CN116750001A - 用于自动驾驶的方法和装置 - Google Patents

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CN116750001A CN202310899765.2A CN202310899765A CN116750001A CN 116750001 A CN116750001 A CN 116750001A CN 202310899765 A CN202310899765 A CN 202310899765A CN 116750001 A CN116750001 A CN 116750001A
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Abstract

本公开提供了一种用于自动驾驶的方法和装置，计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶技术。实现方案为：在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中所述当前行驶速度为当前路段的车辆限速；响应于所述指令退出所述自动驾驶模式并对车辆的所述当前行驶速度进行调整；以及响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速。

Description

用于自动驾驶的方法和装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶技术，具体涉及一种用于自动驾驶的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和自动驾驶车辆。
背景技术
在自动驾驶过程中通过设置车辆限速可以确保车辆的安全行驶并为车辆上的乘客提供较好的乘坐体验。
在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
发明内容
本公开提供了一种用于自动驾驶的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种用于自动驾驶的方法，包括：在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中所述当前行驶速度为当前路段的车辆限速；响应于所述指令退出所述自动驾驶模式并对车辆的所述当前行驶速度进行调整；以及响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速。
根据本公开的另一方面，提供了一种用于自动驾驶的装置，包括：指令接收单元，被配置成在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令；其中所述当前行驶速度为当前路段的车辆限速，行驶速度调整单元，被配置成响应于所述指令退出所述自动驾驶模式并对车辆的所述当前行驶速度进行调整；以及车辆限速调整单元，被配置成响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速。
根据本公开的另一方面，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如前所述的方法。
根据本公开的另一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如前所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现如前所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括：如前所述的自动驾驶装置或以及如前所述的电子设备。
根据本公开的一个或多个实施例，可以根据用户针对自动驾驶模式的速度调整指令对车辆限速进行调整，从而使得能够准确地获取用户针对当前限速的调整需求，并为用户提供个性化的限速方案。
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
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
图2示出了根据本公开的实施例的用于自动驾驶的方法的示例性流程图；
图3示出了将限速数据更新方案应用于后续子路段的示例；
图4示出了根据本公开的实施例的用于自动驾驶的装置的示例性框图；
图5示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围。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。
在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个要素与另一要素区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括机动车辆110、服务器120以及将机动车辆110耦接到服务器120的一个或多个通信网络130。
在本公开的实施例中，机动车辆110可以包括根据本公开实施例的计算设备和/或被配置以用于执行根据本公开实施例的方法。
服务器120可以运行使得能够实现自动驾驶的一个或多个服务或软件应用。在某些实施例中，服务器120还可以提供其他服务或软件应用，这些服务或软件应用可以包括非虚拟环境和虚拟环境。在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。机动车辆110的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。
在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从机动车辆110接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由机动车辆110的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。
网络130可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络130可以是卫星通信网络、局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、区块链网络、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(包括例如蓝牙、WiFi)和/或这些与其他网络的任意组合。
系统100还可以包括一个或多个数据库150。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库150中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库150可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库150可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
在某些实施例中，数据库150中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
机动车辆110可以包括传感器111用于感知周围环境。传感器111可以包括下列传感器中的一个或多个：视觉摄像头、红外摄像头、超声波传感器、毫米波雷达以及激光雷达(LiDAR)。不同的传感器可以提供不同的检测精度和范围。摄像头可以安装在车辆的前方、后方或其他位置。视觉摄像头可以实时捕获车辆内外的情况并呈现给驾驶员和/或乘客。此外，通过对视觉摄像头捕获的画面进行分析，可以获取诸如交通信号灯指示、交叉路口情况、其他车辆运行状态等信息。红外摄像头可以在夜视情况下捕捉物体。超声波传感器可以安装在车辆的四周，用于利用超声波方向性强等特点来测量车外物体距车辆的距离。毫米波雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于利用电磁波的特性测量车外物体距车辆的距离。激光雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于检测物体边缘、形状信息，从而进行物体识别和追踪。由于多普勒效应，雷达装置还可以测量车辆与移动物体的速度变化。
机动车辆110还可以包括通信装置112。通信装置112可以包括能够从卫星141接收卫星定位信号(例如，北斗、GPS、GLONASS以及GALILEO)并且基于这些信号产生坐标的卫星定位模块。通信装置112还可以包括与移动通信基站142进行通信的模块，移动通信网络可以实施任何适合的通信技术，例如GSM/GPRS、CDMA、LTE等当前或正在不断发展的无线通信技术(例如5G技术)。通信装置112还可以具有车联网或车联万物(Vehicle-to-Everything，V2X)模块，被配置用于实现例如与其它车辆143进行车对车(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信和与基础设施144进行车辆到基础设施(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)通信的车与外界的通信。此外，通信装置112还可以具有被配置为例如通过使用IEEE802.11标准的无线局域网或蓝牙与用户终端145(包括但不限于智能手机、平板电脑或诸如手表等可佩戴装置)进行通信的模块。利用通信装置112，机动车辆110还可以经由网络130接入服务器120。
机动车辆110还可以包括控制装置113。控制装置113可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质通信的处理器，例如中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)，或者其他的专用处理器等。控制装置113可以包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶系统。自动驾驶系统被配置为经由多个致动器响应来自多个传感器111或者其他输入设备的输入而控制机动车辆110(未示出的)动力总成、转向系统以及制动系统等以分别控制加速、转向和制动，而无需人为干预或者有限的人为干预。控制装置113的部分处理功能可以通过云计算实现。例如，可以使用车载处理器执行某一些处理，而同时可以利用云端的计算资源执行其他一些处理。控制装置113可以被配置以执行根据本公开的方法。此外，控制装置113可以被实现为根据本公开的机动车辆侧(客户端)的计算设备的一个示例。
图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
在自动驾驶过程中为车辆设置适合的限速是困难但重要的。合适的限速能够在安全驾驶的基础上为乘坐自动驾驶车辆的乘客提供良好的乘坐体验。
在本公开的实施例中提供了一种新的用于自动驾驶的方法，能够基于用户的驾驶行为的反馈为用户提供个性化的限速方案，从而优化自动驾驶的限速指导用于自动驾驶的规划速度控制。
图2示出了根据本公开的实施例的用于自动驾驶的方法的示例性流程图。
如图2所示，在步骤S202中，在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中当前行驶速度为当前路段的车辆限速。在步骤S204中，响应于指令退出自动驾驶模式并对车辆的当前行驶速度进行调整。在步骤S206中，响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速。
利用本公开的实施例的用于自动驾驶的方法，可以根据用户针对自动驾驶模式的速度调整指令对车辆限速进行调整，从而使得能够准确地获取用户针对当前限速的调整需求，并为用户提供个性化的限速方案。
以下将详细描述本公开的原理。
在步骤S202中，可以在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中当前行驶速度为当前路段的车辆限速。
当车辆处于自动驾驶模式下时，车辆根据自动驾驶模型输出的控制指令进行行驶。在行驶过程中车辆的行驶行为需要遵循一定的限速规则。例如，当在具有限速标志的路段上行驶时，车辆需要根据限速标志规定的路段限速的要求进行限速。又例如，当车辆转弯时，车辆需要根据基于弯道曲率的弯道限速的要求进行限速，以避免车辆上的乘客承受过高的向心加速度。
对于路段限速来说，自动驾驶车辆可以通过摄像头获取道路上的限速标志的限速来确定路段限速的限速值，或者自动驾驶车辆可以从预先存储用于进行自动驾驶规划的地图中读取路段限速的限速值。对于弯道限速来说，自动驾驶车辆可以获取道路的曲率以及预设的最大向心加速度来确定弯道限速的限速值。当自动驾驶车辆在道路上行驶时，可以基于路段限速和弯道限速中的较低值来确定车辆限速。在一些示例中，可以基于路段限速和弯道限速中的较低值确定当前路段的车辆限速的默认初始值。
然而，不同用户可能具有不同的驾驶习惯，从而导致同一限速方案不能满足用户的个性化驾驶需求。例如，对于路段限速来说，一些用户习惯于驾驶略高于路段限速，另一些用户习惯于驾驶略低于路段限速。又例如，对于弯道限速来说，一些用户可能能够承受比预设的最大向心加速度更高的向心加速度，另一些用户可能希望承受比预设的最大向心加速度更低的向心加速度。因此，可以以所确定的默认初始值为起点响应于用户驾驶行为对自动驾驶模式下路段的车辆限速进行调整，从而得到用户个性化的车辆限速。
步骤S202中所说的当前行驶速度为当前路段的车辆限速指的是当前行驶速度等于当前路段的车辆限速或接近于当前路段的车辆限速。例如，可以认为是要当前行驶速度偏离当前路段的车辆限速不超过预定值(或预定比例)时，都属于当前行驶速度为当前路段的车辆限速的的情况。本领域技术人员可以根据实际情况来设置上述预定值(如5km/h)或预定比例(如5％)的具体数值。
在步骤S204中，可以响应于指令退出自动驾驶模式并对车辆的当前行驶速度进行调整。
上述指令可以是用户控制车辆加速(如踩油门)或用户控制车辆减速(如踩刹车)的指令。当车辆在自动驾驶模式时接收到用户人工发出的调整车辆当前行驶速度的指令时，将退出自动驾驶模式并根据用户的指令对车辆的行驶速度进行调整。
在步骤S206中，响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速。
当车辆处于自动驾驶模式并且车辆以当前路段的车辆限速进行驾驶时，可以认为目前车辆周围不存在限制车辆达到限速的情况。例如由于堵车而导致车辆以更低的速度进行驾驶。因此，可以确定车辆能够达到限速的情况下用户发出调整车辆当前行驶速度的指令来打断自动驾驶模式，意味着用户对于目前的驾驶限速是不满意的。利用这种方式可以确定用户行为明确是针对当前车辆驾驶限速的反馈，因此基于这样的指令来调整车辆限速能够提供更好的用户个性化限速。
在一些实施例中，响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速可以包括：当指令指示增加车辆的当前行驶速度时，以预定数值或预定比例增加针对用户的当前路段的车辆限速；当指令指示降低车辆的当前行驶速度时，以预定数值或预定比例降低针对用户的当前路段的车辆限速。本领域技术人员可以根据实际情况确定用于调整车辆限速的步长，即上述预定数值或预定比例的值。例如，上述预定数值可以被设置为5km/h，上述预定比例可以被设置为3％。利用上述方法，可以在每次用户打断自动驾驶模式的情况下对车辆限速进行一定步长的调整。当用户多次驾驶通过该路段后，每次都可以基于用户的驾驶行为来确定是否要调整当前的车辆限速。当用户多次驾驶通过同一路段后，可以基于用户的历史驾驶行为为该路段确定合适的限速值。可以理解的是，当车辆限速被调整至用户满意的限速值后，用户将不再打断自动驾驶模式。利用上述以预定步长对车辆限速进行调整而不是直接将用户调整后的速度作为车辆限速的方式，用户可以获得更平滑的驾驶体验，防止由于用户的某一次驾驶速度存在波动而导致限速出现较大变化而导致驾驶体验的剧烈变化。
在一些实施例中，当前路段可以是两个路口之间的路段。然而，有时会出现两个路口之间的距离较远的情况。为了对车辆限速进行更精细化的设置，可以对两个路口之间的道路进行划分来得到距离更短的子路段。在一些实现方式中，方法200中涉及的当前路段是以预定方式对两个路口之间的道路进行划分得到的多个子路段中的一个子路段。在一些示例中，可以通过如下方式对两个路口之间的道路进行划分来得到多个子路段：在两个路口之间的道路的长度大于预定距离的情况下，将道路平均划分成至少两个子路段，其中每个子路段的长度不大于预定距离。例如，可以预先确定子路段的长度的最大值为300米，在两个路口之间的道路长度为1公里的情况下，可以将道路平均划分成4个子路段，每个子路段的长度为250米(小于300米)。可以理解的是，本领域技术人员也可以通过其他方式对两个路口之间的道路进行划分来得到多个不大于预定距离的子路段。各个子路段的长度可以是相同或不同的。通过将较长路段划分为距离较短的子路段，可以实现更精细的车辆限速设置。例如，当两个路口之间的道路由弯道和直道组成时，通过子路段划分能够实现为弯道和直道设置不同的车辆限速，从而满足不同条件下用户的个性化限速需求。
在以不超过预设距离的路段长度设置路段的车辆限速的情况下，在接收到用户调整车辆行驶速度的指令并基于该指令调整车辆限速后，可以对从包括当前位置的当前路段开始的其他子路段的车辆限速进行批量调整，从而避免用户频繁地针对车辆限速进行调整，能够简化用户的限速调整过程。
在一些实现方式中，响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速可以包括：响应于指令调整针对用户的当前路段以及从当前路段到前方下一路口的其他子路段的车辆限速。在另一些实现方式中，响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速可以包括：响应于指令调整针对用户的当前路段以及从当前路段至用户控制车辆重新进入自动驾驶模式的位置之间的其他子路段的车辆限速。当车辆行驶进入下一路口或用户控制车辆重新进入自动驾驶模式后，可以认为用户不再需要对车辆的限速进行调整。
在一些实现方式中，方法200还可以包括：对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对用户的车辆限速。
可以理解的是，基于用户针对自动驾驶模式的反馈进行限速调整的方法仅对用户驾驶经过的路段有效。这样的方法能够覆盖的路段范围是有限的。为了将用户个性化的限速扩展至用户没有驾驶经过的路段，可以对用户驾驶经过的路段的限速信息进行统计分析。
在一些示例中，可以利用用户曾经驾驶经过的多个路段的针对用户的车辆限速来构建回归问题，并利用多个路段的针对户的车辆限速的信息来确定回归模型，例如回归模型的参数。其中，回归模型可以用于路段限速和路段曲率确定针对用户的该路段的车辆限速。例如，回归模型可以是支持向量机SVM、逻辑回归等。
这里所说的用户曾经驾驶经过的多个路段可以是用户的日常驾驶路径，例如工作地点和家之间的往返路径。这样的日常驾驶路径已经由用户多次驾驶经过，因此能够收集到较好的反映用户驾驶习惯的车辆限速信息。通过构建回归问题能够根据已有的用户个性化的车辆限速信息挖掘用户针对车辆限速的个性化需求。也就是说，通过利用用户曾经驾驶经过的路段的车辆限速进行分析后得到回归模型，针对用户未驾驶经过的任一其他路段，只要将路段限速和路段曲率输入回归模型，就可以得到该路段的用户个性化的车辆限速结果。
可以理解的是，在不脱离本公开原理的情况下，本领域技术人员可以利用任何其他统计分析的方法挖掘用户针对车辆限速的个性化需求，并确定用户未驾驶经过的路段的用户个性化的车辆限速。
以下将描述根据本公开的实施例的用于自动驾驶的方法的示例。
步骤1：确定默认限速以及道路划分。
可以基于路段限速以及基于路段曲率计算的弯道限速来确定路段的默认限速。其中路段限速可以从地图中记录的信息获取。弯道限速可以基于式(1)计算得到：
a＝v2/r (1)
其中a表示向心加速度，在计算弯道限速时a的取值为1m/s2，v表示弯道限速，r是路段弯道的半径(即路段曲率的倒数)。
以路段曲率是1/100m-1为例，基于式(1)计算得到的弯道限速为10m/s(即36km/h)。
默认限速可以被确定为路段限速和弯道限速中的较低值。在路段限速是交通指示牌规定的40km/h，弯道限速是60km/h的情况下，默认限速应为40km/h。在路段限速是60km/h，弯道限速是36km/h的情况下，默认限速应为36km/h。通常，在道路较长并且没有分段的限速标志，并且道路上出现急转弯的情况下，可能出现弯道限速低于路段限速的情况。
在两个路口之间的距离低于300米的情况下，可以为两个路口之间的道路设置车辆限速。当两个路口之间的距离大于300米时，可以将两个路口之间的道路划分为多个子路段，并且每个子路段可以具有不同的限速。例如，一段1000米长的道路可以被划分为4个250米长的子路段，并且每个子路段可以具有相同或不同的限速。
对于同一路段，不同用户可以具有不同的限速数据。因此当有足够的历史驾驶数据的情况下，在同一路段可以为不同用户提供不同的限速方案，以符合不同用户的驾驶习惯。在一些情况下，道路上所有车道的限速方案是一致的。
步骤2：限速更新。
针对划分好的每个子路段的，当满足以下条件时更新该路段的限速：
(1)用户以自动驾驶模式驶入该路段；
(2)车辆的当前行驶速度在该路段限速的±5％以内；
(3)用户通过踩刹车或踩油门的方式打断自动驾驶模式。
当满足上述条件时，可以通过以下方式为该用户更新该路段的限速数据：
(1)如果用户踩油门，则将限速增加5km/h；
(2)如果用户踩刹车，则将限速减少5km/h。
可以将上述限速数据更新方案应用于接下来的子路段，直至抵达下一路口或直至用户重新启用自动驾驶模式的路段。图3示出了将限速数据更新方案应用于后续子路段的示例。如图3所示，用户在路段2踩油门后，可以将路口2之前的路段2、3、4的限速都从当前的30km/h增加至35km/h，下一路口之后的路段无需更新。当用户驾驶经过路口2后，如果用户在路段5踩刹车，那么可以将路口5、6(以及直至下一路口或直至用户重新启用自动驾驶模式的其他路口)的限速数据从当前的30km/h更新至25km/h。
利用上述方法可以使用用户的驾驶行为来学习到用户个性化的限速属于。当用户在自动驾驶模式下踩油门或刹车时，可以认为用户无法忍受继续以目前的限速进行驾驶，这非常明显地指示用户认为当前的限速是不合适的，因此可以根据用户驾驶行为来更新限速。
步骤3：限速方案扩展
当用户使用自动驾驶车辆足够长时间后(例如已经更新限速上百次)，可以将用户个性化的限速方案扩展至地图的其他部分，从而将用户个性化的限速方案应用于所有的驾驶场景。
用户的个性化限速方案可以指示例如用户对向心加速度的忍耐程度、用户轻微超速的驾驶习惯等。这一类的驾驶习惯针对其他驾驶场景是一致的。因此，可以利用回归方法对用户个性化限速进行建模。通过使用路段限速和路段曲率作为回归模型的输入，使用用户的个性化限速作为模型的目标输出，可以构建回归问题f(路段限速，路段曲率)＝用户个性化限速。可以使用回归方法来解决上述回归问题，例如使用SVM、逻辑回归等方法。
可以将上述用于确定用户个性化限速的回归模型应用于用户的个人数据，并使用上述个人数据作为用户的驾驶辅助。
图4示出了根据本公开的实施例的用于自动驾驶的装置的示例性框图。
如图4所示，装置400包括：指令接收单元410，被配置成在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中当前行驶速度为当前路段的车辆限速；行驶速度调整单元420，被配置成响应于指令退出自动驾驶模式并对车辆的当前行驶速度进行调整；以及车辆限速调整单元430，被配置成响应于指令调整针对用户的至少包括当前路段的道路的车辆限速。
在一些实施例中，车辆限速调整单元430被配置成：当指令指示增加车辆的当前行驶速度时，以预定数值或预定比例增加用于用户的当前路段的车辆限速；当指令指示降低车辆的当前行驶速度时，以预定数值或预定比例降低用于用户的当前路段的车辆限速。
在一些实施例中，当前路段是以预定方式对两个路口之间的道路进行划分得到的多个子路段中的一个子路段。
在一些实施例中，多个子路段是通过以下方式划分的：在两个路口之间的道路的长度大于预定距离的情况下，将道路平均划分成至少两个子路段，其中每个子路段的长度不大于预定距离。
在一些实施例中，车辆限速调整单元430被配置成：响应于指令调整针对用户的当前路段以及从当前路段到前方下一路口的其他子路段的车辆限速，或响应于指令调整针对用户的当前路段以及从当前路段至用户控制车辆重新进入自动驾驶模式的位置之间的其他子路段的车辆限速。
在一些实施例中，车辆限速的初始值是基于地图限速和预定转弯限速中的较小值确定的。
在一些实施例中，装置400还包括：分析单元，被配置成对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对用户的车辆限速。
在一些实施例中，对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对用户的其他路段的车辆限速包括：利用针对用户的多个路段的车辆限速确定回归模型，其中回归模型基于路段限速和路段曲率确定针对用户的该路段的车辆限速。
应当理解，图4中所示装置400的各个模块或单元可以与参考图2描述的方法200中的各个步骤相对应。由此，上面针对方法200描述的操作、特征和优点同样适用于装置400及其包括的模块以及单元。为了简洁起见，某些操作、特征和优点在此不再赘述。
虽然上面参考特定模块讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个单元的功能可以分为多个单元，和/或多个单元的至少一些功能可以组合成单个单元。
还应当理解，本文可以在软件硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。上面关于图4描述的各个单元可以在硬件中或在结合软件和/或固件的硬件中实现。例如，这些单元可以被实现为计算机程序代码/指令，该计算机程序代码/指令被配置为在一个或多个处理器中执行并存储在计算机可读存储介质中。可替换地，这些单元可以被实现为硬件逻辑/电路。例如，在一些实施例中，单元410至430中的一个或多个可以一起被实现在片上系统(System on Chip,SoC)中。SoC可以包括集成电路芯片(其包括处理器(例如，中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、微控制器、微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)等)、存储器、一个或多个通信接口、和/或其他电路中的一个或多个部件)，并且可以可选地执行所接收的程序代码和/或包括嵌入式固件以执行功能。
根据本公开的另一方面，还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；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根据本公开实施例的方法。
根据本公开的另一方面，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，计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开实施例的方法。
根据本公开的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的另一方面，还提供了一种自动驾驶车辆，包括根据本公开实施例的装置以及上述的电子设备中的一者。
参考图5，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备500的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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/或者要求的本公开的实现。
如图5所示，电子设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储电子设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
电子设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506、输出单元507、存储单元508以及通信单元509。输入单元506可以是能向电子设备500输入信息的任何类型的设备，输入单元506可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元507可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元508可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元509允许电子设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200。例如，在一些实施例中，方法200可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到电子设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的方法200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200。
本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。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。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
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，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (20)

1.一种用于自动驾驶的方法，包括：
在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中所述当前行驶速度为当前路段的车辆限速；
响应于所述指令退出所述自动驾驶模式并对车辆的所述当前行驶速度进行调整；以及
响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速。
2.如权利要求1所述的方法，其中，响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速包括：
当所述指令指示增加车辆的所述当前行驶速度时，以预定数值或预定比例增加用于所述用户的所述当前路段的车辆限速；
当所述指令指示降低车辆的所述当前行驶速度时，以预定数值或预定比例降低用于所述用户的所述当前路段的车辆限速。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述当前路段是以预定方式对两个路口之间的道路进行划分得到的多个子路段中的一个子路段。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述多个子路段是通过以下方式划分的：
在所述两个路口之间的道路的长度大于预定距离的情况下，将所述道路平均划分成至少两个子路段，其中每个子路段的长度不大于所述预定距离。
5.如权利要求3或4所述的方法，其中，响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速包括：
响应于所述指令调整针对所述用户的所述当前路段以及从所述当前路段到前方下一路口的其他子路段的车辆限速，或
响应于所述指令调整针对所述用户的所述当前路段以及从所述当前路段至用户控制车辆重新进入所述自动驾驶模式的位置之间的其他子路段的车辆限速。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆限速的初始值是基于路段限速和弯道限速中的较低值确定的。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：
对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对所述用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对所述用户的车辆限速。
8.如权利要求7所述的方法，其中，对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对所述用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对所述用户的车辆限速包括：
利用针对所述用户的所述多个路段的车辆限速确定回归模型，其中所述回归模型基于路段限速和路段曲率确定针对所述用户的该路段的车辆限速。
9.一种用于自动驾驶的装置，包括：
指令接收单元，被配置成在自动驾驶模式下接收用户发出的指示调整车辆的当前行驶速度的指令，其中所述当前行驶速度为当前路段的车辆限速；
行驶速度调整单元，被配置成响应于所述指令退出所述自动驾驶模式并对车辆的所述当前行驶速度进行调整；以及
车辆限速调整单元，被配置成响应于所述指令调整针对所述用户的至少包括所述当前路段的道路的车辆限速。
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述车辆限速调整单元被配置成：
当所述指令指示增加车辆的所述当前行驶速度时，以预定数值或预定比例增加用于所述用户的所述当前路段的车辆限速；
当所述指令指示降低车辆的所述当前行驶速度时，以预定数值或预定比例降低用于所述用户的所述当前路段的车辆限速。
11.如权利要求9所述的装置，其中，所述当前路段是以预定方式对两个路口之间的道路进行划分得到的多个子路段中的一个子路段。
12.如权利要求11所述的装置，其中，所述多个子路段是通过以下方式划分的：
在所述两个路口之间的道路的长度大于预定距离的情况下，将所述道路平均划分成至少两个子路段，其中每个子路段的长度不大于所述预定距离。
13.如权利要求11或12所述的装置，其中，所述车辆限速调整单元被配置成：
响应于所述指令调整针对所述用户的所述当前路段以及从所述当前路段到前方下一路口的其他子路段的车辆限速，或
响应于所述指令调整针对所述用户的所述当前路段以及从所述当前路段至用户控制车辆重新进入所述自动驾驶模式的位置之间的其他子路段的车辆限速。
14.如权利要求9所述的装置，其中，所述车辆限速的初始值是基于地图限速和预定转弯限速中的较小值确定的。
15.如权利要求9所述的装置，还包括：
分析单元，被配置成对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对所述用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对所述用户的车辆限速。
16.如权利要求15所述的装置，其中，对针对所述用户进行过限速调整的多个路段的针对所述用户的车辆限速进行统计分析，以为地图中未针对所述用户进行限速调整的其他路段确定针对所述用户的车辆限速包括：
利用针对所述用户的所述多个路段的车辆限速确定回归模型，其中所述回归模型基于路段限速和路段曲率确定针对所述用户的该路段的车辆限速。
17.一种电子设备，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1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
20.一种自动驾驶车辆，包括：
根据权利要求9所述的自动驾驶装置或以及根据权利要求17所述的电子设备。
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