侧车道线。

接着，采用图像增强技术增强车道线的边缘。

然后，采用自适应二值化算法提取车道线的边缘。

最后，根据车道线的边缘采用霍夫变换技术拟合车道线，并根据拟合的车道线确定位于车辆两侧的车道线，确定位于车辆两侧的车道线之间的区域为检测区域。

在上述实现方式中，通过将检测区域限制在位于车辆两侧的车道线之间，使得减速带能够更为高效的被识别。

步骤2023：根据数学模型判断检测区域内是否存在减速带。

步骤203：根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，减速次数为车辆在根据减速策略执行减速操作时制动的次数，减速力度为车辆制动的力度(参见图3)。

在上述实现方式中，减速次数为车辆的自动减速系统做出的制动操作的次数，减速力度为自动减速系统做出的制动操作的力度。需要说明的是，若该次减速试验为第一次减速试验，则减速策略可以为任一种随机选择的减速策略。

步骤204：确定车辆与减速带之间的初始距离。

在上述实现方式中，初始距离可以为车辆的摄像头的最大拍摄距离。

步骤205：根据初始距离和初始行驶速度，计算车辆与减速带之间的实时距离，当实时距离等于预定减速距离L时(参见图3)，执行步骤206。

在上述实现方式中，由于摄像头的最远拍摄距离通常较大，也就是说，在车辆离减速带较远的时候就可以检测到减速带，然而车辆此时执行减速操作还较早，不利于车辆的高效行驶，所以会让车辆继续行驶一段时间，直至实时距离等于预定减速距离，然后再执行减速操作。需要说明的是，预定减速距离可以根据实际需求进行设置，本发明对此不做限制。

具体实现时，由于车辆始终以初始行驶速度行驶，且初始距离始终未摄像头的最大拍摄距离，所以可以根据初始距离和初始行驶速度计算得到车辆与减速带之间的实时距离。

步骤206：根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，累计增强信号用于表示车辆在执行减速操作的过程中，车辆上的乘客的舒适程度。

具体实现时，上述步骤206可以通过如下步骤实现：

步骤2061：记录车辆在执行减速操作的过程中，车辆每次制动时，车辆的减震器的阻尼值。

具体实现时，可以通过车辆的减震器阻尼检测系统实时检测到减震器的阻尼值。

步骤2062：根据记录的阻尼值得到对应的单次增强信号，单次增强信号用于表示车辆在该次制动时，车辆上的乘客的舒适程度。

具体地，阻尼值的检测范围可以为0～500N，单次增强信号的范围可以为-1～0，阻尼值与阻尼值对应的单次增强信号之间成正比变化。

在上述实现方式中，当阻尼值为0N时，单次增强信号为0，此时单次增强信号最大，表示车辆上的乘客的舒适程度最好，当阻尼值为500N时，单次增强信号为-1，此时单次增强信号最小，表示车辆上的乘客的舒适程度最差，从而能够通过单次增强信号表示车辆上的乘客的舒适程度。

步骤2063：根据本次减速试验中的每个单次增强信号计算得到累计增强信号。

具体实现时，根据以下公式，计算得到累计增强信号：

其中，R为累计增强信号，N为减速次数，N≥100，i为第i次减速操作，r为单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

由上述公式可以看出，第一次减速操作对累计增强信号的影响最大，往后的减速操作对累计增强信号的影响以指数形式减少。

步骤207：根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果。

具体实现时，上述步骤207可以通过如下步骤实现：

步骤2071：设定阈值。

在上述实现方式中，阈值可以根据实际的需求进行选择，例如，如果对乘客的舒适度的要求较高，可以将阈值相应的设置的较高，如果对乘客的舒适程度的要求较低，可以将阈值相应的设置的较低，本发明对此不做限制。

步骤2072：将累计增强信号与设定的阈值进行比较。

当增强信号不小于阈值时，将增强信号对应的减速策略记录为正确减速策略。

当增强信号小于阈值时，将增强信号对应的减速策略记录为错误的减速策略。

步骤208：根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。

具体实现时，当本次的试验结果为，增强信号对应的减速策略为正确减速策略，则记录正确减速策略，如果在后续的减速试验中，确定的初始行驶速度已经具有对应的正确减速策略，那么直接将该正确减速策略确定为本次减速试验中的减速策略，

当本次的试验结果为，增强信号对应的减速策略为错误减速策略，则记录错误减速策略，并在后续的减速试验中，避免将选择错误减速策略作为减速策略。

具体地，如果在后续的减速实验中，确定的初始行驶速度已经具有对应的错误减速策略，那么在确定本次减速试验的减速策略时，将该错误减速策略进行调整，例如，该错误减速策略所对应的累计增强信号小于阈值，则可以表示通过该减速策略对车辆执行减速操作时，减速力度过大，从而可以通过减小减速力度(在减小减速力度的同时还可以增加减速次数)，来对该错误减速策略进行调整，如果调整后的减速策略转变为了正确减速策略，则将调整后的减速策略作为正确减速策略记录下来，如果调整后的减速策略依然为错误减速策略，那么将调整后得到的错误减速策略记录下来，并在后续的减速试验中再次调整。

需要说明的是，如果本次减速试验为初次减速试验，那么本次减速试验中的减速策略可以根据经验人为设定，也可以随机确定。

图4为本实施例提供的获取车辆减速策略的装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：

车速确定模块310，用于随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度。

减速带检测模块320，用于检测车辆的行驶方向上是否存在减速带。

减速策略确定模块330，用于如果减速带检测模块320检测到车辆的行驶方向上存在减速带，则根据车速确定模块310确定的初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，减速次数为车辆在根据减速策略执行减速操作时制动的次数，减速力度为车辆制动的力度。

累计增强信号计算模块340，用于根据减速策略确定模块330确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，累计增强信号用于表示车辆在执行减速操作的过程中，车辆上的乘客的舒适程度。

比较模块350，用于根据累计增强信号计算模块340计算得到的累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，试验结果用于表示本次减速试验的减速策略是否正确。

学习模块360，用于根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。

在本实施例中，减速带检测模块320包括：

减速带模型获取单元321，用于获取减速带的数学模型。

区域确定单元322，用于根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，检测区域用于确定检测减速带的区域范围。

判断单元323，用于根据减速带模型获取单元获取的数学模型判断检测区域内是否存在减速带。

在本实施例中，累计增强信号计算模块340包括：

记录单元341，用于记录车辆在执行减速操作的过程中，车辆每次制动时，车辆的减震器的阻尼值。

单次增强信号计算单元342，用于根据记录单元记录的阻尼值得到对应的单次增强信号，单次增强信号用于表示在车辆在该次制动时，车辆上的乘客的舒适程度。

累计增强信号计算模块340，还用于根据单次增强信号计算得到累计增强信号。

在本实施例中，所述累计增强信号计算模块340根据以下公式，计算得到所述累计增强信号：

其中，R为所述累计增强信号，N为所述减速次数，i为第i次减速操作，r为单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

在本实施例中，比较模块350还用于，将累计增强信号与设定的阈值进行比较，当累计增强信号不小于阈值时，将累计增强信号对应的减速策略记录为正确的减速策略，当累计增强信号小于阈值时，将累计增强信号对应的减速策略记录为错误的减速策略。

通过获取车辆减速策略的装置进行多次减速试验获取车辆减速策略，在每次减速试验中，首先，随机确定车辆的初始行驶速度，使车辆的车速达到初始行驶速度，接着，在车辆行驶的过程中，检测车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果车辆的行驶方向上存在减速带，则根据初始行驶速度确定减速策略，减速策略包括减速次数和减速力度，然后，根据确定的减速策略对车辆执行减速操作，并得到累计增强信号，最后，根据累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，并根据本次减速试验的减速策略、与减速策略对应的初始行驶速度和试验结果，采用强化学习算法确定后续的减速试验的减速策略。由于每次减速试验的车辆的初始行驶速度均为随机值，且减速策略是否正确，是通过车辆上的乘客在车辆减速时的舒适程度进行判断的，所以行驶速度和对应的减速策略是在车辆实际行驶中获取的，从而能够较好的反映出真实的车辆减速状态，实用性较强。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种获取车辆减速策略的方法，其特征在于，所述方法包括：

随机确定车辆的初始行驶速度，使所述车辆的车速达到所述初始行驶速度；

检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带，如果所述车辆的行驶方向上存在减速带，则根据所述初始行驶速度确定减速策略，所述减速策略包括减速次数和减速力度，所述减速次数为所述车辆在根据所述减速策略执行减速操作时制动的次数，所述减速力度为所述车辆制动的力度；

根据确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，所述累计增强信号用于表示所述车辆在执行所述减速操作的过程中，所述车辆上的乘客的舒适程度；

根据所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，所述试验结果用于表示本次所述减速试验的减速策略是否正确；

根据本次减速试验的所述减速策略、与所述减速策略对应的初始行驶速度和所述试验结果，采用强化学习算法确定后续的所述减速试验的减速策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带，包括：

获取所述减速带的数学模型；

根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，所述检测区域用于确定检测所述减速带的区域范围；

根据所述数学模型判断所述检测区域内是否存在所述减速带。

3.根据权利要求1所述的获取车辆减速策略的方法，其特征在于，所述根据确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，包括：

记录所述车辆在执行减速操作的过程中，所述车辆每次制动时，所述车辆的减震器的阻尼值；

根据记录的所述阻尼值得到对应的单次增强信号，所述单次增强信号用于表示在所述车辆在该次制动时，所述车辆上的乘客的舒适程度；

根据所述单次增强信号计算得到所述累计增强信号。

4.根据权利要求3所述的获取车辆减速策略的方法，其特征在于，根据以下公式，计算得到所述累计增强信号：

$R=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\α}}^{i-1}{r}_i;$

其中，R为所述累计增强信号，N为所述减速次数，i为第i次减速操作，r为所述单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

5.根据权利要求1所述的获取车辆减速策略的方法，其特征在于，所述根据所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，包括：

将所述累计增强信号与设定的阈值进行比较，当所述累计增强信号不小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为正确的减速策略，

当所述累计增强信号小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为错误的减速策略。

6.一种获取车辆减速策略的装置，其特征在于，所述装置包括：

车速确定模块，用于随机确定车辆的初始行驶速度，使所述车辆的车速达到所述初始行驶速度；

减速带检测模块，用于检测所述车辆的行驶方向上是否存在减速带；

减速策略确定模块，用于如果所述减速带检测模块检测到所述车辆的行驶方向上存在减速带，则根据所述车速确定模块确定的所述初始行驶速度确定减速策略，所述减速策略包括减速次数和减速力度，所述减速次数为所述车辆在根据所述减速策略执行减速操作时制动的次数，所述减速力度为所述车辆制动的力度；

累计增强信号计算模块，用于根据所述减速策略确定模块确定的所述减速策略对所述车辆执行所述减速操作，并得到累计增强信号，所述累计增强信号用于表示所述车辆在执行所述减速操作的过程中，所述车辆上的乘客的舒适程度；

比较模块，用于根据所述累计增强信号计算模块计算得到的所述累计增强信号得到本次减速试验的试验结果，所述试验结果用于表示本次所述减速试验的减速策略是否正确；

学习模块，用于根据本次减速试验的所述减速策略、与所述减速策略对应的初始行驶速度和所述试验结果，采用强化学习算法确定后续的所述减速试验的减速策略。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述减速带检测模块包括：

减速带模型获取单元，用于获取所述减速带的数学模型；

区域确定单元，用于根据车道线的图像通过车道线测算法确定检测区域，所述检测区域用于确定检测所述减速带的区域范围；

判断单元，用于根据所述减速带模型获取单元获取的所述数学模型判断所述检测区域内是否存在所述减速带。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述累计增强信号计算模块包括：

记录单元，用于记录所述车辆在执行减速操作的过程中，所述车辆每次制动时，所述车辆的减震器的阻尼值；

单次增强信号计算单元，用于根据所述记录单元记录的所述阻尼值得到对应的单次增强信号，所述单次增强信号用于表示在所述车辆在该次制动时，所述车辆上的乘客的舒适程度；

累计增强信号计算模块，还用于根据所述单次增强信号计算得到所述累计增强信号。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述累计增强信号计算模块根据以下公式，计算得到所述累计增强信号：

$R=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\α}}^{i-1}{r}_i;$

其中，R为所述累计增强信号，N为所述减速次数，i为第i次减速操作，r为单次增强信号，α为衰减系数，α的取值范围在0～1之间。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述比较模块还用于，将所述累计增强信号与设定的阈值进行比较，当所述累计增强信号不小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为正确的减速策略，

当所述累计增强信号小于所述阈值时，将所述累计增强信号对应的所述减速策略记录为错误的减速策略。