[发明专利]一种自动驾驶车辆控制方法、系统、介质及汽车有效
申请号: | 202010196850.9 | 申请日: | 2020-03-19 |
公开(公告)号: | CN113428168B | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 李俊杰 | 申请(专利权)人: | 上海擎感智能科技有限公司 |
主分类号: | B60W50/08 | 分类号: | B60W50/08;B60W50/02;B60W60/00 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 徐秋平 |
地址: | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动 驾驶 车辆 控制 方法 系统 介质 汽车 | ||
1.一种自动驾驶车辆控制方法,其特征在于,所述自动驾驶车辆控制方法包括:
获取车辆在多次行程中的故障状况以及各行程对应的车辆运行参数;
获取各所述车辆运行参数与所述故障状况之间的相关度;
根据所述相关度选取相应的车辆运行参数作为故障相关参数;
获取车辆的故障相关参数;
根据所述故障相关参数获取自动驾驶可靠概率;
根据所述自动驾驶可靠概率确定当前的驾驶模式,并
根据所述可靠概率对用户的安全驾驶行为和/或自动驾驶行为进行奖励。
2.根据权利要求1所述自动驾驶车辆控制方法,其特征在于:所述车辆运行参数包括车辆历史运行参数以及当前行程参数。
3.根据权利要求2所述自动驾驶车辆控制方法,其特征在于:
所述车辆历史运行参数包括平均无故障运行里程、平均无故障时间、单位里程故障频率和/或平均首次故障里程;和/或
所述当前行程参数包括天气、道路状况、行驶时间、油耗和/或行驶里程。
4.根据权利要求1所述自动驾驶车辆控制方法,其特征在于,根据所述故障相关参数获取自动驾驶可靠概率的计算方法包括:
将所述故障相关参数作为第一神经网络模型的输入,所述第一神经网络模型的输出即为所述自动驾驶可靠概率;
所述第一神经网络模型的训练方法包括:
获取车辆在多次行程中的可靠概率以及与各行程对应的故障相关参数;
利用所述故障相关参数和可靠概率对一神经网络模型进行训练,获得所述第一神经网络模型。
5.根据权利要求1所述自动驾驶车辆控制方法,其特征在于,所述自动驾驶车辆控制方法还包括:根据所述可靠概率对当前驾驶安全性进行评估并将所述评估结果展示给用户。
6.根据权利要求1所述自动驾驶车辆控制方法,其特征在于,所述驾驶模式包括:自动驾驶模式、辅助驾驶模式和手动驾驶模式。
7.一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时实现权利要求1至6任一项所述自动驾驶车辆控制方法。
8.一种自动驾驶车辆控制系统,其特征在于,所述自动驾驶车辆控制系统包括:
参数获取模块,用于获取车辆的故障相关参数;
所述故障相关参数的获取步骤包括:获取车辆在多次行程中的故障状况以及各行程对应的车辆运行参数;
获取各所述车辆运行参数与所述故障状况之间的相关度;
根据所述相关度选取相应的车辆运行参数作为故障相关参数;
概率计算模块,与所述参数获取模块相连,用于根据所述故障相关参数获取自动驾驶可靠概率;
模式选择模块,与所述概率计算模块相连,用于根据所述自动驾驶可靠概率确定当前的驾驶模式,并根据所述可靠概率对用户的安全驾驶行为和/或自动驾驶行为进行奖励。
9.一种汽车,其特征在于,所述汽车包括:
自动驾驶系统,用于实现所述汽车的自动驾驶;
权利要求8所述自动驾驶车辆控制系统,与所述自动驾驶系统相连,用于根据自动驾驶可靠概率确定当前的驾驶模式。
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