JP7292338B2 - 自動運転機能制御方法、装置、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本出願は、コンピュータ技術の分野に関し、具体的には、自動運転技術に関する。

自動運転車両は、コンピュータシステムにより自動運転技術を用いて無人運転を実現することができる。現在、自動運転車両で用いられる自動運転技術は、Ｌ１レベル－Ｌ５レベルとして示される５段階に分けられることができ、段階が高いほど自動運転機能のスマート化が高いことを示す。現在、市場では、形を取り始める自動運転車両は、一般に、Ｌ１レベルとＬ２レベルの先進運転支援システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＡＤＡＳ）を搭載しており、将来、Ｌ３レベルの自動運転機能を搭載した自動運転車両は、世界市場に徐々に投入される。Ｌ１レベル～Ｌ３レベルの自動運転機能は、いずれも一部の運転環境でしか正常に使用できないため、Ｌ１レベル～Ｌ３レベルの自動運転機能を搭載した自動運転車両に対して、自動運転機能の使用をどのように制御することはきわめて重要な意味を持つ。

本出願の実施例は、自動運転機能制御の正確性および合理性を向上させるための自動運転機能制御方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。

本発明の第１の態様は、自動運転機能制御方法を提供し、運転関連データを取得するステップと、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するステップと、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップと、を含む。

本発明の第２の態様は、自動運転機能制御装置を提供し、運転関連データを取得するように構成される運転関連データ取得モジュールと、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するように構成される走行シーンのタイプ決定モジュールと、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するように構成される目標自動運転機能決定モジュールと、を備える。

本出願の第３の態様は、電子機器を提供し、少なくとも一つのプロセッサと、前記少なくとも一つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリと、を備え、前記メモリには、前記少なくとも一つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が、前記少なくとも一つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも一つのプロセッサが、上記第１の態様の実施例に記載の自動運転機能制御方法を実行できる。

本出願の第４の態様は、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令が、コンピュータに上記第１の態様の実施例に記載の自動運転機能制御方法を実行させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

本出願の第５態様の実施例は、コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、コンピュータ上で動作するときに、前記コンピュータに第１の態様の実施例に記載の自動運転機能制御方法を実行させるために用いられる、コンピュータプログラムを提供する。

本出願の実施例は、取得した運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定し、決定した前方走行シーンのタイプと、取得した運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定することにより、従来の技術における多重要因の影響を無視することによる自動運転機能制御の不合理な問題を解決し、自動運転機能制御の正確性および合理性を向上させる。

なお、本発明の概要に記載の内容は、本開示の実施例の肝心な特徴又は重要な特徴を限定することを意図しておらず、本開示の範囲を限定することも意図していない。本開示の他の特徴は、以下の説明により理解されやすくなる。

図面は、本技術案がよりよく理解されるためのものであり、本出願を限定するものではない。
本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法のフローチャートである。 本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法のフローチャートである。 本出願の実施例に係る自動運転機能制御装置の構成図である。 本出願の実施例の自動運転機能制御方法を実現するための電子機器の概略構成図である。

以下、本出願の例示的な実施例を、図面を参照して説明し、理解を容易にするためにその中には本出願の実施例の様々な詳細を含んでおり、それらは単なる例示するものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本出願の範囲及び趣旨から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができることを理解すべきである。同様に、明確及び簡潔するために、以下の説明では、周知の機能及び構成の説明を省略する。

Ｌ１レベル～Ｌ３レベルの自動運転機能は、いずれも、一部の運転環境でしか正常に使用できないため、全てのＬ１レベル～Ｌ３レベルの自動運転機能を搭載した自動運転車両が、運転手により自動運転機能のオンとオフを制御する必要がある。車両制御及び運転環境安全を検出する主体として、運転手が様々な自動運転機能の使用条件を明確に認知して合理的に使用する必要があるが、一般のユーザにとって、実現できない。一般のユーザが自動運転機能を制御して利用する際に、自動運転機能に依存しすぎるため、不適切なシーンでの自動運転機能の使用による不安全の運転行為や事故を招きやすい。一方で、一部のユーザは、自動運転機能とその使用シーンを熟知していないため、自動運転機能に対する使用を徹底的に放棄し、資源を浪費することになり、ユーザ体験が低下する。

一実施例では、図１は、本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法のフローチャートである。本出願実施例は、自動運転機能の合理的な制御を実現するために、車両の前方走行シーンのタイプと、車両が取得した運転関連データとに基づいて、合理的な目標自動運転機能を決定する場合に適用してよい。当該方法は、自動運転機能制御装置によって実行されることができる。当該装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを採用する方式で実現し、一般に電子機器の中に構成してもよい。当該電子機器は、コンピュータなどのデバイスであってもよく、車両制御システムとして自動運転車両に搭載されてもよい。相応的に、図１に示すように、当該方法は、以下のステップ１１０～ステップ１３０を含む。

ステップ１１０において、運転関連データを取得する。

ここで、運転関連データは、車両運転状況に関連する全てのデータタイプであってもよい。
本出願実施例では、車両は、前方道路に適用される自動運転機能を決定する前に、まず車両の運転関連データを取得する必要がある。運転関連データは、車両の前方走行道路のタイプを決定するために用いることができ、車両の自動運転機能の制御のために参考の根拠を提供することもできる。また、車両は、取得した運転関連データを自動運転システムに送信することができ、自動運転システムにより車両のために最も合理的で、信頼性の高い自動運転機能を決定することで、自動運転機能に対する合理的かつ効率的な制御を実現する。

本出願の一実施例では、運転関連データは、車両状態データ、車載地図ナビゲーションデータ、クラウドリアルタイムデータ、及び車両挙動履歴データを含んでよい。

ここで、車両状態データは、車両センサや車両制御システムなどから送信されたハードウェア状態、映像データ、走行状態及び自動運転能力パラメータなどの車両状態や関連パラメータを反映するためのデータであってもよい。例えば、センサ状態、車両が備える運転モード及び自動運転機能など、車両の状態や関連パラメータを反映することができればよい。車載地図ナビゲーションデータは、詳細なナビゲーションルートデータ、前方道路についての情報及び前方道路の周辺環境データなど、車載地図のナビゲーションルードや前方走行区間の地図データであってもよい。クラウドリアルタイムデータは、前方道路のリアルタイム道路状況や天気データなど、クラウドから取得した車両の前方ナビゲーションルート上の他の動的情報であってもよい。車両挙動履歴データは、車両に履歴格納された運転挙動データであってもよく、車両の自身運転挙動データや、自動運転機能を利用して前方区間を通過したときに返信された運転データなどが含まれるが、これらに制限されない。本出願実施例では、車両状態データ、車載地図ナビゲーションデータ、クラウドリアルタイムデータ、及び車両挙動履歴データの具体的なデータタイプについては特に限定されるものではない。

現在、自動運転システムは、簡単に車両センサからのデータとナビゲーションルートなどの基礎データに基づいて、自動運転機能を決定し、外部環境要因による影響を無視し、決定した自動運転機能の不正確を招きやすく、ユーザに対して不合理な自動運転モードの利用提案を提出するおそれがある。例えば、都市道路のスマートナビゲーション運転支援モードでは、前方道路において交通巡査が車の流れをよくする場合、車両の自動運転モジュールは、交通巡査による車の流れをよくする情報をタイムリーに取得できなく、カメラにより交通信号灯の信号を認識して通行の根拠とするため、厳重な交通事故を引き起こすおそれがある。

態様では、様々な運転関連データを取得することで、車両の内部や外部環境などの夫々の要因の影響状況を決定し、現在の車両に対して全面的、正確且つ可信頼の評価を実現するために、車両の現在の車の状況、地図のナビゲーションデータ及び環境要因などの全面的な多元のデータを取得することができる。

ステップ１２０において、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定する。

ここで、前方走行シーンのタイプとは、すなわち、車両前方道路に対応するタイプである。選択可能には、前方走行シーンのタイプには、高速道路シーン、都市道路シーン、市町村道シーン及び駐車シーンなどが含まれるが、これらに制限されない。

自動運転システムが車両の運転関連データを取得した後、運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定することができる。選択可能には、自動運転システムは、車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方走行シーンのタイプを直接決定することができる。例えば、車載地図のナビゲーションデータに基づいて、車両が高速道路走行中であると決定すると、前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると判定することができる。選択可能に、自動運転システムは、車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方道路タイプを決定して、車両の状態データと組み合わせて車両の現在の走行状態を決定することもでき、それにより、前方道路タイプと、車両の現在の走行状態とを結合して前方走行シーンタイプを決定する。例えば、車載地図のナビゲーションデータに基づいて、現在、車両が市街地のある駐車場にて走行すると決定するとともに、車両の走行速度や走行モードなどの車両状態データと組み合わせて、車両が駐車中であると決定すると、前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると判定することができる。

ステップ１３０において、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定する。
ここで、目標自動運転機能は、自動運転システムにより最終的に決定した自動運転機能であってもよい。

相応的に、車両の前方走行シーンのタイプを決定した後、前方走行シーンのタイプに基づいて運転関連データと組み合わせて目標自動運転機能を決定することができる。前方走行シーンのタイプに基づいて運転関連データと組み合わせて総合的な分析を行うことにより、車の状況、地図のナビゲーションデータ及び環境要因などの多次元のデータを結合して全面的な分析を行うことができ、それにより、ナビゲーション過程において、車両の前方区間に適用可能な自動運転機能を判断し、自動運転機能制御の正確性と合理性を向上させる。

自動運転システムが目標自動運転機能を決定すると、運転手のために合理的な自動運転機能の利用指導を提供し、全走行過程中の自動運転と人工運転のシームレス接続を実現するために、目標自動運転機能を車載端末にプッシュすることができることを理解されたい。

本出願の実施例は、決定した前方走行シーンのタイプと、取得した運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するために、取得した運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定することにより、従来技術における多重要因の影響を無視することによる自動運転機能制御の不合理な問題を解決し、自動運転機能制御の正確性と合理性を向上させる。

一実施例では、図２は、本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法のフローチャートである。本実施例は、上述した各実施例に基づいて、最適化、変形されたものである。本実施例は、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定し、及び前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定する複数の具体的な実施の形態を提供する。

図２に示すように、当該自動運転機能制御方法は、以下のステップ２１０～ステップ２３７を含む。

ステップ２１０において、運転関連データを取得する。

ステップ２２０において、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定する。

ステップ２３０において、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定する。

相応的に、ステップ２２０及びステップ２３０は、具体的に、以下のステップを含むことができる。

ステップ２２１において、車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得する。
ここで、前方走行道路の標識は、電子地図における道路のタイプを特定する標識であってもよい。異なるタイプの電子地図では、様々な道路タイプに対して使用される標識がそれぞれ異なる可能性があることを理解されたい。

本出願実施例では、自動運転システムは、車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得することができる。例えば、ある地図には、「ＧＳ」を高速道路の標識として採用すれば、自動運転システムが取得した車載地図のナビゲーションデータのうち、前方道路タイプを特定するための前方走行道路の標識を「ＧＳ」に認識された場合、前方走行道路のタイプが高速道路であることを示す。

異なる道路環境において車両の自動運転機能が様々な外部要因の影響を受ける比重も異なるため、異なる影響要因に基づいて適用可能な自動運転機能を具体的に判定する必要があることを理解されたい。

ステップ２２２において、前方走行道路の標識が高速道路の標識であるか否かを判断する。「ＹＥＳ」であれば、ステップ２２３を実行し、「ＮＯ」であれば、ステップ２２４を実行する。

ステップ２２３において、前記前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると決定する。

選択可能には、自動運転システムは、前方走行道路の標識が高速道路の標識であると決定した場合、前方走行シーンのタイプを高速道路シーンとして決定する。一般に、高速道路シーンは、多くの高速道路や都市高速道路などの道路タイプに応用されており、高速道路シーンにおいて対向走行中の車両が間隔をあけて走行しており、道路の路面状況は良好であり、交通信号灯がなく、出入口ランプには、大型カーブが存在する可能性があり、トンネル区間では交通事故が発生しやすい。

ステップ２３１において、前方走行道路における目標自動運転区間を予測する。

ここで、目標自動運転区間は、自動運転により予測され、自動運転機能を利用可能な区間であってもよい。例えば、目標自動運転区間は、高速走行区間や出入口ランプ区間であってもよい。なお、目標自動運転区間の数は、一つまたは複数であってもよく、具体的には、実際走行ルートに基づいて決定される必要があり、自動運転機能に適用すればよい。本出願実施例では、目標自動運転区間の数及び区間のタイプについては特に限定されるものではない。

相応的に、自動運転システムは、前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると決定した場合、さらに車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方走行道路において自動運転機能を利用可能な目標自動運転区間を予測することができる。

ステップ２３２において、目標自動運転区間の区間タイプに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する。
ここで、目標自動運転機能は、ある特定の自動運転レベルにおいて目標自動運転区間に適用可能な自動運転機能であってもよい。

異なる目標自動運転区間は、異なる自動運転機能に適用可能であるため、夫々の目標自動運転区間に対して、自動運転システムは、目標自動運転区間の区間タイプに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することができる。

本出願の一実施例では、自動運転レベルは、第１の自動運転レベル、第２の自動運転レベル、及び第３の自動運転レベルを含むことができる。ここで、第１の自動運転レベルは、Ｌ１レベル自動運転レベルであってもよく、第２の自動運転レベルは、Ｌ２レベル自動運転レベルであってもよく、第３の自動運転レベルは、Ｌ３レベル自動運転レベルであってもよい。より高いレベルの自動運転レベルは、完全な自動運転機能を自律的に実現することができ、したがって、本出願実施例に係る自動運転機能制御方法は、主にＬ１レベル－Ｌ３レベルの自動運転機能の制御動作に適用可能であることを理解されたい。

例示的に、高速道路シーンにおける高速走行区間の場合、Ｌ３レベルの自動運転レベルのうちの高速自動運転支援機能や、Ｌ２レベルの自動運転レベルのうちのスマート自動巡航走行制御機能などを目標自動運転機能として決定することができる。速度測定区間に入ると、Ｌ１レベルの自動運転レベルのうちの自動速度制限機能を目標自動運転機能として決定することができる。

技術案によれば、高速道路シーンにおいて異なるタイプの目標自動運転区間に対して、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することにより、決定した目標自動運転機能を介して運転手の長距離走行中の過労運転問題を軽減することができる。

ステップ２２４において、前方走行道路の標識が都市道路の標識であるか否かを判断する。「ＹＥＳ」であれば、ステップ２２５を実行し、「ＮＯ」であれば、ステップ２２６を実行する。

ステップ２２５において、前記前方走行シーンのタイプが都市道路シーンであると決定する。

選択可能には、自動運転システムは、前方走行道路の標識が都市道路の標識であると決定した場合、前方走行シーンのタイプを都市道路シーンとして決定する。一般に、都市道路シーンは、多くの都市道路のタイプに応用されており、都市道路シーンにおいて、路面状況がより複雑で、交通信号灯や可逆車線などの交通管理が複雑で、路上歩行者も軽車両も多く、交通渋滞が発生しやすい。

ステップ２３３において、前方走行道路のリアルタイム道路状況をリアルタイムに取得する。
ここで、リアルタイム道路状況は、道路における車両走行状況、交通規制状況及び各種の最新イベント（事故や工事など）などの前方走行道路におけるリアルタイム状態であってもよい。本出願実施例では、リアルタイム状況の詳細については特に限定されるものではない。

都市道路には、路面状況の不確定性と複雑性の特徴が存在するとともに、突発的な事象が発生しやすいことを考慮して、都市道路において、運転安全性の問題を重点に配慮しなければならないことを理解されたい。したがって、自動運転システムは、前方走行シーンのタイプが都市道路シーンであると決定した場合、前方走行道路のリアルタイム道路状況をリアルタイムに取得する必要がある。

ステップ２３４において、前記前方走行道路のリアルタイム道路状況状態に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する。

相応的に、前方走行道路のリアルタイム道路状況状態を取得した後、自動運転システムは、前方走行道路のリアルタイム道路状況状態に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することができる。

例示的に、都市道路シーンにおいて前方走行道路が複数の自動車道である場合、Ｌ２レベルの自動運転レベルのうちの車線自動変更機能を目標自動運転機能として決定することができる。前方走行道路にて渋滞が発生した場合、Ｌ１レベルの自動運転レベルのうちの自動追従機能を目標自動運転機能として決定することができる。道路がスムーズであり、軽車両や歩行者が少なく、人為の交通規制などもない良好道路状況である場合、Ｌ３レベルの自動運転レベルのうちの都市自動運転支援機能を目標自動運転機能として決定することができる。

技術案によれば、都市道路シーンにおいて前方走行道路のリアルタイム道路状況状態に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することにより、運転安全性の問題を最大限に防止することができる。

ステップ２２６において、前方走行道路の標識が市町村道の標識であるか否かを判断する。「ＹＥＳ」であれば、ステップ２２７を実行し、「ＮＯ」であれば、ステップ２２８を実行する。

ステップ２２７において、前記前方走行シーンのタイプが市町村道シーンであると決定する。

選択可能には、自動運転システムは、前方走行道路の標識が市町村道の標識であると決定した場合、前方走行シーンのタイプを市町村道シーンとして決定する。一般に、市町村道シーンは、多くの市町村道のタイプに応用されており、市町村道シーンにおいて、一部の市町村道の信号交通灯は、都市道路よりも少なく、一部の道路車線などの交通標識は、不規範または不完備であり、山岳地帯道路において、カーブが多く、歩行者や車両の突然侵入の危険状況も発生しやすい。

ステップ２３５において、前方走行道路の道路指示情報をリアルタイムに取得する。

ステップ２３６において、前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する。
ここで、道路指示情報は、道路における交通標識指示情報などであってもよい。

相応的に、自動運転システムは、前方走行シーンのタイプが市町村道シーンであると決定した場合、前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するために、前方走行道路の道路指示情報をリアルタイムに取得することができる。

本出願の一実施例では、前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップは、前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たす場合、目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たさない場合、非目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、を含むことができる。

ここで、第１の完備条件は、道路指示情報の情報完備性が所定閾値以上の値であってもよい。ただし、所定閾値は、８０％や９０％などの実際ニーズに応じて設定することができ、本出願実施例では、所定閾値の具体的な数値については特に限定されるものではない。前記情報完備性、すなわち、道路指示情報を有する数が道路指示に必要な全ての指示数量に占める割合である。

ここで、目標自動運転レベルは、Ｌ２レベルまたはＬ３レベルなどの高レベルの自動運転レベルであってもよく、Ｌ３レベルの自動運転レベルだけを含むことができる。非目標自動運転レベルは、目標自動運転レベル以外の自動運転レベルである。例えば、目標自動運転レベルには、Ｌ２レベルまたはＬ３レベルの自動運転レベルを含む場合、非目標自動運転レベルは、Ｌ１レベル自動運転レベルとなる。目標自動運転レベルには、Ｌ３レベルの自動運転レベルを含む場合、非目標自動運転レベルは、Ｌ１レベルまたはＬ２レベルの自動運転レベルとなる。

市町村道において道路指示情報不完備な場合が遍在することを考慮し、運転安全性を保持するために、自動運転システムは、車載地図が取得した市町村道の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する。例示的に、道路指示情報の情報完備性が高い場合、Ｌ３レベル自動運転レベルのうちの自動ナビゲーション運転機能など、目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することができる。道路指示情報の情報完備性が低い場合、Ｌ２レベル自動運転レベルのうちのスマート巡航制御機能など、非目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することができる。また、自動運転システムは、高レベル自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を最終的に決定すれば、市町村道シーンでの運転安全性を向上させるために、Ｌ１レベルまたはＬ２レベルの自動運転レベルのうちの補助運転機能の利用を提示することを同時に強調することができる。

技術案によれば、前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することにより、自動運転機能の最大効果を発揮するとともに、運転安全性問題を保証することができる。

ステップ２２８において、前方走行道路の標識が駐車標識であるか否かを判断する。「ＹＥＳ」であれば、ステップ２２９を実行し、「ＮＯ」であれば、他の前方走行シーンのタイプとして決定する。

ステップ２２９において、前記前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると決定する。

選択可能には、自動運転システムは、前方走行道路の標識が駐車標識であると決定した場合、前方走行シーンのタイプを駐車シーンとして決定する。一般に、駐車シーンは、多くの屋外駐車場及び地下駐車場などのシーンに応用されており、駐車シーンにおいて、屋外駐車の場合、側方からの車の衝突を受ける危険に遭遇しやすく、室内駐車の場合、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、グローバル・ポジショニング・システム）感度が悪いなどの問題が発生しやすい。

ステップ２３７において、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する。

相応的に、自動運転システムは、前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると決定した場合、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することができる。

本出願の一実施例では、前記車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップは、前記車両挙動履歴データに基づいて、前記目標自動運転機能の動作成功確率を決定するステップと、前記車載地図ナビゲーションデータに基づいて、車両の路側帯駐車の安全確率を決定するステップと、前記動作成功確率及び／又は前記安全確率が駐車シーン条件を満たすと決定した場合、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、を含むことができる。

ここで、駐車シーン条件は、動作成功確率が第１の確率閾値以上の値であってもよく、及び／又は、安全確率が第２の確率閾値以上の値であってもよい。ただし、第１の確率閾値及び第２の確率閾値は、実際ニーズに応じて設定することができ、両方が同じであってもよく、異なってもよい。例えば、第１の確率閾値が９８％であり、第２の確率閾値が９５％であってもよく、本出願実施例は、これに限定されるものではない。

駐車シーンの特殊要件を考慮し、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定する場合、室内駐車シーンであれば、信号品質の影響を回避するために、車両挙動履歴データに基づいて、目標自動運転機能の動作成功確率を決定することができる。例えば、車両の履歴自動駐車やスマート呼び出しなどの挙動データに基づいて、自動駐車やスマート呼び出しなどの自動運転機能の動作成功確率を判断し、動作成功確率は、自動運転システムの予め設定された第１の確率閾値よりも大きい場合、Ｌ３レベルの自動運転レベルのうちのスマート呼び出しや自動駐車などの自動運転機能を目標自動運転機能とすることができる。屋外駐車シーンであれば、運転安全要因を考慮し、車載地図ナビゲーションデータに基づいて、車両の路側帯駐車の安全確率を決定することができる。自動運転システムは、車両の路側帯駐車の安全確率が自動運転システムの予め設定された第２の確率閾よりも大きいと決定した場合、Ｌ２レベルの自動運転レベルのうちの遠隔操作駐車などの自動運転機能を目標自動運転機能とすることができる。

技術案によれば、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定することにより、スマート駐車を実現するとともに、駐車安全性問題を保証することができる。

相応的に、自動運転システムは、車載地図ナビゲーションデータに基づいて有効な前方走行道路の標識を取得できない場合、或いは、車載地図ナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得する際に、高速道路シーン、都市道路シーン、市町村道シーンまたは駐車シーンのうちの一つとして認識できない場合、他の前方走行シーンのタイプとして決定することができる。この場合、自動運転システムは、総合分析の結果に基づいて対応する目標自動運転機能を決定することができ、或いは、対応する目標自動運転機能を決定できないと判断し、運転安全性を保証するために、人工運転モードを利用することを運転手へ提示する。

本出願の一実施例では、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップは、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて複数の候補自動運転機能を決定するステップと、各前記候補自動運転機能を評価し、評価結果に基づいて各前記候補自動運転機能から前記目標自動運転機能を決定するステップと、を含むことができる。

ここで、候補自動運転機能、すなわち前方走行シーンのタイプと、運転関連データとに基づいて決定される複数の利用可能な自動運転機能である。

ある前方走行シーンのタイプにおいて、自動運転システムは、車両が現在利用可能な複数の自動運転機能を決定する可能性があり、例えば、スマート自動巡航走行制御機能及び自動速度制限などの自動運転機能を同時に決定することを理解されたい。この場合、自動運転システムは、複数の利用可能な自動運転機能を候補自動運転機能として決定し、且つ評価結果に基づいて各候補自動運転機能から前記目標自動運転機能を決定するために、各候補自動運転機能に対して評価を行うことができる。例えば、各候補自動運転機能に対して信頼度、エネルギー消費、安全性などの要因を計算し、複数の要因を統合して前方走行シーンのタイプに最適な候補自動運転機能を目標自動運転機能として決定することにより、目標自動運転機能の合理性と正確性をさらに確保することができる。

本出願の一実施例では、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップは、前記目標自動運転機能の信頼度を計算するステップと、ヒューマンマシンインターフェースモジュールを介して運転手の確認動作を受信し、前記確認動作に基づいて前記目標自動運転機能を決定するために、前記目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、前記目標自動運転機能の信頼度、及び前記目標自動運転機能の使用区間範囲をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するステップと、を含むことができる。

ここで、使用区間範囲、すなわち、目標自動運転機能を維持できる区間距離である。

自動運転システムが自動運転機能制御方法により決定した目標自動運転機能は、比較的高い正確性と合理性を持つが、依然として、一定のリスクが存在する可能性がある。このため、自動運転システムは、車両や運転手が目標自動運転機能を起動または切り替えるか否かを決定するために、最終的に決定した目標自動運転機能のために信頼度を計算し、目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、目標自動運転機能の信頼度及び目標自動運転機能の使用区間範囲をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信することができる。

Ｌ３レベルの自動運転レベルにおける自動運転機能のスマート化は、一定のレベルに到達しており、高い信頼度を持つことを理解されたい。したがって、自動運転システムが決定した目標自動運転機能に対応する自動運転レベルは、Ｌ１レベル自動運転レベル及び／又はＬ２レベル自動運転レベルに属する場合、自動運転システムが、参考のために目標自動運転機能をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信することもできる。

技術案によれば、目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、目標自動運転機能の信頼度及び目標自動運転機能の使用区間範囲などのデータを出力することにより、車両や運転手が目標自動運転機能を起動または切り替えるか否かをリアルタイムに決定することができるようにする。

本出願の一実施例では、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定した後、前記目標自動運転機能の目標車両センサを決定するステップと、目標車両センサ情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するステップとを含むことができる。

ここで、目標車両センサは、目標自動運転機能を実施するための必要なセンサであってもよい。目標車両センサ情報は、目標車両センサの名称や標識などの情報であってもよい。

本出願実施例では、自動運転システムは、目標自動運転機能を決定した後、目標自動運転機能用の必要なセンサを目標車両センサとしてさらに決定し、目標車両センサ情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信することができる。この場合、車両は、目標車両センサ情報に基づいて目標車両センサに異常状態があるかどうかを判断することができる。車両が目標車両センサに異常状態があると判断した場合、異常注意情報を生成し、異常注意情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信することで、異常注意情報によって特定の目標車両センサ上には異常発生、正常に使用できないおそれがあることを注意喚起する。運転手は、車両からプッシュされた異常注意情報に基づいて、目標自動運転機能を有効または切り替えるか否かを最終的に判断することができる。車両が目標車両センサに異常状態が存在しないと決定した場合、いかなる動作しなくてもよい。このことから分かるように、目標車両センサ情報を出力することにより、車両が目標車両センサの状態をタイムリーに検出することができ、運転手の意思決定のために参考に供し、自動運転の安全性を保証することができる。

上述した自動運転機能制御方法は、異なるシーンに対して異なる自動運転機能評価ポリシーと評価の視点を採用することができ、前方走行シーンのタイプを決定した後、各前方走行シーンのタイプの詳細なシーンデータに基づいて、対応する目標自動運転機能を決定し、運転手が車両に搭載した自動運転機能を合理的に利用するように指導し、自動運転機能の高度な実行可能性と安全性を保証した。それにより、安全運転を実現するとともに、自動運転機能の利用率を向上させる。

一実施例では、図３は、本出願の実施例に係る自動運転機能制御装置の構成図である。本出願実施例は、車両の前方走行シーンのタイプと、車両が取得した運転関連データとに基づいて、自動運転機能の合理的な制御を実現するために、合理的な目標自動運転機能を決定する場合に適用してよい。当該装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを採用する方式で実現し、且つ電子機器に具体的に配置される。当該電子機器は、コンピュータなどのデバイスであってもよく、車両制御システムとして自動運転車両に搭載されてもよい。

図３に示されるような自動運転機能制御装置３００は、運転関連データ取得モジュール３１０と、走行シーンのタイプ決定モジュール３２０と、目標自動運転機能決定モジュール３３０とを備える。

ここで、運転関連データ取得モジュール３１０は、運転関連データを取得するように構成される。

走行シーンのタイプ決定モジュール３２０は、前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するように構成される。

目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するように構成される。

本出願の実施例は、取得した運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定し、決定した前方走行シーンのタイプと、取得した運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定することにより、従来の技術における多重要因の影響を無視することによる自動運転機能制御の不合理な問題を解決し、自動運転機能制御の正確性および合理性を向上させる。

選択可能には、前記運転関連データは、車両状態データ、車載地図ナビゲーションデータ、クラウドリアルタイムデータ、及び車両挙動履歴データを含む。

選択可能には、走行シーンのタイプ決定モジュール３２０は、車載地図ナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得し、前記前方走行道路の標識が高速道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを高速道路シーンとして決定し、前記前方走行道路の標識が都市道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを都市道路シーンとして決定し、前記前方走行道路の標識が市町村道の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを市町村道シーンとして決定し、前記前方走行道路の標識が駐車標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを駐車シーンとして決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると決定した場合、前方走行道路における目標自動運転区間を予測し、前記目標自動運転区間の区間タイプに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプが都市道路シーンであると決定した場合、前方走行道路のリアルタイム道路状況をリアルタイムに取得し、前記前方走行道路のリアルタイム道路状況状態に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプが市町村道シーンであると決定した場合、前方走行道路の道路指示情報をリアルタイムに取得し、前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たす場合、目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定し、前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たさない場合、非目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると決定した場合、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記車両挙動履歴データに基づいて、前記目標自動運転機能の動作成功確率を決定し、前記車載地図ナビゲーションデータに基づいて、車両の路側帯駐車の安全確率を決定し、前記動作成功確率及び／又は前記安全確率が駐車シーン条件を満たすと決定した場合、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて複数の候補自動運転機能を決定し、各前記候補自動運転機能を評価し、評価結果に基づいて各前記候補自動運転機能から前記目標自動運転機能を決定するように構成される。

選択可能には、目標自動運転機能決定モジュール３３０は、前記目標自動運転機能の信頼度を計算し、ヒューマンマシンインターフェースモジュールを介して運転手の確認動作を受信し、前記確認動作に基づいて前記目標自動運転機能を決定するために、前記目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、前記目標自動運転機能の信頼度、及び前記目標自動運転機能の使用区間範囲をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するように構成される。

選択可能には、自動運転機能制御装置は、前記目標自動運転機能の目標車両センサを決定するように構成される目標車両センサ決定モジュールと、目標車両センサ情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するように構成される目標車両センサ情報送信モジュールとをさらに備える。

自動運転機能制御装置は、本出願の任意の実施例に係る自動運転機能制御方法を実行することができ、方法を実行可能な機能モジュール、及び有益な効果を有する。本実施例で詳細に記載しない他の技術詳細については、本出願の任意の実施例における自動運転機能制御方法に関する説明を参照してもよい。

上述した自動運転機能制御装置は、本出願の実施例における自動運転機能制御方法を実行可能な装置であるため、本明細書で説明した自動運転機能制御方法に基づいて、当業者が本実施例に係る自動運転機能制御装置の具体的な実施形態及びその様々な変形実施形態を把握することができるので、当該自動運転機能制御装置が本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法をどのように実現するか詳細については、ここでは、詳細な説明が省略される。当業者が本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法を実施するために用いられる装置である限り、いずれも本出願の保護範囲内に含まれるべきである。

一実施例では、本出願は、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
図４に示すように、本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法の電子機器の概略構成図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形式のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の同様のコンピューティングデバイスなどの様々な形式のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本出願の実現を制限することを意図したものではない。

図４に示すように、当該電子機器は、一つ又は複数のプロセッサ４０１と、メモリ４０２と、高速インターフェースと低速インターフェースを備える各コンポーネントを接続するためのインターフェースと、を備える。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けることができる。プロセッサは、外部入力／出力装置（インターフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリに記憶されている命令を含む、電子機器内に実行される命令を処理することができる。他の実施形態では、必要であれば、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各機器は、部分的な必要な操作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図４では、一つのプロセッサ４０１を例とする。

メモリ４０２は、本出願に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。ここで、前記メモリには、少なくとも一つのプロセッサによって実行される命令を記憶されることにより、前記少なくとも一つのプロセッサが本出願に係る自動運転機能制御方法を実行することができる。本出願の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、コンピュータに本出願に係る自動運転機能制御方法を実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。

メモリ４０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本出願の実施例に係る自動運転機能制御方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図３に示す運転関連データ取得モジュール３１０、走行シーンのタイプ決定モジュール３２０、目標自動運転機能決定モジュール３３０）などの、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶するように構成される。プロセッサ４０１は、メモリ４０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち方法の実施例に係る自動運転機能制御方法を実現する。

メモリ４０２は、ストレージプログラム領域とストレージデータ領域とを含むことができ、ここで、ストレージプログラム領域は、オペレーティングシステム、少なくとも一つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、ストレージデータ領域は、電子機器の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。また、メモリ４０２は、高速ランダムアクセスメモリを備えることができ、非一時的なメモリをさらに備えることができ、例えば、少なくとも一つのディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスである。いくつかの実施例では、メモリ４０２は、プロセッサ４０１に対して遠隔に設置されたメモリを備えることができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して自動運転機能制御方法を実行電子機器に接続することができる。ネットワークの例としては、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びその組み合わせを含むが、これらに限定されない。

自動運転機能制御方法を実行する電子機器は、入力装置４０３と出力装置４０４とをさらに備えることができる。プロセッサ４０１、メモリ４０２、入力装置４０３、及び出力装置４０４は、バス又は他の方式を介して接続することができ、図４では、バスを介して接続することを例とする。

入力装置４０３は、入力された数字又はキャラクタ情報を受信し、自動運転機能制御方法のための電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インジケータースティック、一つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置４０４は、ディスプレイデバイス、補助照明デバイス（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを備えることができる。当該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイスは、タッチスクリーンであってもよい。

本明細書で説明されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、一つ又は複数のコンピュータプログラムで実施されることを含むことができ、当該一つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも一つのプログラマブルプロセッサを備えるプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも一つの入力装置、及び当該少なくとも一つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令、高レベルのプロセス及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施することを含む。本明細書に使用されるように、用語「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号である機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。用語「機械読み取り可能な信号」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上でここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するように構成されてもよい。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを備えるコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続されてもい。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。

コンピュータシステムは、クライアント側とサーバとを備えることができる。
クライアント側は、スマートフォン、ノート型パソコン、デスクトップコンピュータ、タブレット、スマートスピーカーなどであってもよいが、これに限定されるものではない。サーバは、独立物理サーバであってもよく、複数の物理サーバからなるサーバのクラスターであってもよく、クラウドコンピューティング、クラウドサービス、クラウドデータベース、クラウドストレージなどの基礎クラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバであってもよい。クライアント側とサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによってクライアント側とサーバとの関係が生成される。

本出願の実施例は、取得した運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定し、決定した前方走行シーンのタイプと、取得した運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定することにより、従来の技術における多重要因の影響を無視することによる自動運転機能制御の不合理な問題を解決し、自動運転機能制御の正確性および合理性を向上させる。

上記に示される様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができることを理解されたい。例えば、本出願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本出願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定されない。

具体的な実施形態は、本出願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件及び他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び置換を行うことができる。任意の本出願の精神と原則内で行われる修正、同等の置換、及び改良などは、いずれも本出願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (23)

1. 運転関連データを取得するステップと、
   前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するステップと、
   前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含み、
   前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると決定した場合、前方走行道路における目標自動運転区間を予測するステップと、
   前記目標自動運転区間の区間タイプに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含み、
   異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記目標自動運転機能の信頼度を計算するステップと、
   ヒューマンマシンインターフェースモジュールを介して運転手の確認動作を受信し、前記確認動作に基づいて前記目標自動運転機能を決定するために、前記目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、前記目標自動運転機能の信頼度、及び前記目標自動運転機能の使用区間範囲をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するステップと、
   を含む自動運転機能制御方法。
2. 前記運転関連データが、車両状態データ、車載地図ナビゲーションデータ、クラウドリアルタイムデータ及び車両挙動履歴データを含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
3. 前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するステップが、
   車載地図のナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得するステップと、
   前記前方走行道路の標識が高速道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを高速道路シーンとして決定するステップと、
   前記前方走行道路の標識が都市道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを都市道路シーンとして決定するステップと、
   前記前方走行道路の標識が市町村道の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを市町村道シーンとして決定するステップと、
   前記前方走行道路の標識が駐車標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを駐車シーンとして決定するステップと、
   を含む請求項２に記載の自動運転機能制御方法。
4. 前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記前方走行シーンのタイプが都市道路シーンであると決定した場合、前方走行道路のリアルタイム道路状況をリアルタイムに取得するステップと、
   前記前方走行道路のリアルタイム道路状況に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
5. 前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記前方走行シーンのタイプが市町村道シーンであると決定した場合、前方走行道路の道路指示情報をリアルタイムに取得するステップと、
   前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
6. 前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たす場合、目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たさない場合、非目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含む請求項５に記載の自動運転機能制御方法。
7. 前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると決定した場合、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップを含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
8. 車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記車両挙動履歴データに基づいて、前記目標自動運転機能の動作成功確率を決定するステップと、
   前記車載地図ナビゲーションデータに基づいて、車両の路側帯駐車の安全確率を決定するステップと、
   前記動作成功確率及び／又は前記安全確率が駐車シーン条件を満たすと決定した場合、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含む請求項７に記載の自動運転機能制御方法。
9. 前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するステップが、
   前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて複数の候補自動運転機能を決定するステップと、
   各前記候補自動運転機能を評価し、評価結果に基づいて各前記候補自動運転機能から前記目標自動運転機能を決定するステップと、
   を含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
10. 前記目標自動運転機能の目標車両センサを決定するステップと、
    目標車両センサ情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するステップと、
    を含む請求項１に記載の自動運転機能制御方法。
11. 運転関連データを取得するように構成される運転関連データ取得モジュールと、
    前記運転関連データに基づいて車両の前方走行シーンのタイプを決定するように構成される走行シーンのタイプ決定モジュールと、
    前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて目標自動運転機能を決定するように構成される目標自動運転機能決定モジュールと、
    を備え、
    前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記前方走行シーンのタイプが高速道路シーンであると決定した場合、前方走行道路における目標自動運転区間を予測し、
    前記目標自動運転区間の区間タイプに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成され、
    前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記目標自動運転機能の信頼度を計算し、
    ヒューマンマシンインターフェースモジュールを介して運転手の確認動作を受信し、前記確認動作に基づいて前記目標自動運転機能を決定するために、前記目標自動運転機能に対応する自動運転レベル、前記目標自動運転機能の信頼度、及び前記目標自動運転機能の使用区間範囲をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するように構成される自動運転機能制御装置。
12. 前記運転関連データが、車両状態データ、車載地図ナビゲーションデータ、クラウドリアルタイムデータ及び車両挙動履歴データを含む請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
13. 前記走行シーンのタイプ決定モジュールが、
    車載地図ナビゲーションデータに基づいて前方走行道路の標識を取得し、
    前記前方走行道路の標識が高速道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを高速道路シーンとして決定し、
    前記前方走行道路の標識が都市道路の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを都市道路シーンとして決定し、
    前記前方走行道路の標識が市町村道の標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを市町村道シーンとして決定し、
    前記前方走行道路の標識が駐車標識であると決定した場合、前記前方走行シーンのタイプを駐車シーンとして決定するように構成される請求項１２に記載の自動運転機能制御装置。
14. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記前方走行シーンのタイプが都市道路シーンであると決定した場合、前方走行道路のリアルタイム道路状況をリアルタイムに取得し、
    前記前方走行道路のリアルタイム道路状況状態に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
15. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記前方走行シーンのタイプが市町村道シーンであると決定した場合、前方走行道路の道路指示情報をリアルタイムに取得し、
    前記前方走行道路の道路指示情報の情報完備性に基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
16. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たす場合、目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定し、
    前記道路指示情報の情報完備性が第１の完備条件を満たさない場合、非目標自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１５に記載の自動運転機能制御装置。
17. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記前方走行シーンのタイプが駐車シーンであると決定した場合、車両挙動履歴データと、車載地図ナビゲーションデータとに基づいて、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
18. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記車両挙動履歴データに基づいて、前記目標自動運転機能の動作成功確率を決定し、
    前記車載地図ナビゲーションデータに基づいて、車両の路側帯駐車の安全確率を決定し、
    前記動作成功確率及び／又は前記安全確率が駐車シーン条件を満たすと決定した場合、異なる自動運転レベルに対応する目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１７に記載の自動運転機能制御装置。
19. 前記目標自動運転機能決定モジュールが、
    前記前方走行シーンのタイプと、前記運転関連データとに基づいて複数の候補自動運転機能を決定し、
    各前記候補自動運転機能を評価し、評価結果に基づいて各前記候補自動運転機能から前記目標自動運転機能を決定するように構成される請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
20. 前記目標自動運転機能の目標車両センサを決定するように構成される目標車両センサ決定モジュールと、
    目標車両センサ情報をヒューマンマシンインターフェースモジュールに送信するように構成される目標車両センサ情報送信モジュールと、
    を備える請求項１１に記載の自動運転機能制御装置。
21. 少なくとも一つのプロセッサと、
    該少なくとも一つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、
    を備え、
    前記メモリには、前記少なくとも一つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が前記少なくとも一つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも一つのプロセッサが、請求項１から１０のいずれか一項に記載の自動運転機能制御方法を実行できる電子機器。
22. コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータ命令が、コンピュータに請求項１から１０のいずれか一項に記載の自動運転機能制御方法を実行させる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
23. コンピュータ上で動作しているときに、請求項１から１０のいずれか一項に記載の自動運転機能制御方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
    

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