CN118135830A - 自动驾驶控制方法及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供了自动驾驶控制方法及车辆，其中方法包括：获取车辆的当前规划行驶路径；确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的；以及基于所述确定的结果执行风险缓解措施。

Description

自动驾驶控制方法及车辆

技术领域

本发明涉及道路交通安全技术领域，更具体地，涉及自动驾驶控制方法及车辆。

背景技术

近年来，越来越多的汽车配备了不同程度的驾驶辅助系统和自动驾驶能力(L0－L5)。这类汽车通常都配置有多个不同类型的传感器，例如摄像头、雷达、激光雷达等等，从而使汽车可以通过自身的车载传感器来获取周围环境的感知信息，进而为驾驶辅助和自动驾驶决策提供支持。

对于自动驾驶或驾驶辅助而言，避免车辆与车辆、行人、障碍物或其他物体碰撞是基础和主要的功能之一。然而，目前的自动驾驶或驾驶辅助系统在实现避免碰撞功能方面主要依赖于传感器系统的实时感测和运算，例如基于各传感器的实时数据进行目标识别、轨迹预测等，这些都依赖于各类模型和算法的实时运算，因此对于传感设备和车载处理器的性能要求极高，进而导致车辆的整体成本十分昂贵。

此外，在一些紧急情况下，例如遭遇到前方较近距离处有行人或车辆侵入车道，此时即使自动驾驶或驾驶辅助系统成功检测到了这类危险情形，但通常也不得不采取紧急刹车来避免碰撞。这不仅不能确保碰撞事故不会发生，而且也导致乘客的乘坐体验下降，并可能对制动驾驶或驾驶辅助功能的可靠性产生质疑。

因此，希望寻找一种较低成本的避免碰撞事故发生的方案作为现有碰撞避免方案的替代或补充。

发明内容

提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

针对以上问题，本发明提供了一种基于紧急刹车事件的避免碰撞的方法及驾驶辅助系统。本发明可通过收集车辆采集或上报的紧急刹车事件来标识出潜在的风险区域。当车辆行驶到风险区域附近时，驾驶辅助系统可基于风险区域信息做出相应的风险缓解措施，从而降低交通安全风险。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于车辆的自动驾驶控制方法，包括：获取车辆的当前规划行驶路径；确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的；以及基于所述确定的结果执行风险缓解措施。

根据本发明的进一步实施例，确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域进一步包括：检查所述当前规划行驶路径所涉及的各位置是否被标识为紧急刹车风险区域。

根据本发明的进一步实施例，确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域进一步包括：获取至少覆盖与所述当前规划行驶路径相关联的区域的紧急刹车风险区域信息；以及将所述当前规划行驶路径所涉及的位置坐标与所述紧急刹车风险区域信息中的位置坐标进行比对。

根据本发明的进一步实施例，所述紧急刹车事件数据包括以下中的至少一者：包含路面刹车痕迹的图像；以及指示车辆执行紧急刹车的日志数据。

根据本发明的进一步实施例，所述方法进一步包括：获取所述车辆的当前位置，并且基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：响应于检测到所述车辆行驶到距离所述紧急刹车风险区域的阈值距离内，调整自动驾驶策略。

根据本发明的进一步实施例，调整自动驾驶策略包括以下动作中的至少一者：调整所述车辆的车速；基于所述紧急刹车风险区域调整所述车辆的行驶车道；以及基于所述紧急刹车风险区域调整自动驾驶的等级。

根据本发明的进一步实施例，基于所述紧急刹车风险区域调整所述车辆的行驶车道进一步包括：基于与所述紧急刹车风险区域相关联的避让建议信息来决定向哪一侧变换行驶车道。

根据本发明的进一步实施例，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：重新规划行驶路径以选择与所述当前规划行驶路径相比包含较少数量的所述紧急刹车风险区域的行驶路径。

根据本发明的进一步实施例，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：基于与所述紧急刹车风险区域相关联的风险等级来确定要执行的风险缓解措施。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于标识紧急刹车风险区域的方法，包括：收集指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据；基于收集到的紧急刹车事件数据确定不同区域的历史紧急刹车事件发生数量；以及将历史紧急刹车事件发生数量达到阈值的区域标识为所述紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车事件数据包括以下中的至少一者：包含路面刹车痕迹的图像；以及指示车辆执行紧急刹车的日志数据。

根据本发明的又一方面，提供了一种车辆，包括：定位单元，所述定位单元被配置成获取所述车辆的当前位置；导航单元，所述导航单元被配置成规划车辆行驶路径；以及自动驾驶单元，所述自动驾驶单元被配置成：从所述导航单元获取车辆的当前规划行驶路径；确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的；以及基于所述确定的结果执行风险缓解措施。

与现有技术相比，本发明提供的避免碰撞的方法及驾驶辅助系统至少具有以下优点：

1、基于指示紧急刹车事件的标志信息及数据，有效标识存在潜在交通安全风险的区域；

2、可与地图或导航应用结合，在车辆行驶到风险区域附近时，驾驶辅助系统可采取相应的风险缓解措施，降低事故风险，提升乘客体验；

3、本发明的方案可降低对于传感器和处理器的实时运算能力的依赖，降低了硬件成本。

通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解，前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的，不会对所要求保护的各方面形成限制。

附图说明

为了能详细地理解本发明的上述特征所用的方式，可以参照各实施例来对以上简要概述的内容进行更具体的描述，其中一些方面在附图中示出。然而应该注意，附图仅示出了本发明的某些典型方面，故不应被认为限定其范围，因为该描述可以允许有其它等同有效的方面。

图1是根据本发明的一个实施例的用于提供基于紧急刹车事件的驾驶辅助的系统的示例架构图。

图2示出了根据本发明的一个实施例的用于标识紧急刹车风险区域的方法的示例流程图。

图3示出了为风险区域设置不同风险等级的示例。

图4示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的自动驾驶控制方法的示例流程图。

图5示出了根据本发明的一个实施例的车辆的示例结构图。

具体实施方式

下面结合附图详细描述本发明，本发明的特点将在以下的具体描述中得到进一步的显现。

在本申请中，术语“自动驾驶”可泛指任何程度或处于按任何分级法所分的任一等级中的自动驾驶功能，因而也包括驾驶辅助功能，因此为描述的简洁，在本申请的上下文中，“自动驾驶功能/技术/系统”、“驾驶辅助功能/技术/系统”、“智能驾驶”等将统一表述为“自动驾驶”。

在道路驾驶环境中，有时可以在路面上观察到车辆刹车痕迹。这类刹车痕迹是由于驾驶员在驾驶过程中采取紧急制动(即所谓的“紧急刹车”或简称“急刹”)引发汽车轮胎与路面之间剧烈摩擦而导致。因此，一般而言，道路路面上遗留的刹车痕迹与行驶过程中的各类突发状况之间存在明显的关联性，有些经验丰富的驾驶员通过观察刹车痕迹可以意识到交通安全风险的存在。此外，许多车辆都将车辆的状态数据、行驶数据等持续记录为日志数据，其中也包括了与车辆曾采取过的紧急刹车行为相关联的日志数据。然而，经验欠缺的驾驶员、以及目前的自动驾驶技术都没有有效利用这一信息来提示交通安全风险或采取避险措施。

为此，本发明提供了一种基于紧急刹车事件的自动驾驶控制方法和系统。图1是根据本发明的一个实施例的用于提供基于紧急刹车事件的驾驶辅助的系统的示例架构图。如图1中所示，在道路上行驶有多辆车辆(101a,101b,…,101n)。这些车辆中可包括能够持续记录车辆行驶过程中的车辆状态数据和行驶数据(以下统称“日志数据”)的车辆，当执行了一次紧急刹车后，这些车辆可将与本次紧急刹车的相关数据直接或间接地上报给相关联的服务器(102)。这些车辆中还可包括配备有环境探测能力的传感器的车辆，例如配备有能够捕获道路画面的摄像头。这些摄像头可被配置成具有识别道路上的刹车痕迹的能力。当识别到刹车痕迹时，这些车辆可将相关信息直接或间接地上报给相关联的服务器(102)。作为一个示例，车辆101a执行了一次紧急刹车，并在路面上留下了刹车痕迹103。车辆101a将与本次紧急刹车相关的日志数据报告给服务器102。在此次事件之后，途径的另一车辆101b具有识别刹车痕迹能力，在途径图中的路段时，传感器识别出了留在路面上的刹车痕迹103，于是将该信息报告给服务器102，例如与刹车痕迹103相关的照片、地点和时机。

服务器(102)的拥有方或部署方可以是地图服务供应商、导航服务供应商、汽车整车制造商、或任何提供紧急刹车事件数据收集和分析服务的实体。服务器(102)可对收集到的由车辆上报的紧急刹车事件数据进行分析，例如分析不同区域存在的紧急刹车事件的密度，进而标识出交通安全风险区域。关于风险区域的信息可提供给车辆，尤其是具备自动驾驶能力的车辆，从而当车辆行驶到风险区域附近时，车辆的自动驾驶系统可以采取减速、变换车道等风险缓解措施，或者重新规划行驶路径，从而避免交通安全事故的发生。应当理解的是，关于风险区域的信息可以被提供给任何车辆，并不限于具备紧急刹车事件采集和上报能力的车辆，也不限于具备自动驾驶能力的车辆。

图2示出了根据本发明的一个实施例的用于标识紧急刹车风险区域的方法200的示例流程图。在一个示例中，方法200可以由地图/导航服务供应商、汽车整车制造商或其他合适实体的服务器来执行。如图1中所示，方法200开始于步骤202，收集指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据。作为非限制性示例，紧急刹车事件数据可包括但不限于：

包含路面刹车痕迹的图像，以及

指示车辆执行紧急刹车的日志数据，包括车辆在紧急刹车事件过程中及前后的位置信息、车速变化、行驶方向、转向数据、油门踏板数据、刹车踏板数据等等。

如之前提到的，紧急刹车事件数据可主要来源于车辆的上报，日志数据通常带有时间信息，而路面刹车痕迹在上报时可附加图像的采集时间及相关位置信息。附加地，部分数据也可以由其他来源获取。例如，刹车痕迹数据也可以由交通行政部门、路政养护部门、保险公司、或用户提供，例如提供拍摄的现场照片和位置信息。此外，上报的信息一般也含有时间信息，以指示该刹车痕迹存在的时间。

作为非限制性示例，紧急刹车事件的上报可以是车辆自动进行的。更具体地，车辆可使用预训练的紧急刹车事件识别模型来自行判断车辆拍摄到的画面中是否包括路面刹车痕迹，或者从日志数据中判断车辆是否刚刚经历了一次紧急刹车。这一识别模型可以通过对与真实事件相关联的图像和日志数据进行打标得到训练数据集，再基于训练数据集利用机器学习技术进行训练得到。

在步骤204，基于收集到的紧急刹车事件数据确定不同区域的历史紧急刹车事件发生数量。在紧急刹车事件数据是路面刹车痕迹的示例中，历史紧急刹车事件发生数量可由不同的刹车痕迹数量来指示。在紧急刹车事件数据是日志数据的示例中，历史紧急刹车事件发生数量可由不同的上报记录数量来指示。在一个非限制性示例中，可根据一定长度或距离范围将道路划分成多个区域，每一个区域中收集到的历史紧急刹车事件发生数量越多，该区域潜在的交通安全风险越高。

在一个示例中，区域可以是静态划分的，例如将交叉路口划分为一个区域，将每一条道路按照长度(例如30米、50米、100米)划分成一段段的区域。具体采用的划分区域的长度可以是统一的，也可以根据不同的道路等级、道路车速、路况、采集到的刹车痕迹的长度来灵活地设定。例如在高速公路上，可以每200米划分一个区域，而在普通城市道路，可以每30米划分一个区域。替代地，区域可以根据收集到的历史紧急刹车事件数据动态划分。例如，不需要为一条其中没有紧急刹车事件被上报的道路设置区域，而当一条位于未划分区域内的新的紧急刹车事件数据被上报时，可随即在该紧急刹车事件所在位置划分一个区域，这个区域可涵盖例如整条刹车痕迹或涵盖紧急刹车行为的起点和终点，并前后放宽一定长度。这种动态划分区域的优点是可以显著减少服务器端的相关工作量，包括考虑区域划分设置和调整、确定和更新每一个区域的紧急刹车事件发生数量等等。在区域划分后，就可以根据区域统计其中历史紧急刹车事件的发生数量。

在步骤206，将历史紧急刹车事件发生数量达到阈值的区域标识为所述紧急刹车风险区域。阈值可以是预先设定的指示历史紧急刹车事件发生数量的值，该数量的多少通常可有效指示同一位置再次发生需要急刹车的紧急情况的可能性。阈值的最低值可以是1，即表示只要某一处有上报过紧急刹车事件，就将该处标识为风险区域。优选地，阈值可以是2或者更大，即表示至少在同一处存在两次紧急刹车事件上报，才将该处标识为风险区域。可以理解，如果某一处只有一条紧急刹车事件上报记录，更多地反映的是偶然性，而如果某处存在两条以上的紧急刹车事件上报记录，则一定程度上反映出必然性，即该处道路环境存在容易触发交通安全事故的风险因素，例如存在视觉盲区、处于路口附近、经常有行人/非机动车/动物横穿道路、道路路况不佳、有落石、有急弯等等。此外，可以理解，阈值设置得越低，风险区域的数量就越多。如果风险区域的数量过多导致频繁地提醒驾驶员，可能反而导致驾驶员的反感和麻木，也有可能对交通环境的整体通行效率产生不利影响。基于上述考虑，阈值可根据实际情况设置为合适的值，并且也可以在不同的区域设置不同的阈值。当区域的历史紧急刹车事件发生数量达到或超过阈值时，则该区域被标识为紧急刹车风险区域。

可选地，可进一步基于历史紧急刹车事件发生数量的大小为紧急刹车风险区域设置多个风险等级。例如，可为不同风险等级设置不同的紧急刹车事件发生数量阈值。以路面刹车痕迹为例，图3示出了为风险区域设置不同风险等级的示例。在图3的示例中，以固定100米作为区域划分的距离范围。除了不存在刹车痕迹的普通区域之外，设置了两级风险等级以及相应的两个阈值，其中第一阈值为1，第二阈值为6。相应地，当刹车痕迹数量在1-5时，该区域被标识为一般风险区域或中风险区域，而当刹车痕迹数量在6及以上时，该区域被标识为高风险区域。

刹车痕迹在一段时间后可能会自然消失或人为清除，但经过上报，系统中就会保存有刹车痕迹的数据记录，使得一个区域即使现在路面不存在刹车痕迹，也可以因为其历史刹车痕迹数据而被标识为风险区域，从而对经过的车辆驾驶员作出提醒，这也是本发明的目的和作用之一。然而，在一些风险区域，在一定时间后，原先的风险因素可能被消除。例如，交通安全管理部门在一个容易发生横穿道路导致碰撞事故的区域设置了交通信号灯，或者在道路中间设置了隔离栏不允许横穿道路，这种情况下，原先的风险隐患被消除。在这种情况下，仍然保留风险区域的标识将会影响通行效率，而且会导致用户对风险区域的标识的准确性产生怀疑。因此，可选地，方法200还可包括对标识的风险区域进行验证，并基于验证结果调整风险区域的标识。在一个示例中，验证手段可以包括发送指令给经过该区域的车辆，让其采集和上传该区域环境的照片或视频，从而可以通过与历史照片或视频进行对比来判断是否有排除风险的措施发生。此外，也可设定一个时间段长度(例如1年)，当距离前一次上报该区域的刹车痕迹或刹车事件日志数据后的这一段时间内都没有新的紧急刹车事件数据上报，就可以取消该区域的风险区域标识，即恢复为普通区域。在设置有多个风险等级的示例中，调整风险区域标识也包括降低、维持、或提高风险等级。

在一个实施例中，标识出的风险区域的信息可以被集成到现有的数字地图中，使得该信息可以被自动驾驶系统获取。在其他实施例中，标识出的风险区域的信息可以在导航应用中呈现给用户。在又一实施例中，标识出的风险区域的信息还可被提供给交通管理部门或路政养护部门，以便采取合适的措施，例如增加警示标志、增加交通设施(例如反光镜、隔离栏等)、道路清理养护等等。

图4示出了根据本发明的一个实施例的用于车辆的自动驾驶控制方法400的示例流程图。在一个示例中，方法400可以由与车载系统集成或独立的自动驾驶单元来执行。如图4中所示，方法400开始于步骤402，获取车辆的当前规划行驶路径。车辆的当前规划行驶路径可以是由车辆的地图或导航系统当前所使用的规划路径，而车辆的自动驾驶单元正沿该规划行驶路径自动驾驶车辆。

在步骤404，确定当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域。如之前所描述的，紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的。

作为一个示例，确定当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域可进一步包括：检查当前规划行驶路径所涉及的各位置是否被标识为紧急刹车风险区域。例如，在紧急刹车风险区域的标识信息已经被集中在地图数据中的情况下，在获得规划路径时，就已经一并获取了不同位置的各类标识信息，紧急刹车风险区域可以是其中的一种。因此，可通过检查这些标识信息来确定规划路径中是否包含紧急刹车风险区域。

作为又一示例，确定当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域可进一步包括：获取至少覆盖与当前规划行驶路径相关联的区域的紧急刹车风险区域信息，以及将当前规划行驶路径所涉及的位置坐标与紧急刹车风险区域信息中的位置坐标进行比对。例如，在紧急刹车风险区域的标识信息并未被集中在地图数据中，而是作为单独的数据库、数据列表或数据服务的情况下，可先获取至少能够覆盖当前规划行驶路径的区域部分的数据，随后将规划行驶路径中所涉及的位置与这部分数据中所包含的紧急刹车风险区域的位置进行比对，由此确定当前规划路径中是否包含紧急刹车风险区域。

在步骤406，基于确定的结果执行风险缓解措施。在一个示例中，基于确定的结果执行风险缓解措施可进一步包括响应于检测到车辆行驶到距离紧急刹车风险区域的阈值距离内，调整自动驾驶策略。

车辆的当前位置可以通过车辆的定位单元来获取，例如支持GPS、北斗、伽利略、格洛纳斯等卫星定位系统的定位设备。在一个示例中，车辆的当前位置可至少包含车辆的经纬度坐标值，进而可转换成数字地图中的相应位置。

如之前所描述的，紧急刹车风险区域的位置信息已经知晓，因此基于风险区域的位置信息和当前车辆的实时位置，能够检测出车辆是否已行驶到接近风险区域。“接近”的判定可基于预先设定的标准。例如，当车辆的实时位置与风险区域的中心或边缘位置的距离小于一定值时(例如100米)，可判定为接近。替代地，也可以进一步结合车辆的车速来确定车辆是否接近风险区域，例如当当前车速较高时(例如120km/h)，在距离风险区域的中心或边缘位置200米时就可以判定为接近。这样设置的目的在于，自动驾驶系统能够有更多可能采取的风险缓解措施可选择，进而从中选择最安全和/或能够提供最高用户舒适性的措施来执行。

作为非限制性示例，调整自动驾驶策略可包括但不限于以下动作中的至少一者：

(1)调整车辆的车速

当前方接近紧急制动风险区域时，自动驾驶系统可主动降低车速。可选地，当获取到的风险区域信息中包括了该风险区域的建议安全车速时，可判断当前车速是否超过了建议安全车速，如果超过则将速度降低至该建议安全车速。

(2)基于紧急刹车风险区域调整车辆的行驶车道

在获取到的风险区域信息能够精确地指示紧急事件所发生或涉及的车道时，自动驾驶系统可判断当前行驶的车道是否受到影响，并且在必要时，可以控制车辆执行变道。根据本发明的非限制性示例，紧急事件所发生或涉及的车道可以通过例如对包含路面刹车痕迹的图像进行车道标志线识别来确定。在紧急刹车事件数据是日志数据的示例中，也可要求车辆在上报日志数据中，同时将摄像头(如果有的话)所拍摄的画面一并上传供识别。在上报车辆本身具备自动驾驶能力的情况下，通常车载系统已能够准确标识所处车道，因此车道数据可以作为日志数据的一部分被记录并上报。

在本发明的一个可选实施例中，基于路面刹车痕迹或日志数据，可以分析出潜在风险来源。更具体地，在通常情况下，人类驾驶员通常在需要紧急避让时，会本能地控制车辆朝远离危险来源的一侧转向。例如，当突然有行人、动物、车辆从车辆行驶的车道左侧侵入时，人类驾驶员通常会在紧急刹车的同时，下意识地向右侧转动方向盘，以尝试紧急避让。因此，基于这一原理，服务器在标识紧急刹车风险区域的同时，可以尝试提出可能的避让建议信息，例如建议向左或向右变道。在存在这类避让建议信息的情况下，自动驾驶系统可在确保安全的情况下，基于这一信息来决定向哪一侧变换行驶车道。

(3)基于紧急刹车风险区域调整自动驾驶的等级

在检测到前方接近紧急制动风险区域时，自动驾驶的等级可被降低甚至退出，这相应地也可能涉及到需要驾驶员部分或全部接管驾驶，从而使包括驾驶员在内的车内乘客能够对可能到来的潜在风险做好必要的准备。

需要指出的是，上述提到或未提到的调整自动驾驶策略的动作可以分开或组合地执行，例如既降低车速，也执行变道。

在又一实施例中，基于确定的结果执行风险缓解措施也可进一步包括：重新规划行驶路径以选择与当前规划行驶路径相比包含较少数量的紧急刹车风险区域的行驶路径。在规划路径时，导航系统在条件允许的情况下，通常会给出若干条可选路线供选择。在这种情况下，可针对每一条可选路线确定其中所包含的紧急刹车风险区域的数量，并选择其中包含较少风险区域的那一条作为规划行驶路径，从而最大程度地规避这类风险。

此外，在又一实施例中，当获取到的紧急刹车风险区域的信息中还包括与各风险区域相关联的风险等级信息时，基于确定的结果执行风险缓解措施可进一步包括：基于与紧急刹车风险区域相关联的风险等级来确定要执行的风险缓解措施。例如，当一条规划路径中具有多个最高风险等级的区域时，可以忽视其他诸如路程更远、耗时更长等不利因素而选择具有较少、较低风险等级的风险区域的规划路径。在另一示例中，可基于前方邻近的风险区域的风险等级决定要降低车速到具体什么速度，或者基于风险等级来决定是否在减速的是否还需要同时执行变道。

图5示出了根据本发明的一个实施例的车辆500的示例结构图。如图5中所示，车辆500可包括用于确定车辆500的当前位置的定位单元501、用于规划车辆行驶路径的导航单元502、以及用于执行车辆的自动驾驶控制的自动驾驶单元503。定位单元501可以是常用的各种车载定位设备，例如支持GPS、北斗、伽利略、格洛纳斯等卫星定位系统的设备。导航单元502可以是车载导航系统或者车载系统中安装的导航应用。自动驾驶单元503可被配置成从导航单元502获取车辆的当前规划行驶路径，确定当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的，以及基于确定的结果执行风险缓解措施。

以上所已经描述的内容包括所要求保护主题的各方面的示例。当然，出于描绘所要求保护主题的目的而描述每一个可以想到的组件或方法的组合是不可能的，但本领域内的普通技术人员应该认识到，所要求保护主题的许多进一步的组合和排列都是可能的。从而，所公开的主题旨在涵盖落入所附权利要求书的精神和范围内的所有这样的变更、修改和变化。

Claims (15)

1.一种用于车辆的自动驾驶控制方法，包括：

获取车辆的当前规划行驶路径；

确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的；以及

基于所述确定的结果执行风险缓解措施。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域进一步包括：

检查所述当前规划行驶路径所涉及的各位置是否被标识为紧急刹车风险区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域进一步包括：

获取至少覆盖与所述当前规划行驶路径相关联的区域的紧急刹车风险区域信息；以及

将所述当前规划行驶路径所涉及的位置坐标与所述紧急刹车风险区域信息中的位置坐标进行比对。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述紧急刹车事件数据包括以下中的至少一者：

包含路面刹车痕迹的图像；以及

指示车辆执行紧急刹车的日志数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：获取所述车辆的当前位置，并且

基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：

响应于检测到所述车辆行驶到距离所述紧急刹车风险区域的阈值距离内，调整自动驾驶策略。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，调整自动驾驶策略包括以下动作中的至少一者：

调整所述车辆的车速；

基于所述紧急刹车风险区域调整所述车辆的行驶车道；以及

基于所述紧急刹车风险区域调整自动驾驶的等级。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述紧急刹车风险区域调整所述车辆的行驶车道进一步包括：

基于与所述紧急刹车风险区域相关联的避让建议信息来决定向哪一侧变换行驶车道。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：

重新规划行驶路径以选择与所述当前规划行驶路径相比包含较少数量的所述紧急刹车风险区域的行驶路径。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：

基于与所述紧急刹车风险区域相关联的风险等级来确定要执行的风险缓解措施。

10.一种用于标识紧急刹车风险区域的方法，包括：

收集指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据；

基于收集到的紧急刹车事件数据确定不同区域的历史紧急刹车事件发生数量；以及

将历史紧急刹车事件发生数量达到阈值的区域标识为所述紧急刹车风险区域，

其中所述紧急刹车事件数据包括以下中的至少一者：

包含路面刹车痕迹的图像；以及

指示车辆执行紧急刹车的日志数据。

11.一种车辆，其特征在于，包括：

定位单元，所述定位单元被配置成获取所述车辆的当前位置；

导航单元，所述导航单元被配置成规划车辆行驶路径；以及

自动驾驶单元，所述自动驾驶单元被配置成：

从所述导航单元获取车辆的当前规划行驶路径；

确定所述当前规划行驶路径中是否包含紧急刹车风险区域，其中所述紧急刹车风险区域是基于指示历史紧急刹车事件的紧急刹车事件数据标识的；以及

基于所述确定的结果执行风险缓解措施。

12.如权利要求11所述的车辆，其特征在于，所述紧急刹车事件数据包括以下中的至少一者：

包含路面刹车痕迹的图像；以及

指示车辆执行紧急刹车的日志数据。

13.如权利要求11所述的车辆，其特征在于，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：

响应于检测到所述车辆行驶到距离所述紧急刹车风险区域的阈值距离内，调整自动驾驶策略。

14.如权利要求13所述的车辆，其特征在于，调整自动驾驶策略包括以下动作中的至少一者：

调整所述车辆的车速；

基于所述紧急刹车风险区域调整所述车辆的行驶车道；以及

基于所述紧急刹车风险区域调整自动驾驶的等级。

15.如权利要求11所述的车辆，其特征在于，基于所述确定的结果执行风险缓解措施进一步包括：

指令所述导航单元重新规划行驶路径以选择与所述当前规划行驶路径相比包含较少数量的所述紧急刹车风险区域的行驶路径。