[发明专利]基于车联网的自动驾驶控制策略的生成方法与生成装置

说明书

技术领域

本发明涉及车辆控制领域，特别是涉及一种基于车联网的自动驾驶控制策略的生成方法与生成装置。

背景技术

随着车辆技术的发展，自动驾驶汽车已经逐步得到了生产和应用。由于自动驾驶汽车的控制方法、行驶方式与人为驾驶的汽车的控制方法、行驶方式有很大不同，因此无论是乘坐在自动驾驶汽车内的乘客还是周边道路上行驶的其他车辆内的驾驶员都会感觉到不适。另外，由于各个国家、各个地区的驾驶员的驾驶行为习惯有所不同，因此使用相同的自动驾驶控制策略无法适应所有的驾驶环境。

另一方面，现代车辆技术研发出了一种车联网。车联网是通过3G、4G、移动互联网，进行汽车的信息收集与共享的网络体系。利用车联网，通过信息的处理，能够实现车与路、车与车主、车主与车主、车主与第三方服务商的沟通，让汽车生活更加智能。

发明内容

本发明的目的是要提供一种基于车联网的自动驾驶控制策略的生成方法与生成装置，使自动驾驶控制策略与车辆及其驾驶环境相适应，从而提高自动驾驶的舒适性。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于车联网的自动驾驶控制策略的生成方法，包括：

通过车联网采集车辆环境传感器生成的环境信息和驾驶员的主动驾驶信息；

根据所述主动驾驶信息获得对应车辆的车辆驾驶习惯模型；根据一个地理区域内的多个车辆驾驶习惯模型获得区域驾驶习惯模型；根据多个所述环境信息获得一个地理区域的在各时间段的路况模型；

根据当前车辆的所述车辆驾驶习惯模型、所述当前车辆所在区域的所述区域驾驶习惯模型和所述路况模型，生成所述当前车辆的自动驾驶控制策略；

将所述自动驾驶控制策略更新到所述当前车辆的自动驾驶控制系统中。

优选地，在上述方法中，所述车辆驾驶习惯模型包括：本车车速指数、本车刹车指数、本车车距指数和本车变线超车指数；

所述区域驾驶习惯模型包括：区域车速指数、区域刹车指数、区域车距指数和区域变线超车指数；

所述路况模型包括：路段车辆密度指数、路段平均车速指数、路段弯道指数、路段路面指数、路段事故率指数和路段红灯路口指数。

优选地，在上述方法中，在生成所述当前车辆的自动驾驶控制策略的步骤中，所述车辆驾驶习惯模型的权重等于所述区域驾驶习惯模型的权重。

优选地，在上述方法中，所述环境信息包括：周边车辆信息、行人信息、车道线信息、交通标示信息和/或交通信号信息；

所述主动驾驶信息包括：油门踏板开度、加速度、制动减速度、方向盘转角和/或车辆横摆角。

为了更好的实现上述目的，本发明还提供了一种基于车联网的自动驾驶控制策略的生成装置，包括：

信息收集单元，用于：通过车联网采集车辆环境传感器生成的环境信息和驾驶员的主动驾驶信息；

模型单元，用于：根据所述主动驾驶信息获得对应车辆的车辆驾驶习惯模型；根据一个地理区域内的多个车辆驾驶习惯模型获得区域驾驶习惯模型；根据多个所述环境信息获得一个地理区域的在各时间段的路况模型；根据当前车辆的所述车辆驾驶习惯模型、所述当前车辆所在区域的所述区域驾驶习惯模型和所述路况模型，生成所述当前车辆的自动驾驶控制策略；

更新单元，用于：将所述自动驾驶控制策略更新到所述当前车辆的自动驾驶控制系统中。

优选地，在上述装置中，所述车辆驾驶习惯模型包括：本车车速指数、本车刹车指数、本车车距指数和本车变线超车指数；

所述区域驾驶习惯模型包括：区域车速指数、区域刹车指数、区域车距指数和区域变线超车指数；

所述路况模型包括：路段车辆密度指数、路段平均车速指数、路段弯道指数、路段路面指数、路段事故率指数和路段红灯路口指数。

优选地，在上述装置中，在生成所述当前车辆的自动驾驶控制策略的步骤中，所述车辆驾驶习惯模型的权重等于所述区域驾驶习惯模型的权重。

优选地，在上述装置中，所述环境信息包括：周边车辆信息、行人信息、车道线信息、交通标示信息和/或交通信号信息；

所述主动驾驶信息包括：油门踏板开度、加速度、制动减速度、方向盘转角和/或车辆横摆角。