【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆，特别涉及一种辅助驾驶交互方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
1、随着ai(artificial intelligence，人工智能)人工智能技术的发展，该技术已被广泛应用于教育领域，比如各类早教ai课程。此类课程是真人+ai的模式与学生进行互动，这种根据学生可能出现的各种反馈提前分类录制视频的形式与直播课较为接近，无论学生给出的答案是正确还是错误，老师都能给出对应的指导。
2、另一方面，新手司机刚从驾校毕业，离开熟悉的学车环境，面对真实的复杂路况，他们缺少技能的衔接的和驾驶场景的过渡。在没有教练的指导下独立上路，往往会产生巨大的心理压力，给自身和他人造成安全隐患。随着驾照申领人数的逐年稳步增长，汽车陪练市场应运而生并且不断升温，产生了专门从事陪练服务的企业，在新手司机独立上路前为其提供驾驶陪练服务。
3、相关技术中，在辅助驾驶方面，通过对采集到的驾驶行为数据进行评价，并将评价结果进行显示，以防止不文明驾驶行为的发生。然而，对于新手司机而言，即使得到当前驾驶行为的评价，在缺少正确引导的情况下，无法及时纠正不良习惯，会降低新手司机驾驶的信心。
技术实现思路
1、本申请提供一种辅助驾驶交互方法、装置、车辆及存储介质，以解决新手司机缺少一种近似教练真人陪练的驾驶陪练服务等问题，帮助新手司机快速巩固真实路况下的驾驶技能，纠正不良习惯，克服恐惧，增强独立驾驶的信心，同时也为新手司机规避了陪练市场不规范运营的风险，节省时间精力，依托ai人工智能技术实现
2、本申请第一方面实施例提供一种辅助驾驶交互方法，包括以下步骤：
3、获取用户的当前驾驶行为数据；基于预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签，并基于所述第一场景标签，从预设的第二场景标签库中匹配第二场景标签；将所述第二场景标签对应的教学视频播放在当前预设终端。
4、可选地，在一些实施例中，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，还包括：采集多个目标用户的驾驶行为数据；基于所述多个目标用户的驾驶行为数据建立驾驶行为评价标准，并确定每个目标用户的驾驶行为数据所处的场景分类；根据所述驾驶行为评价标准和所述每个目标用户的驾驶行为数据所处的场景分类生成所述预设的第一场景标签库。
5、可选地，在一些实施例中，在获取所述用户的所述当前驾驶行为数据之前，还包括：采集多个教学视频；确定每个教学视频所处的场景分类；根据所述每个教学视频所处的场景分类生成所述预设的第二场景标签库。
6、可选地，在一些实施例中，所述用户的当前驾驶行为数据包括踏板压力值、方向盘转角、驾驶员面部表情、车身环境、手刹状态中的至少一种。
7、本申请第二方面实施例提供一种辅助驾驶交互装置，包括：
8、获取模块，用于获取用户的当前驾驶行为数据；匹配模块，用于基于预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签，并基于所述第一场景标签，从预设的第二场景标签库中匹配第二场景标签；交互模块，用于将所述第二场景标签对应的教学视频播放在当前预设终端。
9、可选地，在一些实施例中，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，所述匹配模块，还用于：采集多个目标用户的驾驶行为数据；基于所述多个目标用户的驾驶行为数据建立驾驶行为评价标准，并确定每个目标用户的驾驶行为数据所处的场景分类；根据所述驾驶行为评价标准和所述每个目标用户的驾驶行为数据所处的场景分类生成所述预设的第一场景标签库。
10、可选地，在一些实施例中，在获取所述用户的所述当前驾驶行为数据之前，所述获取模块，还用于：采集多个教学视频；确定每个教学视频所处的场景分类；根据所述每个教学视频所处的场景分类生成所述预设的第二场景标签库。
11、可选地，在一些实施例中，所述用户的当前驾驶行为数据包括踏板压力值、方向盘转角、驾驶员面部表情、车身环境、手刹状态中的至少一种。
12、本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的辅助驾驶交互方法。
13、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的辅助驾驶交互方法。
14、由此，本申请实施例的教练端统一录制针对新手司机各种驾驶行为的教学视频，并设置场景标签，上传至服务器；收集新手司机的驾驶行为数据，建立用户驾驶行为的评价标准，判断其驾驶行为正确与否，并设置场景标签，并上传至服务器；服务器端根据新手司机端驾驶行为数据标签匹配对应的教练端教学视频标签，并在车载中控界面播放对应的教学视频。由此，解决了新手司机缺少一种近似教练真人陪练的驾驶陪练服务等问题，帮助新手司机快速巩固真实路况下的驾驶技能，纠正不良习惯，克服恐惧，增强独立驾驶的信心，同时也为新手司机规避了陪练市场不规范运营的风险，节省时间精力，依托ai人工智能技术实现优质陪练资源的共享。
15、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种辅助驾驶交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述用户的所述当前驾驶行为数据之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的当前驾驶行为数据包括踏板压力值、方向盘转角、驾驶员面部表情、车身环境、手刹状态中的至少一种。
5.一种辅助驾驶交互装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，所述匹配模块，还用于：
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在获取所述用户的所述当前驾驶行为数据之前，所述获取模块，还用于：
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述用户的当前驾驶行为数据包括踏板压力值、方向盘转角、驾驶员面部表情、车身环境、手刹状态中的至少一种。
9.一种车辆，其特征在于，包括：存
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-4任一项所述的辅助驾驶交互方法。
...【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述用户的所述当前驾驶行为数据之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的当前驾驶行为数据包括踏板压力值、方向盘转角、驾驶员面部表情、车身环境、手刹状态中的至少一种。
5.一种辅助驾驶交互装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在基于所述预设的第一场景标签库，确定所述当前驾驶行为数据的第一场景标签之前，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李媛，
申请(专利权)人：芜湖雄狮汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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