一种自动驾驶方法以及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种自动驾驶方法以及自动驾驶系统，用于根据用户的历史驾驶行为数据以及当前环境数据确定自动驾驶策略，从而实现安全驾驶。本申请实施例方法包括：获取预存驾驶行为数据，所述预存驾驶行为数据用于表示车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据；获取所述目标区域的第一环境数据，所述第一环境数据为当前实时采集的数据；根据所述第一环境数据和所述预存驾驶行为数据确定目标驾驶策略；根据所述目标驾驶策略完成自动驾驶通过所述目标区域。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶方法以及装置
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶方法以及装置。
技术介绍
随着自动驾驶和辅助驾驶技术的发展，越来越多的公司在研发甚至已经量产可在车道中自行行驶的驾驶系统，从而使得装备该自行行驶驾驶系统的车辆具备、无人干预的自动驾驶功能。自动驾驶或高级辅助驾驶的系统组成通常如图1所示。而在图1所示的系统中，自动驾驶方案的执行如下：获取传感器(比如外部传感器、内部传感器、卫星定位以及数据字图)的感知数据；将传感器获取的感知数据输入自动驾驶或辅助驾驶系统以作为对驾驶行为规划的信息输入来源，同时用户也会根据数字地图或者自身经验输入部分数据；然后按照计算机处理算法，规划出期望的目标速度和转向路径；最后由控制和执行系统完成自动驾驶车辆的驾驶行为执行。因此在上述系统的方案下，车辆通常采用固定的参数进行自动驾驶，由于实际交通环境的开放性，车辆驾驶通过弯道时的行为和最终表现的车辆行驶数据，会受到环境和周边车辆或者其他障碍物或者行人等因素影响，可能出现安全问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种自动驾驶方法以及装置，根据用户的历史驾驶行为数据以及当前环境数据确定自动驾驶策略，从而实现安全驾驶，同时提供更加符合驾驶员以往驾驶经验的自动驾驶体验，更加符合驾驶员预期的舒适感和安全感。第一方面，本申请实施例提供一种自动驾驶方法，包括：自动驾驶系统获取预存驾驶行为数据，该预存驾驶行为数据为该车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据；然后该自动驾驶系统获取该目标区域当前的第一环境数据；该自动驾驶系统根据该第一环境数据调整该预存驾驶行为数据得到最终的目标驾驶策略；最后该自动驾驶系统根据该目标驾驶策略驾驶该车辆通过该目标区域。其中，预存的驾驶行为数据可以是预存在自车本地，也可以是预存在远端服务器或者云服务器。因此，可以从自车的存储器获取预存驾驶行为数据，也可以从远端的服务器获取预存驾驶行为数据。在自动驾驶系统所在的车辆历史的行驶过程中，记录驾驶行为数据形成自车的驾驶行为数据，也可以将驾驶行为数据发送给服务器在服务器上形成驾驶行为数据库。如果在服务器上记录驾驶行为数据，除了记录自车的数据，还可以记录在对应的路段其他车辆的行驶数据，在服务器上进行数据加工形成更为优化的驾驶行为数据。如果驾驶行为数据预存在远端服务器或者云服务器，自车可以实时获取，也可以根据行驶的目标地等提前获取。本实施例中，该驾驶行为数据包括该车辆的车速、该车辆的加速度、该车辆的制动操作和该车辆的转向系统的原始信号等信息。该目标区域包括弯道、十字路口以及交叉路口等道路区域。其中，该环境数据包括该目标区域内各车辆的位置信息，各车辆的数目、该目标区域内障碍物的位置信息以及数目、当前天气情况以及道路情况。比如，在该弯道内，自身车辆的旁边有一个小轿车，该自身车辆的前方二十米处有一个大型货车，当前天气有雾，道路湿滑。本申请实施例中，该自动驾驶系统根据用户的历史驾驶行为数据(即相当于该车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据)以及当前环境数据确定自动驾驶策略，从而实现安全驾驶，同时提供更加符合驾驶员以往驾驶经验的自动驾驶体验，更加符合驾驶员预期的舒适感和安全感。可选的，该自动驾驶系统在获取该预存驾驶行为数据之前，该自动驾驶系统需要获取该车辆的实时位置；并在该实时位置与该目标区域之间的距离达到预设阈值时，才触发该自动驾驶系统获取该预存驾驶行为数据。这样，该自动驾驶系统可以提前获取到与该目标区域对应的预存驾驶行为数据，有利用及时规划驾驶策略。可以理解的是，该本实施例中，该车辆的实时位置可以根据数字地图或者卫星定位确定。该数字地图为定位精度可达到小于1米，提供精确的车道信息和交通数据信息的高精度数字地图；该卫星定位通常是指现有的民用全球卫星定位技术，广泛用于各类电子产品，是设备地理位置定位的必备功能，具体包括美国的全球定位系统(GlobalPositionSystem，GPS)、欧洲的伽利略卫星定位系统、俄罗斯的格洛纳斯卫星定位系统以及中国的北斗卫星定位系统。可选的，该自动驾驶系统在获取该预存驾驶行为数据之前，需要保存该预存驾驶行为数据，具体方式有如下几种可能实现方式：一种可能实现方式中，该自动驾驶系统在人工驾驶的情况下通过该目标区域时，该自动驾驶系统获取该车辆的驾驶行为数据和第二环境数据，其中，该第二环境数据为当时人工驾驶的该目标区域的环境数据，该驾驶行为数据为该当时人工驾驶时车辆的驾驶行为数据；然后在对该驾驶行为数据和该第二环境数据进行评估得到第一评估值；在该第一评估值指示该驾驶行为数据符合预设条件时，该自动驾驶系统将该驾驶行为数据保存为该预存驾驶行为数据。其中，该驾驶行为数据包括该车辆的车速、该车辆的加速度、该车辆的制动操作和该车辆的转向系统的原始信号等信息。该目标区域包括弯道、十字路口、交叉路口或者其他结构化道路等道路区域。另一种可能实现方式中，该自动驾驶系统在人工驾驶的情况下通过该目标区域时，该自动驾驶系统获取该车辆的驾驶行为数据和第二环境数据，其中，该第二环境数据为当时人工驾驶的该目标区域的环境数据，该驾驶行为数据为该当时人工驾驶时车辆的驾驶行为数据；然后该自动驾驶系统利用监督回归算法得到该驾驶行为数据的第一特征数据和该第二环境数据的第二特征数据；该自动驾驶系统再对该第一特征数据和该第二特征数据进行评估得到第二评估值；在该第二评估值指示该驾驶行为数据符合预设条件时，该自动驾驶系统将该第一特征数据保存为该预存驾驶行为数据。其中，该驾驶行为数据包括该车辆的车速、该车辆的加速度、该车辆的制动操作和该车辆的转向系统的原始信号等信息。该目标区域包括弯道、十字路口、交叉路口或者其他结构化道路等道路区域。可选的，该第一评估值包括该驾驶行为数据的有效值和该第二环境数据的风险值；其中，该驾驶行为数据的有效值为根据第一公式得到，该第二环境数据的风险值是根据第二公式得到；其中，该所述第一公式为：所述第二公式为：其中，该表示记录数据的过程中感知范围内可以得到的风险场数据；该表示驾驶行为数据中用户事件行为的风险评价数据；该n和该k为常数，等于记录的数据数目；该r为该第二环境数据的风险值；该si为该车辆附近障碍物的位置信息；该i为常数。同理，在该自动驾驶系统对该目标区域内的驾驶行为数据进行特征提取得到该第一特征数据，并对该第二环境数据进行特征提取得到该第二特征数据的方案中，该自动驾驶系统可以采用如下述相同的方式得到该第二评估值，具体操作方式不再赘述。可选的，该自动驾驶行为数据在存储该预存驾驶行为数据的具体操作如下：一种可能实现方式中，该自动驾驶系统将该目标区域和该驾驶行为数据的按照位置索引进行存储，即该自动驾驶系统建立该目标区域与该驾驶行为数据的映射关系，在该自动驾驶的情况下，若该自动驾驶系统确定车辆位于该目标区域，则提取与该目标区域对应的该驾驶行为数据作为预存驾驶行为数据。比如，该目标区域为弯道1，对应的预存驾驶行为数据为数据A，则当该自动驾驶系统通过定位确定该车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：/n获取预存驾驶行为数据，所述预存驾驶行为数据用于表示车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据；/n获取所述目标区域的第一环境数据，所述第一环境数据为当前实时采集的数据；/n根据所述第一环境数据和所述预存驾驶行为数据确定目标驾驶策略；/n根据所述目标驾驶策略完成自动驾驶通过所述目标区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：
获取预存驾驶行为数据，所述预存驾驶行为数据用于表示车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据；
获取所述目标区域的第一环境数据，所述第一环境数据为当前实时采集的数据；
根据所述第一环境数据和所述预存驾驶行为数据确定目标驾驶策略；
根据所述目标驾驶策略完成自动驾驶通过所述目标区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述车辆的实时位置；
若所述实时位置与所述目标区域之间的距离达到预设阈值时，触发获取所述预存驾驶行为数据。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述车辆的驾驶行为数据和第二环境数据，所述第二环境数据为所述车辆在人工驾驶的情况下通过所述目标区域时的数据，所述驾驶行为数据为所述车辆在人工驾驶的情况下通过所述目标区域时的数据；
对所述第二环境数据和所述驾驶行为数据进行评估，得到第一评估值；
在所述第一评估值指示所述驾驶行为数据符合预设条件时，将所述驾驶行为数据存储为所述预存驾驶行为数据。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述车辆的驾驶行为数据和第二环境数据，所述第二环境数据为所述车辆在人工驾驶的情况下通过所述目标区域时的数据，所述驾驶行为数据为所述车辆在人工驾驶的情况下通过所述目标区域时的数据；
利用监督回归算法得到所述驾驶行为数据的第一特征数据，和所述第二环境数据的第二特征数据；
对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行评估，得到第二评估值；
在所述第二评估值指示所述驾驶行为数据符合预设条件时，将所述第一特征数据存储为所述预存驾驶行为数据。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一评估值包括所述驾驶行为数据的有效值和所述第二环境数据的风险值；
所述有效值根据第一公式获取，所述风险值根据第二公式获取；
其中，所述第一公式为：
所述第二公式为：
其中，所述表示记录数据的过程中感知范围内可以得到的风险场数据；所述表示驾驶行为数据中用户事件行为的风险评价数据；所述n和所述k为常数，等于记录的数据数目；所述r为所述第二环境数据的风险值；所述si为所述车辆附近障碍物的位置信息；所述i为常数。


6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述驾驶行为数据存储为所述预存驾驶行为数据包括：
将所述驾驶行为数据与所述目标区域按照位置索引进行存储，所述驾驶行为数据作为所述预存驾驶行为数据；
或，
将所述驾驶行为数据与所述目标区域和所述目标区域的预设范围按照位置索引进行存储，所述驾驶行为数据作为所述预存驾驶行为数据。


7.一种自动驾驶系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预存驾驶行为数据，所述预存驾驶行为数据用于表示车辆在人工驾驶的情况下通过目标区域时的驾驶行为数据；获取所述目标区域的第一环境数据，所述第一环境数据为当前实时采集的数据；
处理模块，用于根据所述第一环境数据和所述预存驾驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：李程峻，王竣，要志良，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44