CN109801109A - 自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置及电子设备 - Google Patents

自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置及电子设备 Download PDF

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张秋宇
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Abstract

本申请提出一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置、电子设备及存储介质，属于信息处理技术领域。其中，该方法包括：根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过这种自动驾驶车辆用户接受度测量方法，实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。

Description

自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着自动化、机器人与人工智能技术的不断发展，具有自动驾驶能力的车辆开始进入日常生活中。自动驾驶车辆是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物等信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。目前已有数十家公司生产先进的自动驾驶系统和无人车。
美国交通运输部在2016年5月份发布了《自动驾驶类汽车行驶指南》，中国也于2016年底在由工信部、财政部印发的《智能制造发展规划(2016-2020年)》中将智能网联汽车作为创新发展重点；世界各主要国家也为此提供了大量支持。
然而，大众对自动驾驶车辆上路仍然保持犹豫态度，公众是否能够在心理上接受自动驾驶车辆是自动驾驶技术能否走向应用的关键因素。因此，目前亟需一种技术，可以准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，从而为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
发明内容
本申请提出的自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决相关技术中无法准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，从而无法为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持的问题。
本申请一方面实施例提出的自动驾驶车辆用户接受度测量方法，包括：根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
本申请另一方面实施例提出的自动驾驶车辆用户接受度测量装置，包括：第一确定模块，用于根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；第二确定模块，用于依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；第三确定模块，用于根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
本申请再一方面实施例提出的电子设备，其包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如前所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
本申请再一方面实施例提出的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如前所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
本申请又一方面实施例提出的计算机程序，该程序被处理器执行时，以实现本申请实施例所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征，并依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及待校验车辆的各功能维度特征，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，进而根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，确定出用户对待校验车辆的接受度，从而实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例所提供的一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法的流程示意图；
图2-1为可掌控性、收益知觉、推进预期三个接受维度与其分别对应的各功能维度的映射关系示意图；
图2-2为各接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征的示意图；
图2-3为认知安全、情感安全与各接受维度的结构方程模型示意图；
图2-4为接受度与各接受维度的结构方程模型示意图；
图3为本申请实施例所提供的另一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法的流程示意图；
图4为各接受维度的重要性以及依赖资源的分布示意图；
图5为本申请实施例所提供的一种自动驾驶车辆用户接受度测量装置的结构示意图；
图6为本申请实施例所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的要素。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
本申请实施例针对相关技术中无法准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，从而无法为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持的问题，提出一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的功能维度特征，并依据预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，进而根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定出用户对待校验车辆的接受度，从而实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
下面参考附图对本申请提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序进行详细描述。
图1为本申请实施例所提供的一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法的流程示意图。
如图1所示，该自动驾驶车辆用户接受度测量方法，包括以下步骤：
步骤101，根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征。
其中，功能维度，是指通过前期文献分析、专家访谈、用户访谈和开放式问卷调研等方式，确定出的用户对自动驾驶车辆的接受度的具体影响因素。作为一种可能的实现方式，功能维度可以包括如表1所示的37个维度。
表1
1.发生事故的可能性 20.座椅的舒适性
2.发生事故的严重性 21.车体与座椅的防撞特性
3.发生故障的可能性 22.是否能与车外行人和其他车辆进行充分交互
4.发生故障的严重性 23.行驶速度的高低
5.故障是否容易排除 24.乘坐时是否有人类驾驶员负责保障
6.行驶过程的舒适性 25.行驶时的天气状态黑夜、雨雪雾等
7.人是否可以随时干预自动驾驶汽车 26.社会整体使用自动驾驶汽车的人数
8.系统对复杂交通环境的理解和适应能力 27.媒体对自动驾驶汽车的报道和评价
9.车的行为是否让人容易理解 28.政府或研究机构对自动驾驶汽车的评论
10.对车辆和行驶状态的反馈是否及时充分 29.是否有充分可信的数据测评报告
11.对个人隐私的保护 30.政策法规对自动驾驶汽车的支持或限制
12.系统被黑客或病毒控制的可能性 31.自动驾驶汽车制造商的知名度和口碑
13.系统是否能根据我的习惯和意图改变驾驶特性 32.乘坐的目的上班、旅游…
14.系统的驾驶习惯是否可以手动调整 33.驾驶者自身的状态疲劳，烦躁…
15.智能助手拟人形象的设计 34.身边有无其他使用者(家人、同事、邻居等)
16.智能助手语音交互的设计 35.紧急状态下是否能够可靠制动
17.交互界面是否方便易用 36.有无社会知名人士实际使用
18.车辆的外形设计 37.是否具有需要时可一键求助的功能
19.车辆的内饰设计
在本申请实施例中，待校验车辆的功能维度特征，是指根据待校验车辆的配置信息，确定的待校验车辆在各功能维度的具体特性。比如，待校验车辆中设置有紧急制动的物理按键，则待检验车辆在“紧急状态下是否能够可靠制动”功能维度对应的功能维度特征为“是”。从而，可以根据待校验车辆的配置信息，逐个确定出待校验车辆的各功能维度特征。
步骤102，依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值。
其中，接受维度，是指影响用户接受度的心理过程影响因素，可以包括可掌控性、收益知觉、推行预期、可用性、了解程度、社会支持、政策信任、新技术倾向8个维度。在本申请实施例中，可掌控性，是指是否能够很好地控制自动驾驶车辆；收益知觉，是指自动驾驶车辆是否能让驾驶过程更舒适且高效；推行预期，是指是否认为自动驾驶车辆上路后，交通系统和配套服务能够得到快速完善；可用性，是指自动驾驶系统操作起来是否简单易易懂；了解程度，是指是否了解自动驾驶技术和相关产品；社会支持，是指是否有重要他人支持使用自动驾驶车辆；政策信任，是指是否相信政府会制定有利于民众的自动驾驶相关政策；新技术倾向，是指个体对于新技术的追求和接受程度。
作为一种可能的实现方式，可以通过问卷调查的方式，获取大众对各接受维度的看法，以及对各功能维度影响自动驾驶车辆使用者接受度的重要性进行评价。
可选的，新技术寻求倾向，用于测量个体对于新技术的追求和接受程度，可以采用4个条目进行测量，如“如果我听说一项新技术，我会寻找方法来体验它”；政策信任，用于测量被试对于政府在推动自动驾驶车辆方面的信任程度有多高，可以采用6个条目进行测量，如“我相信我国政府会大力支持自动驾驶车辆的发展”；社会支持，用于测量被试认为身边重要他人对自动驾驶车辆的看法，可以采用4个条目进行测量，如“我的朋友们认为我应该驾驶自动驾驶车辆”；了解程度，用于测量被试对于自动驾驶技术的了解程度，可以采用4个条目进行测量，如“我从来没有听说过类似的技术和产品”；可用性，用于测量被试对于自动驾驶车辆交互界面是否好用易用的看法，可以采用4个条目进行测量，如“我相信，车中的自动驾驶系统会是清晰易懂的”；推行预期，用于测量被试对于自动驾驶车辆在实际推行过程中道路和社会环境是否能够迅速配套的看法，可以采用5个条目进行测量，如“我认为自动驾驶车辆在推广中遇到的障碍将会很快被克服”；收益知觉，用于测量被试对自动驾驶车辆带来的各种益处的综合看法，可以采用4个条目进行测量，如“自动驾驶车辆将能帮助我减轻驾驶疲劳”；可控性，用于测量被试对于自动驾驶车辆的控制感，可以采用4个条目进行测量，如“如果这类产品问世，我有信心我能自如使用那样的车”。其中，在进行问卷调查时，要求被试在一个7点量表上作答，1表示很不同意，7表示很同意。
在通过问卷调查的方式，对各功能维度影响自动驾驶车辆使用者接受度的重要性进行评价时，要求被试在4点量表上作答，1表示没有影响，4表示很大影响。根据调查结果，按照被试认为的各功能维度的重要性，从大到小进行了排序，如表2与表3所示。
表2
表3
作为一种可能的实现方式，在获取到大量关于接受维度的调查数据，以及各功能维度影响自动驾驶车辆使用者接受度的重要性的调查数据之后，可以通过结构方程模型，对获取到的数据进行分析，以确定各功能维度与各接受维度间的映射关系。即在本申请实施例一种可能的实现形式中，上述步骤102之前，还可以包括：
利用结构方程模型，对统计数据集中的各数据进行统计分析，以确定所述预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系。
其中，统计数据集，是指通过前期文献分析、专家访谈、用户访谈和开放式问卷调研等方式获得的数据构成的数据集。
其中，结构方程模型是一种多元统计分析技术，在心理学、社会学和管理学等领域应用广泛。它首先可以用来检验一个测量量表是否与数据吻合。与传统信效度分析相比，结构方程模型有以下优势：1、可以同时考虑并处理多个因变量；2、允许自变量和因变量含测量误差；3、同时估计因子结构和因子关系；4、可以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型；5、能够估计整个模型的拟合程度。
在本申请实施例中，利用结果方程模型，对获取的统计数据集中的各数据进行统计分析，可以确定出各功能维度与各接受维度间的相关度，即各功能维度对各接受维度的影响程度，进而根据各功能维度与各接受维度间的相关度，确定出各接受维度分别对应的功能维度，即确定出与各接受维度相关的功能维度，从而根据各接受维度分别对应的功能维度，确定出各功能维度与各接受维度间的映射关系。
如表4所示，为7个接受维度与37个功能维度的关系，其中表中“+”表示一般相关，“++”表示紧密相关，空白表示不相关。并且，由于新技术寻求倾向属于个体差异变量，因此未列入表中。
表4
作为一种可能的实现方式，可以将与接受维度具有紧密相关性的各功能维度，确定为该接受维度对应的功能维度。比如，由表4可知，与“了解程度”接受维度紧密相关的功能维度包括“车的行为是否让人容易理解”、“对车辆和行驶状态的反馈是否及时充分”、“社会整体使用自动驾驶汽车的人数”，“媒体对自动驾驶汽车的报道和评价”、“政府或研究机构对自动驾驶汽车的评论”、“是否有充分可信的数据测评报告”、“政策法规对自动驾驶汽车的支持或限制”、“自动驾驶汽车制造商的知名度和口碑”，因此，可以确定“了解程度”接受维度对应的各功能维度为“车的行为是否让人容易理解”、“对车辆和行驶状态的反馈是否及时充分”、“社会整体使用自动驾驶汽车的人数”，“媒体对自动驾驶汽车的报道和评价”、“政府或研究机构对自动驾驶汽车的评论”、“是否有充分可信的数据测评报告”、“政策法规对自动驾驶汽车的支持或限制”、“自动驾驶汽车制造商的知名度和口碑”，进而可以逐一确定出其他各接受维度分别对应的功能维度，并构成预设的各功能维度与各接受维度的映射关系。如图2-1所示，为可掌控性、收益知觉、推进预期三个接受维度与其分别对应的各功能维度的映射关系示意图。
在本申请实施例中，根据待校验车辆的配置信息，确定出待校验车辆的各功能维度特征之后，即可根据预设的各功能维度与各接受维度的映射关系，以及待校验车辆的各功能维度特征，确定出各接受维度当前的接受值。
可选的，可以根据待校验车辆的各功能维度特征，确定出各接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征，并根据各接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征的数量，确定出各接受维度的接受值，即各接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征的数量越多，各接受维度的接受值越大；反之，各接受维度的接受值越小。
举例来说，如图2-2所示，为各接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征的示意图。根据待校验车辆的配置信息，确定出的待校验车辆的功能维度特征包括：紧急制动、物理按键-启动/靠边停车、物理按键-一键求助、安全员的配备、DV-路况的感知与展示、体感的优化与评估等，从而根据各功能维度与各接受维度的映射关系，可以确定“可掌控性”接受维度对应的功能特征维度为紧急制动、物理按键-启动/靠边停车、物理按键-一键求助、安全员的配备共4个，从而确定出“可掌控性”接受维度当前的接受值为4；相应的，可以确定出“收益知觉”接受维度、“推进预期”接受维度当前对应的接受值分别为2和0，进而采用相同的方法，确定出其他各接受维度当前的接受值。
需要说明的是，确定各接受维度当前的接受值的方式，可以包括但不限于以上列举的情形。实际使用时，可以根据实际需要预设确定各接受维度当前的接受值的方式，本申请实施例对此不做限定。
步骤103，根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
在本申请实施例中，确定出各接受维度当前的接受值之后，即可根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。
可选的，可以将各接受维度当前的接受值之和，确定为用户对待校验车辆的接受度；或者，可以将各接受维度当前的接受值的均值，确定为用户对待校验车辆的接受度。
进一步的，各接受维度对用户对待校验车辆的接受度的影响可能是不同的，因此，可以对统计数据即进行分析，确定各接受维度与用户对待校验车辆的接受度间的关系，进而将各接受维度分为直接影响因素与间接影响因素，即中介变量与前因变量。即在本申请实施例一种可能的实现形式中，上述步骤103，还可以包括：
确定各接受维度间的层级关系及各接受维度间的转化权重值；
根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
作为一种可能的实现方式，用户对待测试车辆的接受度可以包括认知安全与情感安全两个成分，可以利用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)，描述各接受维度分别与认知安全与情感安全间的相关性，进而各接受维度分别与认知安全与情感安全间的相关性，确定出各接受维度中的中介变量与前因变量。皮尔逊相关系数，也被称为皮尔逊积差相关系数(Personproduct-momentcorrelation coefficient)，它测量了两个变量间线性相关的程度和方向，Person相关系数用r表示，相关系数在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示不相关。其数学定义如下：
如表5所示，为认知安全、情感安全与8个接受维度之间的皮尔逊相关系数。
表5
需要说明的是，皮尔逊相关系数体现了每两个变量之间的共变程度，那么偏相关系数则体现了在控制了其他变量的情况下，任何一个前因变量对我们所感兴趣的结果变量(认知安全和情感安全)的净影响作用，根据这个，可以有助于我们判断多变量模型中的层级关系，即在控制了其他变量的情况下，偏相关系数仍然显著的变量是因变量的最直接预测变量(中介变量)，而在控制了其他变量之后，其简单相关系数本来显著的而偏相关系数不显著的变量，可能是更加远端的预测变量，即它们对因变量的效应是通过中介变量体现的。如表6所示，为认知安全、情感安全与8个接受维度之间的偏相关系数，即每个系数均是控制了其他7个变量之后的净相关。
表6
通过表5和表6可以看出，推行预期、收益知觉和可掌控性对两个接受度的成分的偏相关系数仍然显著，意味着它们可能是重要的中介变量，社会支持对情感安全有直接的预测作用，可用性对认知安全有直接的预测作用，而新技术寻求倾向，政策信任和了解程度在控制了其他变量之后，其效应就不再显著，说明它们的作用很可能是通过以上中介变量的效果体现出来的。因此，可以确定出各接受维度的层级关系为：推行预期、收益知觉和可掌控性为中介变量，其他五个接受维度为前因变量，并且允许社会支持直接预测情感安全，可用性直接预测认知安全。
作为一种可能的实现方式，为了进一步厘清其层级关系，可以进一步通过结构方程模型进行分析，以确定各接受维度间的转化权重值，以及模型的可靠性。如图2-3所示，为认知安全、情感安全与各接受维度的结构方程模型示意图，进而可以得出接受度与各接受维度的结构方程模型示意图，如图2-4所示。表7为接受度与各接受维度结构方程模型的拟合指数。
表7
需要说明的是，其中CMIN/DF在1-3之间表示模型有简约适配程度，<1表示模型具有样本独异性；GFI>0.90、CFI>0.90、TLI>0.90,越接近1都表明模型适配度越好；RMSEA<0.08说明适配合理，<0.05说明适配良好，可见，表7显示了该模型拟合非常良好。图2-3与图2-4中的各箭头上的数字为各接受维度间的转化权重值，可以为接受维度的标准化回归系数，可以用于衡量各接受维度对接受度的效应大小，即接受维度的标准化回归系数越大，则其对接受度和/或接受度的两个成分的效应越大。
可以理解的是，中介变量对接受度和/或接受度的两个成分的影响为直接效应，前因变量对接受度和/或接受度的两个成分的影响为间接效应，将结构方程模型中的直接效应和间接效应提取出来，进行总结，从而可以得到各接受维度对接受度的直接效应、间接效应与总效应，和/或各接受维度对接受度的两个成分的直接效应、间接效应与总效应。如表8所示，为各接受维度对接受度的两个成分(认知安全、情感安全)的直接效应、间接效应与总效应。
表8
需要说明的是，任何一个接受维度对认知安全或情感安全的直接效应就是由该接受维度直接指向认知安全或情感安全的箭头上的标准化回归系数(即转化权重值)，任何一个接受维度对认知安全或情感安全的间接效应就是由该接受维度经由其他中介变量指向认知安全或情感安全的所有路径上的转化权重值乘积的总和。比如可掌控性接受维度对认知安全的直接效应是0.33，没有间接效应(因为没有经由中介变量的过程)。可用性对认知安全的直接效应是0.11，可用性经由推行预期影响认知安全的效应是0.10*0.21＝0.021，经由收益知觉影响认知安全的效应是0.40*0.15＝0.06，经由可掌控性影响认知安全的效应是0.37*0.33＝0.1221，所以，其总的间接效应为0.021+0.06+0.1221＝0.2021。任何一个接受维度对认知安全或情感安全的总效应，为其对认知安全和情感安全的直接效应与间接效应之和。
在本申请实施例中，确定出各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值之后，即可根据各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。可选的，用户对待校验车辆的接受度，可以由公式(1)确定。
其中，A是指用户对待校验车辆的接受度；ai为第i个接受维度当前的接受值；wi为第i个接受维度的转化权重值；n为接受维度的个数；i为接受维度的序号。
需要说明的是，确定用户对待校验车辆的接受度的方式，可以包括但不限于以上列举的情形。实际使用时，可以根据实际需要预设确定用户对待校验车辆的接受度的方式，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的功能维度特征，并依据预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，进而根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定出用户对待校验车辆的接受度，从而实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
在本申请一种可能的实现形式中，在确定出用户对待校验车辆的接受度之后，还可以根据用户对待校验车辆的接受度，对待校验车辆的性能进行改进，或对待校验车辆的运营进行指导等。
下面结合图3，对本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法进行进一步说明。
图3为本申请实施例所提供的另一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法的流程示意图。
如图3所示，该自动驾驶车辆用户接受度测量方法，包括以下步骤：
步骤201，根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征。
上述步骤201的具体实现过程及原理，可以参照上述实施例的详细描述，此处不再赘述。
步骤202，依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值。
在本申请实施例中，根据待校验车辆的配置信息，确定出待校验车辆的各功能维度特征之后，即可根据预设的各功能维度与各接受维度的映射关系，以及待校验车辆的各功能维度特征，确定出各接受维度当前的接受值。确定各接受维度当前的接受值的具体实现过程及原理，可以参照上述实施例的详细描述，此处不再赘述。
进一步的，在待校验车辆在设计和生产的过程中，可能会限定待校验车辆的目标运营环境，并根据待校验车辆的目标运行环境设计待校验车辆的各项功能。而待校验车辆的目标运营环境可能与在调查中的实际运营环境不同，从而使得确定的待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值不准确。即在本申请实施例一种可能的实现形式中，上述步骤202之后，还可以包括：
获取所述待校验车辆对应的目标运营环境；
根据所述目标运营环境与当前实际运营环境的差异，对所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正。
需要说明的是，待校验车辆可能为具有某些特定功能的车辆，比如待校验车辆可以为用于校园内发放快递的自动驾驶车辆，或者待校验车辆为用于越野的自动驾驶车辆，因此，待校验车辆的用途不同，其对应的目标运营环境也不同，从而使得不同用途的待校验车辆对应的目标运营环境可能与采集统计数据时的实际运营环境存在差异，进而导致根据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，确定出的各接受维度当前的接受值，与待校验车辆在其目标运营环境中的各接受维度的接受值存在偏差，即在本申请实施例中，可以对待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正，以提高最终确定出的各接受维度的接受值的可靠性。
作为一种可能的实现方式，可以从待校验车辆的配置信息中，获取待校验车辆的目标运营环境，或者从待校验车辆的用户使用手册等指导信息中，获取待校验车辆的目标运行环境。之后确定出目标运营环境与当前进行测试的实际运营环境的差异，进而根据目标运行环境与当前实际运营环境的差异，对待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正。
可选的，可以首先根据目标运营环境与当前实际运营环境的差异，确定出与差异信息对应的功能维度，进而根据各功能维度与各接受维度间的映射关系，确定出与差异信息对应的功能维度具有映射关系的接受维度，若待测试车辆的目标运行环境要求待测试车辆具有差异信息对应的功能维度特征，而当前实际运营环境不要求待测试车辆具有差异信息对应的功能维度特征，即目标运行环境比当前实际运行环境更加严苛，则可以将与差异信息对应的功能维度具有映射关系的接受维度当前的接受值，修正为较小的值；若待测试车辆的目标运行环境不要求待测试车辆具有差异信息对应的功能维度特征，而当前实际运营环境要求待测试车辆具有差异信息对应的功能维度特征，即目标运行环境比当前实际运行环境更加简单，则可以将与差异信息对应的功能维度具有映射关系的接受维度当前的接受值，修正为较大的值。
需要说明的是，对待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正的方式，可以包括但不限于以上列举的情形。实际使用时，可以根据实际需要预设，本申请实施例对此不做限定。
步骤203，确定各接受维度间的层级关系及各接受维度间的转化权重值。
步骤204，根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
上述步骤203-204的具体实现过程及原理，可以参照上述实施例的详细描述，此处不再赘述。
步骤205，根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定所述待校验车辆的更新模式。
在本申请实施例中，可以根据各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值，确定出各接受维度的重要性，进而根据各接受维度的重要性，确定出重要性较高且优先依赖待校验车辆本身的能力的各接受维度，并根据确定出的重要性较高且优先依赖待校验车辆本身的能力的各接受维度当前的接受值，确定待校验车辆的更新模式，以根据确定出的更新模式对待校验车辆的能力进行改进。
举例来说，若接受维度包括可掌控性、收益知觉、推行预期、可用性、了解程度、社会支持、政策信任、新技术倾向，则根据前述对这些接受维度间的层级关系、转化权重值的分析，可以确定重要性较高的接受维度为可掌控性、收益知觉、推行预期、可用性、社会支持，而可掌控性、收益知觉、可用性依赖车辆本身的能力。如图4所示，为各接受维度的重要性以及依赖资源的分布示意图，从图4可以直观的看出，可掌控性、收益知觉、可用性依赖的重要性高且优先依赖车辆能力。因此，可以根据可掌控性、收益知觉、可用性当前的接受值，确定待校验车辆的更新模式。
作为一种可能的实现方式，确定出重要性较高且优先依赖待校验车辆本身的能力的各接受维度之后，即可根据重要性较高且优先依赖待校验车辆本身的能力的各接受维度当前的接受值，对当前的接受值较低的接受维度对应的待校验车辆的功能维度特征进行改进，从而提高相应接受维度的接受值，即对待校验车辆本身的功能进行改进，以使得待校验车辆的功能特征更加符合各接受维度对应的功能维度。
举例来说，确定出的重要性高且优先依赖车辆能力的各接受维度为可掌控性、收益知觉、可用性，则可以确定出如表9所示的更新模式。其中，更新模式中包括三个一级子目标：提升可掌控性、提升推广预期、提升收益预期，以及三个一级子目标分别对应的多个二级子目标。
表9
步骤206，根据用户对所述待校验车辆的接受度，确定所述待校验车辆的运营模式。
其中，待校验车辆的运营模式，可以包括售卖、租赁、全自动运营、半自动驾驶运营等。
在本申请实施例中，还可以根据用户对待校验车辆的接受度，确定待校验车辆的运营模式，即对待校验车辆的运营模式进行指导。
可选的，若用户对待校验车辆的接受度较低，即用户认为待校验车辆的安全性较低，则可以将待校验车辆的运营模式确定为半自动驾驶运营，即在待校验车辆中配备安全员监督并干预车辆的运行；若用户对待校验车辆的接受度较高，即用户认为待校验车辆的安全性较高，则可以将待校验车辆的运营模式确定为全自动运营；或者将待校验车辆的运营模式确定为售卖、租赁，以使安全性较高的车辆投入市场运营。
需要说明的是，待校验车辆的运营模式，以及用户对待校验车辆的接受度与待校验车辆的运营模式的对应关系，可以包括但不限于以上列举的情形。实际使用时，可以根据实际需要预设，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量方法，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征，并依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及待校验车辆的各功能维度特征，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，之后根据确定的各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度及更新模式，进而根据用户对待校验车辆的接受度，确定待校验车辆的运营模式。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，并根据各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度及更新模式，从而不仅进一步提高了衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度的准确性，而且可以为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种自动驾驶车辆用户接受度测量装置。
图5为本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆用户接受度测量装置的结构示意图。
如图5所示，该自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，包括：
第一确定模块31，用于根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；
第二确定模块32，用于依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；
第三确定模块33，用于根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
在实际使用时，本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量装置，可以被配置在任意电子设备中，以执行前述自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量装置，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的功能维度特征，并依据预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，进而根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定出用户对待校验车辆的接受度，从而实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
在本申请一种可能的实现形式中，上述自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，还包括：
第四确定模块，用于利用结构方程模型，对统计数据集中的各数据进行统计分析，以确定所述预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系。
进一步的，在本申请另一种可能的实现形式中，上述自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，还包括：
第五确定模块，用于确定各接受维度间的层级关系及各接受维度间的转化权重值；
相应的，上述第三确定模块33，具体用于：
根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
进一步的，在本申请再一种可能的实现形式中，上述自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，还包括：
第六确定模块，用于根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定所述待校验车辆的更新模式。
进一步的，在本申请又一种可能的实现形式中，上述自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，还包括：
第七确定模块，用于根据用户对所述待校验车辆的接受度，确定所述待校验车辆的运营模式。
进一步的，在本申请又一种可能的实现形式中，上述自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，还包括：
获取模块，用于获取所述待校验车辆对应的目标运营环境；
修正模块，用于根据所述目标运营环境与当前实际运营环境的差异，对所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正。
需要说明的是，前述对图1、图3所示的自动驾驶车辆用户接受度测量方法实施例的解释说明也适用于该实施例的自动驾驶车辆用户接受度测量装置30，此处不再赘述。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆用户接受度测量装置，可以根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征，并依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及待校验车辆的各功能维度特征，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，之后根据确定的各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度及更新模式，进而根据用户对待校验车辆的接受度，确定待校验车辆的运营模式。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，并根据各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度及更新模式，从而不仅进一步提高了衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度的准确性，而且可以为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种电子设备。
图6为本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。
如图6所示，上述电子设备200包括：
存储器210及处理器220，连接不同组件(包括存储器210和处理器220)的总线230，存储器210存储有计算机程序，当处理器220执行所述程序时实现本申请实施例所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
总线230表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备200典型地包括多种电子设备可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备200访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器210还可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)240和/或高速缓存存储器250。电子设备200可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统260可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线230相连。存储器210可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块270的程序/实用工具280，可以存储在例如存储器210中，这样的程序模块270包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块270通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备200也可以与一个或多个外部设备290(例如键盘、指向设备、显示器291等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口292进行。并且，电子设备200还可以通过网络适配器293与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器293通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器220通过运行存储在存储器210中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。
需要说明的是，本实施例的电子设备的实施过程和技术原理参见前述对本申请实施例的自动驾驶车辆用户接受度测量方法的解释说明，此处不再赘述。
本申请实施例提供的电子设备，可以执行如前所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法，根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的功能维度特征，并依据预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定与待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值，进而根据各接受维度当前的接受值，确定用户对待校验车辆的接受度。由此，通过根据待校验车辆的配置信息，以及预设的各功能维度特征与各接受维度间的映射关系，确定出用户对待校验车辆的接受度，从而实现了准确衡量用户对自动驾驶车辆的接受程度，为自动驾驶车辆的发展、运营提供指导和支持。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机可读存储介质。
其中，该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，以实现本申请实施例所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
为了实现上述实施例，本申请再一方面实施例提供一种计算机程序，该程序被处理器执行时，以实现本申请实施例所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
一种可选实现形式中，本实施例可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分地在用户电子设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未发明的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆用户接受度测量方法，其特征在于，包括：
根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；
依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；
根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值之前，还包括：
利用结构方程模型，对统计数据集中的各数据进行统计分析，以确定所述预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用结构方程模型，对统计数据集中的各数据进行统计分析之后，还包括：
确定各接受维度间的层级关系及各接受维度间的转化权重值；
所述根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度，包括：
根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值之后，还包括：
根据所述各接受维度间的层级关系、各接受维度间的转化权重值及所述各接受维度当前的接受值，确定所述待校验车辆的更新模式。
5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述确定用户对所述待校验车辆的接受度之后，还包括：
根据用户对所述待校验车辆的接受度，确定所述待校验车辆的运营模式。
6.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值之后，还包括：
获取所述待校验车辆对应的目标运营环境；
根据所述目标运营环境与当前实际运营环境的差异，对所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值进行修正。
7.一种自动驾驶车辆用户接受度测量装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于根据待校验车辆的配置信息，确定待校验车辆的各功能维度特征；
第二确定模块，用于依据预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系，以及所述待校验车辆的各功能维度特征，确定与所述待校验车辆对应的各接受维度当前的接受值；
第三确定模块，用于根据所述各接受维度当前的接受值，确定用户对所述待校验车辆的接受度。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第四确定模块，用于利用结构方程模型，对统计数据集中的各数据进行统计分析，以确定所述预设的各功能维度与各接受维度间的映射关系。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的自动驾驶车辆用户接受度测量方法。
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