CN112092827B - 自动驾驶功能控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

自动驾驶功能控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种自动驾驶功能控制方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，进一步涉及自动驾驶技术领域，包括：获取驾驶关联数据；根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。本申请实施例能够提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。

Description

自动驾驶功能控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶技术。
背景技术
自动驾驶车辆可以通过计算机系统采用自动驾驶技术实现无人驾驶。目前，自动驾驶车辆采用的自动驾驶技术可以划分为L1-L5五个等级。随着等级的升高，自动驾驶功能越智能化。目前，市场上初具规模的自动驾驶车辆通常采用的是L1及L2级智能辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistant System，ADAS)，且未来世界内市场会逐步搭载具备L3级自动驾驶功能的自动驾驶车辆。由于L1-L3级的自动驾驶功能都只能在部分驾驶环境下正常使用，因此，如何对搭载L1-L3级的自动驾驶功能的自动驾驶车辆控制自动驾驶功能的应用具有极其重要的意义。
发明内容
本申请实施例提供了一种自动驾驶功能控制方法、装置、电子设备以及存储介质，以提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶功能控制方法，包括：
获取驾驶关联数据；
根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；
根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。
第二方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶功能控制装置，包括：
驾驶关联数据获取模块，用于获取驾驶关联数据；
行驶场景类型确定模块，用于根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；
目标自动驾驶功能确定模块，用于根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所提供的自动驾驶功能控制方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面实施例所提供的自动驾驶功能控制方法。
本申请实施例通过根据获取的驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型，以根据确定的前方行驶场景类型以及获取的驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，解决现有技术中忽略多重因素影响造成的自动驾驶功能控制不合理的问题，从而提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制装置的结构图；
图4是用来实现本申请实施例的自动驾驶功能控制方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
由于L1-L3级的自动驾驶功能都只能在部分驾驶环境下正常使用，因此所有具备L1-L3级自动驾驶功能的自动驾驶车辆都需要驾驶员来控制自动驾驶功能的开启和关闭。作为操控车辆和检测驾驶环境安全的主体，驾驶员需要清楚的认知各类自动驾驶功能的使用条件并进行合理的使用，这对于普通用户来说是无法实现的。普通用户在控制使用自动驾驶功能时，一方面会由于过分依赖、相信自动驾驶功能，往往在不合适的场景下使用自动驾驶功能，导致不安全的驾驶行为或事故。另一方面，部分用户会因为不熟悉自动驾驶功能及其使用场景，而彻底放弃使用自动驾驶功能，导致资源浪费，用户体验降低。
在一个示例中，图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制方法的流程图，本实施例可适用于根据车辆的前方行驶场景类型以及车辆获取的驾驶关联数据确定合理的自动驾驶功能的情况，以实现对自动驾驶功能的合理控制，该方法可以由自动驾驶功能控制装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并一般可集成在电子设备中。该电子设备可以是计算机设备等，可以作为车辆控制系统安装于自动驾驶车辆内部。相应的，如图1所示，该方法包括如下操作：
S110、获取驾驶关联数据。
其中，驾驶关联数据可以是与车辆驾驶情况相关联的所有数据类型。
在本申请实施例中，车辆在确定前方道路所适用的自动驾驶功能之前，需要首先获取车辆的驾驶关联数据。驾驶关联数据既可以用于确定车辆前方行驶道路的类型，也还可以为车辆控制自动驾驶功能提供参考依据。同时车辆可以将获取的驾驶关联数据发送至自动驾驶系统，以通过自动驾驶系统为车辆确定最合理可靠的自动驾驶功能，实现对自动驾驶功能的合理、有效地控制。
在本申请的一个可选实施例中，驾驶关联数据可以包括车辆状态数据、车机地图导航数据、云端实时数据以及车辆历史行为数据。
其中，车辆状态数据可以是用于反应车辆状态及相关参数的数据，如车辆传感器及车辆控制系统等上报的硬件状态、影像数据、行驶状态及自动驾驶能力参数等数据，如传感器状态、车辆具备的驾驶模式以及自动驾驶功能等，只要能够反应车辆的状态及相关参数即可。车机地图导航数据可以是车机地图的导航路线和前方行驶路段的地图数据，如具体导航路线数据、前方道路相关信息以及前方道路周围环境数据等。云端实时数据可以是云端获取的车辆前方导航路线上的其他动态信息，如前方道路的实时路况以及天气数据等。车辆历史行为数据可以是车辆历史存储的驾驶行为数据，可以包括但不限于车辆的自身驾驶行为数据以及利用自动驾驶功能通过前方路段时回传的驾驶数据等，本申请实施例并不对车辆状态数据、车机地图导航数据、云端实时数据以及车辆历史行为数据的具体数据类型进行限定。
目前，自动驾驶系统简单依据车辆传感器回传数据和导航路线等基础数据确定自动驾驶功能，忽略了外界环境因素造成的影响，很容易造成确定的自动驾驶功能不准确，对用户提出不合理的自动驾驶模式使用建议。例如，在城市道路的智能导航辅助驾驶模式下，当前方道路由交警协助疏导交通时，由于车辆的自动驾驶模块无法及时获取人工干预疏导交通信息，会继续使用摄像头识别红绿灯信号作为通行依据，可能造成严重的交通事故。
上述方案中，通过获取丰富的驾驶关联数据，可以获取车辆的当前车况、地图导航数据及环境因素等全面多元数据，以确定车辆的内部和外界环境等各种因素的影响情况，实现对当前车辆的全面、准确及可靠的评估。
S120、根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型。
其中，前方行驶场景类型也即车辆前方道路对应的类型。可选的，前方行驶场景类型可以包括但不限于高速道路场景、城市道路场景、乡镇道路场景以及停车场景等。
在自动驾驶系统获取到车辆的驾驶关联数据后，可以根据驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型。可选的，自动驾驶系统可以直接根据车机地图导航数据确定前方行驶场景类型。例如，根据车机地图导航数据确定车辆当前正在高速公路上行驶，则可以确定前方行驶场景类型为高速道路场景。可选的，自动驾驶系统还可以根据车机地图导航数据确定前方道路类型，再结合车辆状态数据确定车辆当前行驶状态，从而结合前方道路类型和车辆当前行驶状态确定前方行驶场景类型。例如，根据车机地图导航数据确定车辆当前正在城区的某一停车场内行驶，同时结合车辆的行驶速度和行驶模式等车辆状态数据确定车辆当前正在执行停车操作，则可以确定前方行驶场景类型为停车场景。
S130、根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。
其中，目标自动驾驶功能可以是自动驾驶系统最终确定的自动驾驶功能。
相应的，在确定车辆的前方行驶场景类型之后，即可根据前方行驶场景类型结合驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。根据前方行驶场景类型结合驾驶关联数据进行综合分析可以实现结合车况、地图导航数据及环境因素等多元数据进行全面分析，以判断导航过程中的车辆在前方路段所适用的自动驾驶功能，以提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
可以理解的是，当自动驾驶系统确定了目标自动驾驶功能后，可以将目标自动驾驶功能推送至车辆终端，以为驾驶员提供合理的自动驾驶功能使用指导，实现在整个行驶过程中自动驾驶和人工驾驶的无缝连接。
本申请实施例通过根据获取的驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型，以根据确定的前方行驶场景类型以及获取的驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，解决现有技术中忽略多重因素影响造成的自动驾驶功能控制不合理的问题，从而提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
在一个示例中，图2是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制方法的流程图，本申请实施例在上述各实施例的技术方案的基础上，进行了优化改进，给出了根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型以及根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能的多种具体可选的实现方式。
如图2所示的一种自动驾驶功能控制方法，包括：
S210、获取驾驶关联数据。
S220、根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型。
S230、根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。
相应的，S220和S230具体可以包括下述操作：
S221、根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识。
其中，前方行驶道路标识可以电子地图中用于标记道路类型的标识。可以理解的是，不同类型的电子地图对于各种道路类型所采用的标识可能各不相同。
在本申请实施例中，自动驾驶系统可以根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识。示例性的，假设某一地图对高速道路采用“GS”作为标识，则当自动驾驶系统获取到的车机地图导航数据中用于标识前方道路类型的前方行驶道路标识为“GS”时，表明前方行驶道路的类型为高速道路。
可以理解的是，不同道路环境下，车辆的自动驾驶功能受到各类外在因素的影响比重也不同，因此需要通过不同的影响因素具体判定适用的自动驾驶功能。
S222、判断前方行驶道路标识是否为高速道路标识。若是，执行S223，否则，执行S224。
S223、确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景。
可选的，自动驾驶系统如果确定前方行驶道路标识为高速道路标识，则确定前方行驶场景类型为高速道路场景。高速道路场景通常多应用于高速公路或城市快速路等道路类型中，在高速道路场景中，相向车辆分隔行驶，道路路面状况一般较好，无交通信号灯，出入口匝道可能存在大型弯道，隧道路段易发生交通事故。
S231、预测前方行驶道路中的目标自动驾驶路段。
其中，目标自动驾驶路段可以是自动驾驶预测的，可以使用自动驾驶功能的路段。例如，目标自动驾驶路段可以是高速行驶路段或匝道出入口路段等。可以理解的是，目标自动驾驶路段的数量可以是一个或多个，具体需要根据实际路线确定，只要适用于自动驾驶功能即可，本申请实施例并不对目标自动驾驶路段的数量和路段的类型进行限定。
相应的，当自动驾驶系统确定前方行驶场景类型为高速道路场景时，可以进一步根据车机地图导航数据预测前方行驶道路中可以使用自动驾驶功能的目标自动驾驶路段。
S232、根据所述目标自动驾驶路段的路段类型确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
其中，目标自动驾驶功能可以是某一具体自动驾驶等级中适用于目标自动驾驶路段的自动驾驶功能。
由于不同的目标自动驾驶路段可能适用于不同的自动驾驶功能。因此，针对每一个目标自动驾驶路段，自动驾驶系统可以根据目标自动驾驶路段的路段类型确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
在本申请的一个可选实施例中，自动驾驶等级可以包括第一自动驾驶等级、第二自动驾驶等级以及第三自动驾驶等级。其中，第一自动驾驶等级可以是L1级自动驾驶等级，第二自动驾驶等级可以是L2级自动驾驶等级，第三自动驾驶等级可以是L3级自动驾驶等级。可以理解的是，更高等级的自动驾驶等级可以完全自主实现无人干预的自动驾驶功能，因此，本申请实施例所提供的自动驾驶功能控制方法主要适用于L1-L3级自动驾驶功能的控制操作。
示例性的，针对高速道路场景中的高速行驶路段，可以确定L3级自动驾驶等级中的高速自动辅助驾驶功能和L2级自动驾驶等级中的智能巡航控制功能等作为目标自动驾驶功能。当进入测速路段时，还可以确定L1级自动驾驶等级中的自动限速功能作为目标自动驾驶功能。
上述技术方案，通过在高速道路场景中针对不同类型的目标自动驾驶路段确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以通过确定的目标自动驾驶功能减轻驾驶员在长途行驶过程中引起的驾驶疲劳问题。
S224、判断前方行驶道路标识是否为城市道路标识。若是，执行S225，否则，执行S226。
S225、确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景。
可选的，自动驾驶系统如果确定前方行驶道路标识为城市道路标识，则确定前方行驶场景类型为城市道路场景。城市道路场景通常多应用于城市道路类型中，在城市道路场景中，道路情况更加复杂，信号灯及潮汐车道等交通管控复杂，路上行人和非机动车较多，也经常容易出现交通拥堵情况。
S233、实时获取前方行驶道路的实时路况状态。
其中，实时路况状态可以是前方行驶道路中的实时状态，例如可以是道路中的车辆行驶情况、交通管制情况以及各种最新事件(事故或施工等)的情况等，本申请实施例并不对实时路况状态的具体内容进行限定。
可以理解的是，鉴于城市道路存在路况不确定性和复杂性的特点，同时容易出现突发事件，城市道路中需要重点关注驾驶安全性问题。因此，当自动驾驶系统确定前方行驶场景类型为城市道路场景时，需要实时获取前方行驶道路的实时路况状态。
S234、根据所述前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
相应的，在获取到前方行驶道路的实时路况状态后，自动驾驶系统即可根据前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
示例性的，当城市道路场景中前方行驶道路为多机动车道时，可以确定L2级自动驾驶等级中的自动变道功能作为目标自动驾驶功能。当前方行驶道路出现拥堵现象时，可以确定L1级自动驾驶等级中的自动跟车功能作为目标自动驾驶功能。在道路通畅、非机动车及行人较少、无人为交通管制等良好的路况下，可以确定L3级自动驾驶等级中的城市自动辅助驾驶功能作为目标自动驾驶功能。
上述技术方案中，通过在城市道路场景中根据前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以在最大程度上报至驾驶安全性问题。
S226、判断前方行驶道路标识是否为乡镇道路标识。若是，执行S227，否则，执行S228。
S227、确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景。
可选的，自动驾驶系统如果确定前方行驶道路标识为乡镇道路标识，则确定前方行驶场景类型为乡镇道路场景。乡镇道路场景通常多应用于乡镇道路类型中，在乡镇道路场景中，部分乡镇道路信号灯较城市道路少，部分道路车道线等交通标志不规范或不健全，山区道路弯道多，易出现行人及车辆突然闯入的危险情况。
S235、实时获取前方行驶道路的道路指示信息。
S236、根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
其中，道路指示信息可以是道路中的交通标志指示信息等。
相应的，当自动驾驶系统确定前方行驶场景类型为乡镇道路场景时，可以实时获取前方行驶道路的道路指示信息，以根据前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
在本申请的一个可选实施例中，所述根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以包括：在所述道路指示信息的信息完整度满足第一完整条件的情况下，确定目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；在所述道路指示信息的信息完整度不满足第一完整条件的情况下，确定非目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
其中，第一完整条件可以是道路指示信息的信息完整度在设定阈值以上。其中，设定阈值可以根据实际需求设定，如80％或90％等，本申请实施例并不对设定阈值的具体数值进行限定。所述信息完整度也即具有道路指示信息的数量占总共需要进行道路指示数量的比例。
其中，目标自动驾驶等级可以是L2或L3级等高等级的自动驾驶等级，也可以仅包括L3级自动驾驶等级。非目标自动驾驶等级则是除目标自动驾驶等级之外的自动驾驶等级。如，当目标自动驾驶等级包括L2或L3级自动驾驶等级时，非目标自动驾驶等级为L1级自动驾驶等级。当目标自动驾驶等级包括L3级自动驾驶等级时，非目标自动驾驶等级为L1或L2级自动驾驶等级。
考虑到乡镇道路普遍存在道路指示信息不完整的情况。因此，为了保持驾驶安全性，自动驾驶系统可以根据车机地图掌握的乡镇道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。示例性的，当道路指示信息的信息完整度较高时，可以确定目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，如L3级自动驾驶等级中的自动导航驾驶功能等。当道路指示信息的信息完整度较低时，可以确定非目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，如L2级自动驾驶等级中的智能巡航控制功能等。同时，如果自动驾驶系统最终确定了高级自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，还可以同时强调在乡镇道路场景中，建议采用L1或L2级自动驾驶等级中的辅助驾驶功能以提高驾驶安全性。
上述技术方案，通过根据前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以在发挥自动驾驶功能最大效益的同时，保证驾驶安全性问题。
S228、判断前方行驶道路标识是否为停车标识。若是，执行S229，否则，确定为其他前方行驶场景类型。
S229、确定所述前方行驶场景类型为停车场景。
可选的，自动驾驶系统如果确定前方行驶道路标识为停车标识，则确定前方行驶场景类型为停车场景。停车场景通常多应用于室外停车场以及地下停车场等场景中，在停车场景中，室外停车容易遭遇侧方来车碰撞危险，室内停车则容易出现GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)信号弱等问题。
S237、根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
相应的，当自动驾驶系统确定前方行驶场景类型为停车场景时，可以根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
在本申请的一个可选实施例中，所述根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以包括：根据所述车辆历史行为数据确定所述目标自动驾驶功能的操作成功概率；根据所述车机地图导航数据确定车辆路侧停车的安全概率；在确定所述操作成功概率和/或所述安全概率满足停车场景条件的情况下，确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
其中，停车场景条件可以是操作成功概率达到第一概率阈值以上，和/或，安全概率达到第二概率阈值以上。其中，第一概率阈值和第二概率阈值可以根据实际需求设定，两者数值可以相同，也可以不同，如第一概率阈值为98％，第二概率阈值为95％，本申请实施例对此并不进行限制。
考虑到停车场景的特殊需求，在根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能时，如果是室内停车场景，为避免信号质量影响，可以根据车辆历史行为数据确定目标自动驾驶功能的操作成功概率，例如，根据车辆历史的自动泊车和智能召唤等行为数据判断自动泊车和智能召唤等自动驾驶功能能够成功操作的概率，当操作成功概率大于自动驾驶系统设定的第一概率阈值时，可以将L3级自动驾驶等级中的智能召唤和自主泊车等自动驾驶功能作为目标自动驾驶功能。如果是室外停车场景，考虑到驾驶安全因素，可以根据车机地图导航数据确定车辆进行路侧停车的安全概率。如果自动驾驶系统确定车辆进行路侧停车的安全概率大于自动驾驶系统设定的第二概率阈值时，可以将L2级自动驾驶等级中的远程遥控泊车等自动驾驶功能作为目标自动驾驶功能。
上述技术方案，通过根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以在实现智能停车的同时，保证停车安全性问题。
相应的，如果自动驾驶系统根据车机地图导航数据无法获取有效的前方行驶道路标识，或者根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识无法识别为高速道路场景、城市道路场景、乡镇道路场景或停车场景，则可以确定为其他前方行驶场景类型。此时，自动驾驶系统可以根据综合分析结果确定相应的目标自动驾驶功能，或者裁定无法确定相应目标自动驾驶功能，建议驾驶员采用人工驾驶模式以保证驾驶安全性。
在本申请的一个可选实施例中，根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，可以包括：根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定多个备选自动驾驶功能；对各所述备选自动驾驶功能进行评估，并根据评估结果从各所述备选自动驾驶功能中确定所述目标自动驾驶功能。
其中，备选自动驾驶功能也即根据前方行驶场景类型以及驾驶关联数据确定的多个可用的自动驾驶功能。
可以理解的是，在某些前方行驶场景类型中，自动驾驶系统可能会确定车辆当前可用的多种自动驾驶功能，如同时确定智能巡航控制和自动限速等自动驾驶功能。这种情况下自动驾驶系统可以将确定多个可用的自动驾驶功能作为备选自动驾驶功能，并对各备选自动驾驶功能进行评估，以根据评估结果从各备选自动驾驶功能中确定所述目标自动驾驶功能。例如，可以对各备选自动驾驶功能计算置信度、能耗和安全性等因素，综合多种因素确定最适合前方行驶场景类型的备选自动驾驶功能作为目标自动驾驶功能，从而进一步确保目标自动驾驶功能的合理性和准确性。
在本申请的一个可选实施例中，所述确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，可以包括：计算所述目标自动驾驶功能的置信度；将所述目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、所述目标自动驾驶功能的置信度以及所述目标自动驾驶功能的使用路段范围发送至人机交互模块，以通过所述人机交互模块接收驾驶员的确认操作，并根据所述确认操作确定所述目标自动驾驶功能。
其中，使用路段范围也即可维持目标自动驾驶功能的路段距离。
虽然自动驾驶系统通过上述自动驾驶功能控制方法所确定的目标自动驾驶功能具有较高的准确性和合理性，但仍然可能存在一定的风险。为此，自动驾驶系统可以为最终确定的目标自动驾驶功能计算置信度，并将目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、目标自动驾驶功能的置信度以及目标自动驾驶功能的使用路段范围发送至人机交互模块，以供车辆和驾驶员决策是否启动或切换目标自动驾驶功能。
可以理解的是，L3级自动驾驶等级中的自动驾驶功能的智能性已经达到一定水平，其可靠性比较高。因此，如果自动驾驶系统确定的目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级属于L1级自动驾驶等级和/或L2级自动驾驶等级，自动驾驶系统还可以向人机交互模块输出目标自动驾驶功能以供参考。
上述技术方案，通过输出目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、目标自动驾驶功能的置信度以及目标自动驾驶功能的使用路段范围等数据，可以供车辆和驾驶员即使判断是否启动或切换自动驾驶功能。
在本申请的一个可选实施例中，在根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能之后，还可以包括：确定所述目标自动驾驶功能的目标车辆传感器；将目标车辆传感器信息发送至人机交互模块。
其中，目标车辆传感器可以是实施目标自动驾驶功能所需的必要传感器。目标车辆传感器信息可以是目标车辆传感器的名称或标识等信息。
在本申请实施例中，当自动驾驶系统确定了目标自动驾驶功能之后，还可以进一步确定目标自动驾驶功能的需要使用的必要传感器作为目标车辆传感器，并将目标车辆传感器信息发送至人机交互模块。此时，车辆可以根据目标车辆传感器信息判断目标车辆传感器是否存在异常状态。如果车辆确定目标车辆传感器存在异常状态，则可以生成异常提醒信息，并将异常提醒信息发送至人机交互模块，以通过异常提醒信息提示某些目标车辆传感器出现异常，可能无法正常使用。驾驶员可以根据车辆推送的异常提醒信息最终裁定是否启用或切换目标自动驾驶功能。如果车辆确定目标车辆传感器不存在异常状态，则可以不做任何操作。由此可见，通过输出目标车辆传感器信息可以供车辆及时检测目标车辆传感器的状态，以供驾驶员决策参考，从而保证自动驾驶的安全性。
上述自动驾驶功能控制方法能够针对不同场景采用不同的自动驾驶功能评估策略和评估重点，在确认前方行驶场景类型后，根据各前方行驶场景类型的具体场景数据确定对应的目标自动驾驶功能，引导驾驶员合理使用车辆具备的自动驾驶功能，保证了自动驾驶功能高度的可行性和安全性，在实现安全驾驶的同时提高了自动驾驶功能的利用率。
在一个示例中，图3是本申请实施例提供的一种自动驾驶功能控制装置的结构图，本申请实施例可适用于根据车辆的前方行驶场景类型以及车辆获取的驾驶关联数据确定合理的自动驾驶功能的情况，以实现对自动驾驶功能的合理控制，该装置通过软件和/或硬件实现，并具体配置于电子设备中。该电子设备可以是计算机设备等，可以作为车辆控制系统安装于自动驾驶车辆内部。
如图3所示的一种自动驾驶功能控制装置300，包括：驾驶关联数据获取模块310、行驶场景类型确定模块320和目标自动驾驶功能确定模块330。其中，
驾驶关联数据获取模块310，用于获取驾驶关联数据；
行驶场景类型确定模块320，用于根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；
目标自动驾驶功能确定模块330，用于根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能。
本申请实施例通过根据获取的驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型，以根据确定的前方行驶场景类型以及获取的驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，解决现有技术中忽略多重因素影响造成的自动驾驶功能控制不合理的问题，从而提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
可选的，所述驾驶关联数据包括车辆状态数据、车机地图导航数据、云端实时数据以及车辆历史行为数据。
可选的，行驶场景类型确定模块320具体用于：根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识；在确定所述前方行驶道路标识为高速道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景；在确定所述前方行驶道路标识为城市道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景；在确定所述前方行驶道路标识为乡镇道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景；在确定所述前方行驶道路标识为停车标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为停车场景。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：在确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景的情况下，预测前方行驶道路中的目标自动驾驶路段；根据所述目标自动驾驶路段的路段类型确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：在确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的实时路况状态；根据所述前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：在确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的道路指示信息；根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：在所述道路指示信息的信息完整度满足第一完整条件的情况下，确定目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；在所述道路指示信息的信息完整度不满足第一完整条件的情况下，确定非目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：在确定所述前方行驶场景类型为停车场景的情况下，根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：根据所述车辆历史行为数据确定所述目标自动驾驶功能的操作成功概率；根据所述车机地图导航数据确定车辆路侧停车的安全概率；在确定所述操作成功概率和/或所述安全概率满足停车场景条件的情况下，确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定多个备选自动驾驶功能；对各所述备选自动驾驶功能进行评估，并根据评估结果从各所述备选自动驾驶功能中确定所述目标自动驾驶功能。
可选的，目标自动驾驶功能确定模块330具体用于：计算所述目标自动驾驶功能的置信度；将所述目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、所述目标自动驾驶功能的置信度以及所述目标自动驾驶功能的使用路段范围发送至人机交互模块，以通过所述人机交互模块接收驾驶员的确认操作，并根据所述确认操作确定所述目标自动驾驶功能。
可选的，自动驾驶功能控制装置还包括：目标车辆传感器确定模块，用于确定所述目标自动驾驶功能的目标车辆传感器；目标车辆传感器信息发送模块，用于将目标车辆传感器信息发送至人机交互模块。
上述自动驾驶功能控制装置可执行本申请任意实施例所提供的自动驾驶功能控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例提供的自动驾驶功能控制方法。
由于上述所介绍的自动驾驶功能控制装置为可以执行本申请实施例中的自动驾驶功能控制方法的装置，故而基于本申请实施例中所介绍的自动驾驶功能控制方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的自动驾驶功能控制装置的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该自动驾驶功能控制装置如何实现本申请实施例中的自动驾驶功能控制方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中自动驾驶功能控制方法所采用的装置，都属于本申请所欲保护的范围。
在一个示例中，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
图4是用来实现本申请实施例的自动驾驶功能控制方法的电子设备的结构示意图。如图4所示，是根据本申请实施例的自动驾驶功能控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图4所示，该电子设备包括：一个或多个处理器401、存储器402，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图4中以一个处理器401为例。
存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的自动驾驶功能控制方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的自动驾驶功能控制方法。
存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的自动驾驶功能控制方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的驾驶关联数据获取模块310、行驶场景类型确定模块320和目标自动驾驶功能确定模块330)。处理器401通过运行存储在存储器402中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的自动驾驶功能控制方法。
存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储实现自动驾驶功能控制方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现自动驾驶功能控制方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实现自动驾驶功能控制方法的电子设备还可以包括：输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
输入装置403可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现自动驾驶功能控制方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端可以是智能手机、笔记本电脑、台式计算机、平板电脑、智能音箱等，但并不局限于此。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算、云服务、云数据库、云存储等基础云计算服务的云服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本申请实施例通过根据获取的驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型，以根据确定的前方行驶场景类型以及获取的驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，解决现有技术中忽略多重因素影响造成的自动驾驶功能控制不合理的问题，从而提高自动驾驶功能控制的准确性和合理性。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (24)

1.一种自动驾驶功能控制方法，包括：
获取驾驶关联数据；
根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；
根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；
其中，所述根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，包括：
根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定多个备选自动驾驶功能；
对各所述备选自动驾驶功能进行评估，并根据评估结果从各所述备选自动驾驶功能中确定所述目标自动驾驶功能。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述驾驶关联数据包括车辆状态数据、车机地图导航数据、云端实时数据以及车辆历史行为数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型，包括：
根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识；
在确定所述前方行驶道路标识为高速道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为城市道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为乡镇道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为停车标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为停车场景。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，包括：
在确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景的情况下，预测前方行驶道路中的目标自动驾驶路段；
根据所述目标自动驾驶路段的路段类型确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，包括：
在确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的实时路况状态；
根据所述前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，包括：
在确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的道路指示信息；
根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，包括：
在所述道路指示信息的信息完整度满足第一完整条件的情况下，确定目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；
在所述道路指示信息的信息完整度不满足第一完整条件的情况下，确定非目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定目标自动驾驶功能，包括：
在确定所述前方行驶场景类型为停车场景的情况下，根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，包括：
根据所述车辆历史行为数据确定所述目标自动驾驶功能的操作成功概率；
根据所述车机地图导航数据确定车辆路侧停车的安全概率；
在确定所述操作成功概率和/或所述安全概率满足停车场景条件的情况下，确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
10.根据权利要求4-9任一项所述的方法，其中，所述确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能，包括：
计算所述目标自动驾驶功能的置信度；
将所述目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、所述目标自动驾驶功能的置信度以及所述目标自动驾驶功能的使用路段范围发送至人机交互模块，以通过所述人机交互模块接收驾驶员的确认操作，并根据所述确认操作确定所述目标自动驾驶功能。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：
确定所述目标自动驾驶功能的目标车辆传感器；
将目标车辆传感器信息发送至人机交互模块。
12.一种自动驾驶功能控制装置，包括：
驾驶关联数据获取模块，用于获取驾驶关联数据；
行驶场景类型确定模块，用于根据所述驾驶关联数据确定车辆的前方行驶场景类型；
目标自动驾驶功能确定模块，用于根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；
其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
根据所述前方行驶场景类型以及所述驾驶关联数据确定多个备选自动驾驶功能；
对各所述备选自动驾驶功能进行评估，并根据评估结果从各所述备选自动驾驶功能中确定所述目标自动驾驶功能。
13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述驾驶关联数据包括车辆状态数据、车机地图导航数据、云端实时数据以及车辆历史行为数据。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述行驶场景类型确定模块具体用于：
根据车机地图导航数据获取前方行驶道路标识；
在确定所述前方行驶道路标识为高速道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为城市道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为乡镇道路标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景；
在确定所述前方行驶道路标识为停车标识的情况下，确定所述前方行驶场景类型为停车场景。
15.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
在确定所述前方行驶场景类型为高速道路场景的情况下，预测前方行驶道路中的目标自动驾驶路段；
根据所述目标自动驾驶路段的路段类型确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
16.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
在确定所述前方行驶场景类型为城市道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的实时路况状态；
根据所述前方行驶道路的实时路况状态确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
17.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
在确定所述前方行驶场景类型为乡镇道路场景的情况下，实时获取前方行驶道路的道路指示信息；
根据所述前方行驶道路的道路指示信息的信息完整度确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
在所述道路指示信息的信息完整度满足第一完整条件的情况下，确定目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能；
在所述道路指示信息的信息完整度不满足第一完整条件的情况下，确定非目标自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
19.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
在确定所述前方行驶场景类型为停车场景的情况下，根据车辆历史行为数据和车机地图导航数据确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
根据所述车辆历史行为数据确定所述目标自动驾驶功能的操作成功概率；
根据所述车机地图导航数据确定车辆路侧停车的安全概率；
在确定所述操作成功概率和/或所述安全概率满足停车场景条件的情况下，确定不同自动驾驶等级对应的目标自动驾驶功能。
21.根据权利要求15-20任一项所述的装置，其中，所述目标自动驾驶功能确定模块具体用于：
计算所述目标自动驾驶功能的置信度；
将所述目标自动驾驶功能对应的自动驾驶等级、所述目标自动驾驶功能的置信度以及所述目标自动驾驶功能的使用路段范围发送至人机交互模块，以通过所述人机交互模块接收驾驶员的确认操作，并根据所述确认操作确定所述目标自动驾驶功能。
22.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还包括：
目标车辆传感器确定模块，用于确定所述目标自动驾驶功能的目标车辆传感器；
目标车辆传感器信息发送模块，用于将目标车辆传感器信息发送至人机交互模块。
23.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-11中任一项所述的自动驾驶功能控制方法。
24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-11中任一项所述的自动驾驶功能控制方法。
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Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112744226A (zh) * 2021-01-18 2021-05-04 国汽智控(北京)科技有限公司 基于驾驶环境感知的自动驾驶智能自适应方法及系统
CN112721909B (zh) * 2021-01-27 2022-04-08 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆的控制方法、控制系统及车辆
CN112721952B (zh) * 2021-01-29 2022-07-05 重庆长安汽车股份有限公司 一种l3级自动驾驶汽车的复杂路段行驶控制方法、装置、汽车及计算机存储介质
CN112977613B (zh) * 2021-03-18 2022-03-08 安徽江淮汽车集团股份有限公司 自动驾驶汽车的转向控制方法、装置、设备及存储介质
CN113071515B (zh) * 2021-03-31 2022-07-05 广州文远知行科技有限公司 可移动载体控制方法、装置、可移动载体及存储介质
CN115291961A (zh) * 2021-05-27 2022-11-04 上海仙途智能科技有限公司 参数调整方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN113581211B (zh) * 2021-08-30 2022-11-29 深圳清航智行科技有限公司 一种车辆行驶控制方法、系统、装置及可读存储介质
CN113619611A (zh) * 2021-10-11 2021-11-09 北京小米移动软件有限公司 自动驾驶控制方法、设备及存储介质
CN114115230B (zh) * 2021-10-25 2023-10-03 武汉理工大学 人机协同的船舶远程驾驶控制方法、系统、装置及介质
CN113935441B (zh) * 2021-12-16 2022-03-15 中国汽车技术研究中心有限公司 汽车自动驾驶功能测试道路的选取方法、设备和存储介质
CN114299690A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 北京汇通天下物联科技有限公司 疲劳驾驶检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114407922A (zh) * 2022-01-18 2022-04-29 上汽通用五菱汽车股份有限公司 智能车辆自动驾驶方法、装置、设备及可读存储介质
CN114898584A (zh) * 2022-03-31 2022-08-12 广州汽车集团股份有限公司 车辆驾驶方式的推荐方法、装置、设备及存储介质
CN114771576A (zh) * 2022-05-19 2022-07-22 北京百度网讯科技有限公司 行为数据处理方法、自动驾驶车辆的控制方法及自动驾驶车辆
CN114705211B (zh) * 2022-06-06 2022-09-20 文诚恒远(天津)供应链管理服务有限公司 一种货车的协同导航方法、装置、设备及介质
CN114973737B (zh) * 2022-06-07 2023-09-26 清华大学 一种自动驾驶车辆进出自动驾驶专用车道方式控制方法
CN116101303B (zh) * 2023-04-07 2023-07-07 成都理工大学工程技术学院 一种车辆辅助驾驶方法、系统、装置和存储介质
CN116946141B (zh) * 2023-09-18 2023-11-24 成都赛力斯科技有限公司 增程式电动汽车的控制方法、装置、电动汽车及存储介质
CN117208018B (zh) * 2023-11-03 2024-02-02 安徽蔚来智驾科技有限公司 车辆控制方法、控制装置、可读存储介质及车辆
CN117171290B (zh) * 2023-11-03 2024-04-16 安徽蔚来智驾科技有限公司 确定安全行驶区域的方法及系统、自动驾驶方法及系统

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103395402A (zh) * 2013-07-15 2013-11-20 西北农林科技大学 一种汽车智能安保系统
CN104484911A (zh) * 2014-10-29 2015-04-01 云南大学 基于QoE的个性化自动驾驶参数优化设定方法
CN105699095A (zh) * 2016-01-27 2016-06-22 常州加美科技有限公司 一种无人驾驶车辆的测试方法
CN105739534A (zh) * 2016-04-22 2016-07-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于车联网的无人驾驶车多车协同驾驶方法及装置
CN106314152A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 Lg电子株式会社 车辆驾驶辅助装置及具有其的车辆
CN106529404A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 张家港长安大学汽车工程研究院 基于摄像原理的无人驾驶汽车对路面标志线的识别方法
CN107097781A (zh) * 2017-04-21 2017-08-29 驭势科技（北京）有限公司 车辆自动驾驶方法、系统、存储介质及自动驾驶汽车
US9828001B2 (en) * 2016-04-10 2017-11-28 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Confidence icons for apprising a driver of confidence in an autonomous operation of a vehicle
CN107679508A (zh) * 2017-10-17 2018-02-09 广州汽车集团股份有限公司 交通标志检测识别方法、装置及系统
CN108068817A (zh) * 2017-12-06 2018-05-25 张家港天筑基业仪器设备有限公司 一种无人驾驶汽车自动变道装置及方法
CN108549384A (zh) * 2018-05-21 2018-09-18 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种5g环境下远程控制自动驾驶方法
CN109377061A (zh) * 2018-10-30 2019-02-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 无人车的分级方法、装置、设备、存储介质和车辆
CN109606385A (zh) * 2018-12-05 2019-04-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种基于自动驾驶的车辆控制方法、装置、设备和介质
CN109993082A (zh) * 2019-03-20 2019-07-09 上海理工大学 卷积神经网络道路场景分类与道路分割方法
CN110647142A (zh) * 2018-06-27 2020-01-03 百度（美国）有限责任公司 使用优化方法规划自动驾驶车辆的停车轨迹生成
CN110893858A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 华为技术有限公司 一种智能驾驶方法及智能驾驶系统

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101508299B (zh) * 2009-03-12 2011-04-06 上海交通大学 自动识别道路限速标志的车辆智能装置
US9365213B2 (en) * 2014-04-30 2016-06-14 Here Global B.V. Mode transition for an autonomous vehicle
WO2016080070A1 (ja) * 2014-11-17 2016-05-26 日立オートモティブシステムズ株式会社 自動運転システム
GB2534174B (en) * 2015-01-15 2017-12-20 Jaguar Land Rover Ltd Vehicle control system and method
KR102623680B1 (ko) * 2015-02-10 2024-01-12 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디. 자율 주행을 위한 약도
CA3014656C (en) * 2016-02-15 2021-10-26 Allstate Insurance Company Early notification of non-autonomous area
JP6652417B2 (ja) * 2016-03-16 2020-02-26 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
WO2018191117A1 (en) * 2017-04-12 2018-10-18 Hrl Laboratories, Llc Cognitive behavior prediction system for autonomous systems
US10906554B2 (en) * 2017-05-23 2021-02-02 Magna Electronics Inc. Autonomous driving system
EP3428577A1 (en) * 2017-07-12 2019-01-16 Veoneer Sweden AB A driver assistance system and method
US11054829B2 (en) * 2018-07-17 2021-07-06 Baidu Usa Llc Multimodal motion planning framework for autonomous driving vehicles
CN109094575A (zh) * 2018-08-09 2018-12-28 上海擎感智能科技有限公司 智能场景化的车辆控制方法、服务端及客户端
US20200133308A1 (en) * 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US10482003B1 (en) * 2018-11-09 2019-11-19 Aimotive Kft. Method and system for modifying a control unit of an autonomous car
CN109795505A (zh) * 2018-12-10 2019-05-24 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶判别方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103395402A (zh) * 2013-07-15 2013-11-20 西北农林科技大学 一种汽车智能安保系统
CN104484911A (zh) * 2014-10-29 2015-04-01 云南大学 基于QoE的个性化自动驾驶参数优化设定方法
CN106314152A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 Lg电子株式会社 车辆驾驶辅助装置及具有其的车辆
CN105699095A (zh) * 2016-01-27 2016-06-22 常州加美科技有限公司 一种无人驾驶车辆的测试方法
US9828001B2 (en) * 2016-04-10 2017-11-28 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Confidence icons for apprising a driver of confidence in an autonomous operation of a vehicle
CN105739534A (zh) * 2016-04-22 2016-07-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于车联网的无人驾驶车多车协同驾驶方法及装置
CN106529404A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 张家港长安大学汽车工程研究院 基于摄像原理的无人驾驶汽车对路面标志线的识别方法
CN107097781A (zh) * 2017-04-21 2017-08-29 驭势科技（北京）有限公司 车辆自动驾驶方法、系统、存储介质及自动驾驶汽车
CN107679508A (zh) * 2017-10-17 2018-02-09 广州汽车集团股份有限公司 交通标志检测识别方法、装置及系统
CN108068817A (zh) * 2017-12-06 2018-05-25 张家港天筑基业仪器设备有限公司 一种无人驾驶汽车自动变道装置及方法
CN108549384A (zh) * 2018-05-21 2018-09-18 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种5g环境下远程控制自动驾驶方法
CN110647142A (zh) * 2018-06-27 2020-01-03 百度（美国）有限责任公司 使用优化方法规划自动驾驶车辆的停车轨迹生成
CN110893858A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 华为技术有限公司 一种智能驾驶方法及智能驾驶系统
CN109377061A (zh) * 2018-10-30 2019-02-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 无人车的分级方法、装置、设备、存储介质和车辆
CN109606385A (zh) * 2018-12-05 2019-04-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种基于自动驾驶的车辆控制方法、装置、设备和介质
CN109993082A (zh) * 2019-03-20 2019-07-09 上海理工大学 卷积神经网络道路场景分类与道路分割方法

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