一种用户风格自学习智能驾驶方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用户风格自学习智能驾驶方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种用户风格自学习智能驾驶方法及系统


[0001]本专利技术涉及汽车自动驾驶领域，特别是涉及一种用户风格自学习智能驾驶方法及系统
。

技术介绍

[0002]现有的自动驾驶方法主要以安全
、
舒适和高效为准绳，同一个系统并未结合不同的用户需求进行个性化定制，尽管自动驾驶技术进一步提升了车辆的智能性，但自动驾驶系统的驾驶风格往往同质化严重，难以给用户带来个性化的体验
。
虽然当前有人针对不同城市和不同路况进行不同自动驾驶技术的研究，一定程度上可以实现不同城市或路况的多样化处理，但是不能满足不同的用户或者相同用户想在同一个场景下实现不同的自动驾驶车辆操作时的个性化需求
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的一个目的是要提供一种能够在同一个场景下实现不同的自动驾驶车辆操作的用户风格自学习智能驾驶方法及系统
。
[0004]特别地，本专利技术提供了一种用户风格自学习智能驾驶方法，包括以下步骤：
[0005]接收驾驶员在多个驾驶路况下对期望驾驶行为的选择的交互信息；
[0006]在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互进行解析和编码；
[0007]将编码后的结果输入至车辆端的在线学习模块以及云端训练平台，以学习所述驾驶员在不同驾驶路况下的驾驶风格
。
[0008]进一步地，所述期望行为包括对自车周围选定车辆进行超车
、
跟车
、
远离或避让/>。
[0009]进一步地，所述在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互进行解析和编码步骤之前，车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为
。
[0010]进一步地，所述车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为步骤中，当判断当前不符合执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为的条件时，提醒驾驶员终止执行所述期望驾驶行为
。
[0011]进一步地，所述车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为步骤中，当判断当前不符合执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为的条件时，在距离当前时间的设定时间内若出现如果符合执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为的条件，则车辆执行所述期望驾驶行为；若超过所述设定时间时仍不符合执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为的条件，则车辆放弃执行所述期望驾驶行为
。
[0012]进一步地，所述在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互进行解析和编码步骤中，驾驶员能够在任意时刻下达终止执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为指令
。
[0013]进一步地，驾驶员能够在任意时刻下达终止执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为指令步骤后，车辆判断是否满足终止条件，若满足终止条件则终止执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为指令，若不满足终止条件则继续执行执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为指令
。
[0014]进一步地，所述在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互进行解析和编码步骤中，还记录驾驶员
ID
和期望驾驶行为场景
。
[0015]特别地，本专利技术还公开了一种自学习智能驾驶系统，包括存储器和处理器，所述存储器储存用于执行任意一种所述的自学习智能驾驶方法的程序
。
[0016]本专利技术中，车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，根据不同场景交互信息的不同，车辆自动驾驶系统可以学习驾驶员在各种场景的操作风格，从而车辆自动驾驶系统的驾驶风格符合当前驾驶员的驾驶习惯，能够在同一个场景下实现不同的自动驾驶车辆操作的用户风格，满足用户对于驾驶风格的个性化要求，给用户带来独特的智能驾驶体验
。
[0017]本专利技术中，通过获取驾驶员对周围车辆的驾驶风格进行的分类来学习驾驶员的驾驶风格，进而实现定制化的智能驾驶模式，车辆在自动驾驶过程中，在安全舒适的前提下，更符合用户心理预期的驾驶策略，带给用户独特的个性体验
。
[0018]根据下文结合附图对本专利技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本专利技术的上述以及其他目的
、
优点和特征
。
附图说明
[0019]后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本专利技术的一些具体实施例
。
附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分
。
本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的
。
附图中：
[0020]图1是根据本专利技术一个实施例的用户风格自学习智能驾驶方法流程图；
[0021]图2是根据本专利技术一个实施例的超车风格自学习智能驾驶方法框图
。
具体实施方式
[0022]图1是根据本专利技术一个实施例的用户风格自学习智能驾驶方法流程图
。
本实施例提供了一种用户风格自学习智能驾驶方法，包括以下步骤：
[0023]S110、
接收驾驶员在多个驾驶路况下对期望驾驶行为的选择的交互信息
。
[0024]S120、
在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互进行解析和编码
。
[0025]S130、
将编码后的结果输入至车辆端的在线学习模块以及云端训练平台，以学习所述驾驶员在不同驾驶路况下的驾驶风格
。
[0026]本实施例中，车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，根据不同场景交互信息的不同，车辆自动驾驶系统可以学习驾驶员在各种场景的操作风格，从而车辆自动驾驶系统的驾驶风格符合当前驾驶员的驾驶习惯，能够在同一个场景下实现不同的自动驾驶车辆操作的用户风格，满足用户对于驾驶风格的个性化要求，给用户带来独特的智能驾驶体验
。
[0027]此外，在车辆执行驾驶员选择的期望驾驶行为时记录交互信息，并对交互信息进行解析和编码步骤之前，车辆需要根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为
。
当判断当前不符合执行驾驶员选择的期望驾驶行为的条件时，提醒驾驶员终止执行该期望驾驶行为
。
或者，当判断当前不符合执行驾驶员选择的期望驾驶行为的条件时，在距离当前时间的设定时间内若出现符合执行驾驶员选择的期望驾驶行为的条件，车辆执行该期望驾驶行为；若超过设定时间时仍不符合执行驾驶员选择的期望驾驶行为的条件，则车辆放弃执行该期望驾驶行为
。
[0028]本实施例中，驾驶员还可以在任意时刻下达终止执行驾驶员选择的期望驾驶行为指令，车辆判断是否满足终止条件，若满足终止条件则终止执行驾驶员选择的期望驾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用户风格自学习智能驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：接收驾驶员在多个驾驶路况下对期望驾驶行为的选择的交互信息；在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互信息进行解析和编码；将编码后的结果输入至车辆端的在线学习模块以及云端训练平台，以学习所述驾驶员在不同驾驶路况下的驾驶风格
。2.
根据权利要求1所述的用户风格自学习智能驾驶方法，其特征在于，所述期望行为包括对自车周围选定车辆进行超车
、
跟车
、
远离或避让
。3.
根据权利要求1所述的用户风格自学习智能驾驶方法，其特征在于，所述在车辆执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为时记录所述交互信息，并对所述交互信息进行解析和编码步骤之前，车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为
。4.
根据权利要求3所述的用户风格自学习智能驾驶方法，其特征在于，所述车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为步骤中，当判断当前不符合执行所述驾驶员选择的期望驾驶行为的条件时，提醒驾驶员终止执行所述期望驾驶行为
。5.
根据权利要求3所述的用户风格自学习智能驾驶方法，其特征在于，所述车辆根据交通规则
、
路况和自车的位置判断是否执行所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋永康，肖扬，陈玉成，邓捷，田向远，肖圣，
申请(专利权)人：宁波路特斯机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：