CN113247014A

CN113247014A - 一种自动驾驶系统的置信度标识方法及系统

Info

Publication number: CN113247014A
Application number: CN202110639631.8A
Authority: CN
Inventors: 王维龙; 刘涛; 贺锦鹏
Original assignee: Zhiji Automobile Technology Co Ltd
Current assignee: Zhiji Automobile Technology Co Ltd
Priority date: 2021-06-09
Filing date: 2021-06-09
Publication date: 2021-08-13
Anticipated expiration: 2041-06-09
Also published as: US11506510B1; EP4101717A1; CN113247014B; US20220397410A1

Abstract

本发明提供一种自动驾驶系统的置信度标识方法及系统，包括：确定当前自动驾驶系统实现所需功能时所使用的硬件以及对硬件的硬件能力有影响的环境因素，建立硬件的硬件能力与环境因素之间的关系；基于自动索引技术和/或数据处理提取技术实时获取的未来的特定路段上的环境因素，按照关系计算硬件的硬件能力在特定路段上受影响的程度，结合环境因素判断硬件的受影响的硬件能力对自动驾驶系统实现所需功能造成的影响；及将对功能实现造成的影响反应为自动驾驶系统的置信度提示给驾驶员。根据本发明，基于自动车辆当前所需功能对自动车辆运行前方一定范围的必要环境因素进行预识别和处理，避免驾驶员面对突然发生的功能故障或失效而手足无措。

Description

一种自动驾驶系统的置信度标识方法及系统

技术领域

本发明涉及一种自动驾驶系统的置信度标识方法及系统。

背景技术

自动车辆是一种能够在不需要人工输入的情况下感知环境和导航的车辆，搭载有自动驾驶系统。自动驾驶系统是指人类驾驶员执行的工作完全或部分自动化的、高度集中控制的运行系统，通常具备多重功能，例如：自动唤醒启动和休眠功能、自动出入停车场功能、自动清洗功能、自动行驶功能、自动停车功能、自动开关车门功能、故障自动恢复功能等等。此外，自动驾驶系统还具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式，实现系统优化和能源节省等。

自动驾驶系统的某项功能通过功能安全设计能实时感知当前情况和/或实现该项功能的软硬件等能力，例如在运行设计域（ODD）范围内，对感知传感器的输入参数进行处理并与预定阈值进行比较，如果达到预设定阈值则执行预定义动作，如果系统发生故障或者发生超出运行设计域范围的失效，则车辆按照预先定义的对应的功能安全措施执行动作，例如发出报警信息，HMI显示器根据预先定义的报警信息权重，优先显示权重度高的信息等，从而保证运行安全。

一般而言，通过将车辆感知传感器的感知参数和预定义参数相比，感知参数在预定义范围内则某项功能有效，感知参数在预定义外则某项功能无效。然而，该方法只能感知和应对当前已发生的软硬件故障和系统失效，无法提前预测自动驾驶系统在未来失效的可能性，也无法提前告知驾驶员自动驾驶系统在未来失效的可能性，导致驾驶员在驾驶过程中面对突然发生的功能故障或系统失效时往往会惊慌失措，极大降低自动驾驶体验。

发明内容

发明要解决的问题：

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种能够提前预测并提示驾驶员自动驾驶系统在未来失效可能性的自动驾驶系统的置信度标识方法及系统。

解决问题的技术手段：

本发明提供一种自动驾驶系统的置信度标识方法，包括：

确定当前所述自动驾驶系统实现所需功能时所使用的硬件以及对所述硬件的硬件能力有影响的环境因素，建立所述硬件的硬件能力与所述环境因素之间的关系；

基于自动索引技术和/或数据处理提取技术实时获取的未来的特定路段上的环境因素，按照所述关系计算所述硬件的硬件能力在所述特定路段上受影响的程度，

结合所述环境因素判断所述硬件的受影响的硬件能力对自动驾驶系统实现所需功能造成的影响；及

将对功能实现造成的影响反应为所述自动驾驶系统的置信度提示给驾驶员。

也可以是，本发明中，

根据对所述硬件的硬件能力有无影响而将所述环境因素设定为针对所述硬件的必要环境因素和非必要环境因素，

根据对所述自动驾驶系统实现所需功能有无影响而将所述必要环境因素进一步设定为针对所述功能的必要且关键环境因素和必要非关键环境因素，

根据对所述自动驾驶系统实现所需功能有无影响而将所述非必要环境因素进一步设定为针对所述功能的非必要但关键环境因素和非必要非关键环境因素。

也可以是，本发明中，

通过自动索引技术和/或数据处理提取技术仅实时获取的所述环境因素中至少包含：能直接用于计算所述硬件的硬件能力的必要环境参数；和经处理后变为必要环境参数才能用于计算的必要环境因素。

也可以是，本发明中，

确定并建立反映所述硬件的硬件能力的性能参数与反映所述必要环境因素的环境参数之间的对应关系。

也可以是，本发明中，

基于直接获取的必要环境参数以及必要环境因素经处理后得到的必要环境参数，根据所述对应关系分别计算出所述硬件的性能参数，基于所述硬件的性能参数推算出所述硬件的影响后硬件能力。

也可以是，本发明中，

将所述硬件的影响后硬件能力与所述硬件的当前的硬件能力或规定的阈值进行比较，若所述影响后硬件能力为所述当前的硬件能力或规定的阈值以上，则判断所述硬件的硬件能力在未来的所述特定路段上能力不受影响，若所述影响后硬件能力低于所述当前的硬件能力或规定的阈值，则判断所述硬件的硬件能力在未来的所述特定路段上能力受到限制。

也可以是，本发明中，

当所述硬件的硬件能力在未来的所述特定路段上能力受到限制时，结合环境因素判断所述必要环境因素若为所述必要且关键环境因素，则所述硬件的硬件能力受限会对实现所述自动驾驶系统所需功能产生负面影响，则所述自动驾驶系统的置信度下降，下降程度对应于所述硬件的影响后硬件能力；所述必要环境因素若为所述必要非关键环境因素，则所述硬件的硬件能力受限不会对实现所述自动驾驶系统所需功能产生负面影响，则所述自动驾驶系统的置信度不会下降。

也可以是，本发明中，

通过自动索引技术和/或数据处理提取技术还实时获取所述特定路段上所述非必要但关键环境因素。

也可以是，本发明中，

通过自动索引技术实时抓取和数据处理提取技术实时提取所述特定路段上所述非必要但关键环境因素，若获取成功则表明在所述未来路段存在直接影响所述自动驾驶系统的特定功能实现的因素，则直接认定为功能实现受到负面影响，所述自动驾驶系统的置信度下降，若获取不成功则表明在未来路段尚不存在直接影响所述自动驾驶系统的特定功能实现的因素。

也可以是，本发明中，

通过所述自动车辆上的输出装置，向驾驶员输出指示所述自动驾驶系统的置信度的相关信息。

也可以是，本发明中，

所述自动驾驶系统的置信度的相关信息至少包括：所述自动驾驶系统在所述特定路段上的置信度；以及预估抵达所述特定路段的时间和距离。

本发明提供一种能标识置信度的自动驾驶系统，具备一个或多个处理器以及存储指令的一个或多个存储器，当所述处理器执行所述指令时使自动驾驶系统执行如下操作：

本发明提供一种自动驾驶汽车，其特征在于，包括上述自动驾驶系统。

本发明提供一种控制器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现上述置信度标识方法。

本发明提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现上述置信度标识方法。

发明效果：

本发明基于自动车辆当前所需功能对自动车辆运行前方一定范围的必要环境因素进行预识别和处理，结合多方位信息来源、硬件自身的能力局限性来估算硬件能力的变动度，以此分析系统在未来某一段运行环境中可有效工作的自信程度，即系统的置信度，并将该置信度提示给驾驶员以让其能够了解系统功能在未来某一段时间内的有效性，提前做好应对准备，比如置信度高可适当放松注意力，置信度地则要提前提高注意力，从而能够避免驾驶员面对突然发生的功能故障或失效而手足无措。

附图说明

图1是根据本发明自动驾驶系统的置信度标识方法的流程图。

具体实施方式

以下结合下述实施方式进一步说明本发明，应理解，下述实施方式仅用于说明本发明，而非限制本发明，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。在各图中相同或相应的附图标记表示同一部件，并省略重复说明。此外，本发明所提及的融合等均可为本领域已公开的技术手段，因不涉及要点且本领域技术人员并无实现障碍，故而省略具体的原理性阐述。

在此公开一种自动驾驶系统的置信度标识方法，能够提前预测并提示驾驶员自动驾驶系统在未来失效可能性，图1是根据本发明自动驾驶系统的置信度标识方法的流程图。本发明中，自动车辆基于自动驾驶系统可在无人驾驶的情况下执行各种车辆动作，如驾驶、导航、操作等。自动驾驶系统（以下有时简称为系统，当不额外区分时其包含控制系统等各子系统）借助于自动车辆上搭载的硬件彼此融合来实现各种功能，例如，用于定速跟车前进的自适应巡航控制（ACC；Adaptive Cruise Control）功能、用于辅助驾驶员将车辆保持在车道线内行驶的车道保持辅助（LKA；Lane Keeping Assist）功能、用于在识别碰撞风险避免碰撞的自动紧急制动（AEB；Autonomous Emergency Braking）功能等。当自动驾驶系统执行该些功能时，会确定与各自动作相关联的置信度。该置信度例如可为数值、百分比、范围等，其表示自动驾驶系统对其所确定的运动计划在未来某一段时间内的自信程度，受到外界环境的条件（例如，天气、物体的位置/运动等）、车辆的条件（例如，车辆对与特定地理区域相关的地图数据的知识等）和/或其他信息的影响。

更具体地说，本发明的自动车辆可以是地面自动车辆，例如汽车、卡车、公共汽车等，或是其他类型的车辆，可以在最小和/或不与人类驾驶员的交互下操作。自动车辆上作为软件至少搭载有车辆控制系统和自动驾驶系统等，作为硬件至少搭载有一个或多个传感器，例如，激光雷达、毫米波雷达和摄像头等，可收集如图像数据、毫米波雷达数据、激光雷达数据等传感器数据。

自动驾驶系统除传感器数据外，还可以检索、自动索引、数据处理提取或其他方式获取与自动车辆驾驶相关的环境数据（环境因素）等。环境数据至少包括与地图相关的信息：不同道路、路段、建筑物或其他项目的标识和位置；交通车道的位置和方向，例如停车车道、转弯车道、自行车道或特定旅行方式内的其他车道的边界、位置、方向等；交通控制数据，例如路标、交通灯或其他交通控制装置的位置和指示；和/或提供信息帮助辅助系统理解和感知其周围环境及其与之关系的任何其他地图数据。此外，环境数据还至少包括与天气相关的信息：最高温度、最低温度、风向、风力、空气质量指数、空气质量等级、空气湿度、光照强度、降雨量、大雾、沙尘暴、暴雨、能见度。

当自动驾驶系统实现某一功能时，必然需要借助一个或多个硬件设备所具备的硬件能力来单独或相互融合以实现，例如车轮转向、制动器制动、加速器加速、摄像头拍摄、雷达感知、车灯闪烁等。系统实现不同功能所需硬件设备不同，而不同的硬件设备又对环境因素具有不同的被影响程度，因此，有必要先确定当前自动驾驶系统某一特定功能的实现方案，从而确定实现所需功能时所使用的一个或多个硬件设备，而后针对每个所使用的硬件设备来确定其硬件能力与环境因素之间的关系。有关自动驾驶系统某一特定功能的实现方案可预先定义，例如，自动车辆通过车载传感器、转向系统等硬件设备实现自动泊车功能。

然后，根据预定义的规则，针对每个被确认使用的硬件设备，进行环境因素分类设定，具体而言，将对硬件的硬件能力无影响的环境因素设定为非必要环境因素，将对硬件的硬件能力有影响的环境因素设定为必要环境因素。例如，自动驾驶系统实现自动泊车功能时需调用过车载传感器和转向系统等硬件设备，此时，光照强度、能见度等环境因素对转向系统的硬件能力（性能）几乎没有影响，可被划分为转向系统的非必要环境因素，但路面湿滑程度、平整程度等环境因素对转向系统的硬件能力（性能）影响较大，可被划分为转向系统的必要环境因素，相对于此，光照强度、能见度等环境因素对车载传感器的硬件能力（性能）影响较大，可被划分为车载传感器的必要环境因素，但路面湿滑程度、平整程度等环境因素对车载传感器的硬件能力（性能）几乎没有影响，可被划分为车载传感器的非必要环境因素。换言之，针对每个功能单独判断所调用的硬件，再针对每个被调用的硬件单独判断其环境因素，该些可通过系统内预定义的规则进行，该规则可通过人工定义或试验结果获得。

然后，根据预定义的规则，针对所需实现的系统功能，结合环境因素对必要环境因素再次进行设定，将在环境因素的作用下对该功能实现无影响的必要环境因素设定为必要非关键环境因素，将在环境因素的作用下对该功能实现有影响的必要环境因素设定为必要且关键环境因素，换言之，虽然对硬件能力有影响但对系统功能没有影响。例如，自动驾驶系统实现自适应巡航控制功能时需调用车载传感器等硬件，此时，在高速路段这样的环境因素作用下，即便光照强度、能见度等环境因素影响了车载传感器的硬件能力，但由于路上无行人故而对自适应巡航控制功能整体影响较小，因此该光照强度、能见度等环境因素因高速路段等环境因素成为该系统功能的必要非关键环境因素，相对于此，在城市路段地这样的环境因素下，光照强度、能见度等环境因素影响了车载传感器的硬件能力，而路上行人较多故而车载传感器能力受影响必然导致自适应巡航控制功能整体受影响，因此该光照强度、能见度等环境因素因城市路段等环境因素成为该系统功能的为必要且关键环境因素。又，该设定可通过系统内预定义的规则进行，该规则可通过人工定义或试验结果获得。

然后，根据预定义的规则，针对所需实现的系统功能，对非必要环境因素再次进行筛选设定，对该功能实现无影响的环境因素设定为非必要非关键环境因素，将对该功能实现有影响的环境因素设定为非必要但关键环境因素，换言之，虽然对硬件能力无影响但对系统功能会有影响。例如，自动驾驶系统实现自主导航功能时需调用车载传感器等硬件，此时，在海底隧道或强磁场这样的环境因素下，即便路灯设施、路面状况等环境因素并未影响车载传感器的硬件能力，但由于信号传输不稳定乃至无信号，仍可能会对自主导航功能整体产生影响，因此该环境因素为该系统功能的非必要但关键环境因素。系统一旦在未来特定路段获取到该非必要但关键环境因素，则表明其能直接影响自动驾驶系统的特定功能实现，无需后续判断直接认定为该功能实现受到负面影响。又，该设定可通过系统内预定义的规则进行，该规则可通过人工定义或试验结果获得。

然后，基于移动信息或V2X信息，通过自动索引（爬虫）或数据处理提取等技术识别一定距离外的特定路段上与必要环境因素相关的环境数据（环境因素）。为降低信息处理量，此处不抓取与非必要非关键环境因素相关的环境数据，但不限定于此。系统所抓取的环境数据中包含基于对应关系能直接用于计算硬件的硬件能力的必要环境参数和经处理后变为必要环境参数才能用于计算的必要环境因素，其中，作为必要环境参数例如有光照强度，每分钟降雨量，空气湿度等，作为必要环境因素例如有环境光照、时间、定位、隧道信息（例如通过地图获取）、天气（例如通过APP获取）、路灯设施（例如通过V2X获取）等。该些必要环境因素经预定义换算规则可转换为必要环境参数，例如，基于实时获取的气温、湿度、定位等必要环境因素经已知算法可转换为道路制动系数。

然后，根据预定义的规则，建立反映硬件的硬件能力的性能参数与反映必要环境因素的环境参数之间的对应关系，换言之确定必要环境参数对硬件的硬件能力的影响力。该规则可通过功能试验获取，例如，道路制动系数作为必要环境参数经试验检测可知其对制动系统的性能参数的影响程度呈线性反比例关系（该关系仅为示例，试验结果与车辆具体性能等相关）。借助于此，系统可基于实时获取的环境数据得到必要环境参数，根据对应关系计算出硬件受影响后的性能参数，基于该性能参数推算出硬件的影响后硬件能力，从而得出硬件的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上所受影响的程度。

然后，将硬件的影响后硬件能力与硬件的当前的硬件能力或规定的阈值进行比较，若影响后硬件能力为当前的硬件能力以上，则判断硬件的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上能力不受影响，若影响后硬件能力低于当前的硬件能力，则判断硬件的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上能力受到限制。也就是说，当自动车辆驶入规定距离以外的路段时，该路段的环境因素影响了硬件的硬件能力。

然后，当系统判定为硬件的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上能力受到限制时，结合环境数据进一步评价硬件的受影响的硬件能力对自动驾驶系统实现所需功能造成的影响，具体而言，系统根据预定义规则，判断该必要环境因素在未来路段是否为必要且关键环境因素，若该必要环境因素是必要且关键环境因素，则硬件的硬件能力受限会对实现自动驾驶系统所需功能产生负面影响，则自动驾驶系统的置信度下降，下降程度对应于硬件的影响后硬件能力，若系统根据预定义规则判断为不是，则说明该必要环境因素在未来路段为必要非关键环境因素，硬件的硬件能力虽然受限，但该受限制的硬件能力不会对实现自动驾驶系统所需功能产生负面影响，则自动驾驶系统的置信度不会下降。

此外，通过自动索引技术实时抓取或数据处理提取技术实时提取特定路段上与非必要但关键环境因素相关的环境数据，若获取成功则表明在所述未来路段存在直接影响自动驾驶系统的特定功能实现的决定性因素，则直接认定为功能实现受到负面影响，自动驾驶系统的置信度下降，若获取不成功则表明在未来路段尚不存在直接影响所述自动驾驶系统的特定功能实现的决定性因素，则不终止该路段上硬件的硬件能力的判断，判断结果以上述方式处理。

然后，通过自动车辆上的输出装置向驾驶员输出指示自动驾驶系统的置信度的相关信息。自动驾驶系统的置信度的相关信息至少包括：由硬件的影响后硬件能力换算的自动驾驶系统在特定路段上的置信度以及预估抵达特定路段的时间和距离。

下面以自动紧急制动功能（以下或简称AEB功能）为例详细说明本发明。同样应理解，以下实施例只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，本领域的技术人员根据本发明的上述内容作出的一些非本质的改进和调整均属于本发明的保护范围。下述示例具体的工艺参数等也仅是合适范围中的一个示例，即本领域技术人员可以通过本文的说明做合适的范围内选择，而并非要限定于下文示例的具体数值。

自动驾驶系统中，同一功能可以有多种不同系统实现方案，每种系统实现方案会为功能带来不同的功能特点和功能局限性，其具体可体现为硬件的硬件能力。例如，AEB功能中，毫米波雷达感知能力是指用于感知车辆和快速移动物体的能力，摄像头感知能力是指用于感知行人和慢速移动的能力，车辆制动系统的制动能力是指全力有效工作模式下从当前速度到速度为零所行进的距离的能力，控制系统的响应能力是指从实际碰撞风险发生到采取全力有效制动所经历的时间的能力。

以下假定自动车辆以120km/h的巡航速度行驶在高速公里道路上，详述自动驾驶系统为实现AEB功能而调用车载传感器（硬件）的情况。车载传感器至少包括：主要用于车辆和大型目标物的感知识别的毫米波雷达和主要用于行人和缓行目标物的感知识别的摄像头。因此，实现AEB功能时可进一步细分为：仅基于摄像头的AEB功能，仅基于毫米波雷达的AEB功能，或者基于摄像头和毫米波雷达融合的AEB功能。针对基于（非夜视）摄像头的AEB功能而言，对摄像头有影响力的必要环境因素例如为：光照强度、降雨量、大雾等，针对基于毫米波雷达的AEB功能，对毫米波雷达有影响力的必要环境因素例如为：沙尘暴、暴雨、空气湿度等，针对基于毫米波雷达和摄像头融合的AEB功能而言，应区分各硬件分别考虑。

确定所使用的硬件（即功能实现方案）后可基于预定义规则可获知对硬件的硬件能力产生影响力的必要环境因素有哪些，并分别获取必要环境参数与硬件的性能参数之间的关系。例如，可在系统中预定义毫米波雷达感知能力（硬件能力）的性能参数为：最大感知距离、距离分辨率、测距精度、最大探测速度、速度分辨率、测速精度、探测视角范围 FOV、角度分辨率、测角精度、目标丢失率等，以及预定义摄像头感知能力的性能参数为：探测距离、水平视场角、垂直视场角、分辨率、最低照度、动态范围、目标丢失率、检测精度等。而后建立该些性能参数与必要环境因素的对应关系。该对应关系可在系统内预定义，根据实车情况各有不同，可通过文献检索或试验标定等技术方法获知。

具体而言，基于毫米波雷达和摄像头融合的AEB功能中，区分硬件地建立硬件能力与必要环境参数的对应关系，此时针对摄像头而言，光照作为影响摄像头的硬件能力（例如行人和缓行目标物感知识别能力）的必要环境因素而被选中，光照强度在100~60000lx时，摄像头感知识别的性能（硬件能力）为100%，光照强度在50~100lx时，摄像头感知识别的性能为60%，光照强度60000lx以上时，摄像头感知识别的性能为0%。毫米波雷达的硬件能力与必要环境参数的对应关系与之原理类似，故省略赘述。

基于自动索引技术（例如，通用爬虫技术、聚焦爬虫技术、增量爬虫技术）以及数据处理提取技术等，实时通过车载的多种信息源自动索引采集预定义范围，例如3公里外区域或30分后将到达区域的必要环境因素，或者也可以同时或选择性地基于路边传感器和V2X技术感知获取预定义范围的必要环境因素，将自动索引或感知得到的必要环境因素换算成必要环境参数。例如，作为环境数据，可以是基于车载地图的隧道、桥梁、地库、山区、海拔等信息数据，基于GPS的经纬度信息数据，基于天气预报的降雨、雪、大雾、温度、光照等信息数据，基于交巡警平台的信息数据等。又，通过直接索引获取的必要环境参数例如为：基于地图数据来源的坡度（坡比）8%；基于天气预报数据来源的降雨量250ml；基于天气预报数据来源的温度-15℃等。又，通过数据处理提取方式可获取必要环境参数例如为：通过直接索引获取的“12小时内降雨量大于10ml”、“环境温度低于-0℃”的必要环境因素，换算或提取到必要环境参数“道路路面可能结冰，道路摩擦系数可能低于0.2”，通过直接索引获取的暴雨、大暴雨、特大暴雨的降雨量等必要环境因素，依据降雨量标准预先进行的能见度匹配标定试验结果可换算或提取到必要环境参数“能见度分别为50m、30m、10m”等等。

根据必要环境参数和硬件的性能参数的对应关系计算出硬件的硬件能力，例如，系统获取或计算出3公里外光照强度为70lx，则摄像头感知识别的性能为60%，则硬件能力相应地下降，将该影响后的硬件能力与当前硬件能力或规定的阈值进行比较，说明硬件的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上能力受到影响，影响后的硬件能力与当前硬件能力进行比较可表明能力与现在相比的相对下降程度，影响后的硬件能力与规定的阈值进行比较可表明能力与标准相比的绝对下降程度。

当摄像头的硬件能力在未来可能会驶入的特定路段上能力受到限制时，并不表示系统功能的实现必然受到影响，此时系统结合环境数据进一步评价，具体而言，系统识别出3公里外光照强度为70lx，摄像头感知识别的性能为60%，但由于摄像头主要用于行人和缓行目标物的感知识别，在高速公路这样的环境因素的作用下，因高速公路无行人故而光照强度虽对硬件能力有影响，但不会对系统功能有影响，该必要环境因素成为必要非关键环境因素，因此，综合判定3公里外系统AEB功能的有效性为100%。

再比如，假定自动车辆以120km/h的巡航速度行驶在高速公里道路上，系统实时感知车辆行驶路线3公里外的天气预报降雨信息，为特大暴雨，系统判断特大暴雨的能见度为10m，降雨量为大于250ml，系统实时识别能见度对摄像头感知距离产生影响，且算出摄像头的有效感知距离为15m，系统实时识别降雨量对毫米波雷达的感知距离产生影响，且算出毫米波雷达的有效感知距离为350m。

系统预先定义硬件能力的最小性能阈值如下：车速60km/h时，摄像头最小感知距离为10m才能避免与行人的碰撞，毫米波雷达最小感知距离为100m才能避免与车辆的碰撞；车速100km/h时，摄像头最小感知距离为20m才能避免与行人的碰撞，毫米波雷达最小感知距离为200m才能避免与车辆的碰撞；车速120km/h时，摄像头最小感知距离为30m才能避免与行人的碰撞，毫米波雷达最小感知距离为300m才能避免与车辆的碰撞。

系统结合计算得到的摄像头和雷达有效感知距离（受影响后的硬件能力）、预定义的最小性能阈值和实时获取的车辆运行状态参数，判定自动车辆在3公里后AEB功能的摄像头感知和雷达感知距离受损（硬件能力受到影响），分别影响对行人和车辆目标物的有效识别。系统结合3公里后实际行驶道路环境为高速路，路上无行人但周围车速较高且车通量较大，则判定摄像头的硬件能力受损不会影响AEB功能的实现，但毫米波雷达的硬件能力受损会影响AEB功能的实现，综合判定系统在3公里后路段上行驶时置信度降低，由此通过输出装置向驾驶员指示车辆在3公里后的路段上对车辆碰撞风险的规避功能置信度不足，请提高注意力。或者，当存在多条路线时，可以在综合判定系统在预定路段上行驶时置信度降低时，提示驾驶员切换为其他路线置信度较高的路线，又或者在多条路线中向驾驶员提示置信度最高的一条。此处，硬件能力受损不一定影响功能实现，但功能实现受损则体现为自动驾驶系统在功能上置信度降低。每个功能的置信度也可以通过乘以权重比等方式融合为自动驾驶系统的总的置信度，但方式方法不限于此。

根据上述，本发明通过环境因素计算其对硬件能力的影响，并再次结合环境因素反推硬件能力对系统功能的影响，以此类推，结合环境因素分别计算并判断各硬件的硬件能力对系统功能的影响，从而判断系统各功能的有效性，进而得出在未来路段上自动驾驶系统的置信度并向驾驶员提示，具有非常高的时效性和准确性，使驾驶员对未来路段的车辆应对能力提前有所了解，增强交互能力并提升驾驶体验。

以上的具体实施方式对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应当理解的是，以上仅为本发明的一种具体实施方式而已，并不限于本发明的保护范围，在不脱离本发明的基本特征的宗旨下，本发明可体现为多种形式，因此本发明中的实施形态是用于说明而非限制，由于本发明的范围由权利要求限定而非由说明书限定，而且落在权利要求界定的范围，或其界定的范围的等价范围内的所有变化都应理解为包括在权利要求书中。凡在本发明的精神和原则之内的，所做出的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种自动驾驶系统的置信度标识方法，包括：

2.根据权利要求1所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

确定并建立反映所述硬件的硬件能力的性能参数与反映所述必要环境因素的必要环境参数之间的对应关系。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

8.根据权利要求2所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

10.根据权利要求1所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

11.根据权利要求10所述的自动驾驶系统的置信度标识方法，其特征在于，

12.一种能标识置信度的自动驾驶系统，具备一个或多个处理器以及存储指令的一个或多个存储器，当所述处理器执行所述指令时使自动驾驶系统执行如下操作：

13.一种自动车辆，其特征在于，包括权利要求12所述的自动驾驶系统。

14.一种控制器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现权利要求1至10中任一项所述的置信度标识方法。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现权利要求1至10中任一项所述的置信度标识方法。