[发明专利]一种车辆的控制方法、控制系统及车辆

权利要求书

1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括：

获取车辆在行驶过程中的多个目标场景；

将每一所述目标场景均与预先存储的已知场景集中的多个不同的已知场景进行匹配以判定该目标场景为已知场景或未知场景；其中，所述已知场景集中的每一已知场景均匹配有对应的控制策略，以使得在所述车辆所述已知场景时按照与该已知场景对应的控制策略控制车辆行驶；

根据判定为已知场景的所述目标场景的数量和判定为未知场景的所述目标场景的数量得到用于表示所述车辆是否可靠的性能评价结果；

在所述车辆的性能评价结果为不可靠时，控制所述车辆按照预设的自学习方法进行自我学习。

2.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，

当所述目标场景与任一所述已知场景相匹配时判定所述目标场景为已知场景，当所述目标场景与所有的所述已知场景均不匹配时判定所述目标场景为未知场景；且

当所述目标场景与所述已知场景集中任意一个所述已知场景的匹配度大于预设阈值时，则判定为所述目标场景与所述已知场景相匹配，否则，则判定为不匹配。

3.根据权利要求2所述的车辆的控制方法，其特征在于，

根据判定为已知场景的所述目标场景的数量和判定为未知场景的所述目标场景的数量得到用于表示所述车辆是否可靠的性能评价结果的步骤包括：

根据判定为已知场景的所述目标场景的数量和判定为未知场景的所述目标场景的数量得到所述车辆的评价曲线；

根据所述评价曲线得到所述车辆的性能评价结果。

4.根据权利要求3所述的车辆的控制方法，其特征在于，

根据判定为已知场景的所述目标场景的数量和判定为未知场景的所述目标场景的数量得到所述车辆的评价曲线的步骤包括：

当判定所述车辆获得的所述目标场景为未知场景时，控制所述评价曲线按照扣分曲线进行扣分，其中，所述扣分曲线为所述车辆获得的所述目标场景为未知场景的分值随所述车辆运行的时间的变化曲线；

当判定所述车辆获得的所述目标场景为已知场景时，控制所述评价曲线按照积分曲线进行积分，其中，所述积分曲线为所述车辆获得的所述目标场景为已知场景的分值随车辆运行的时间的变化曲线；

累计得分随着所述车辆的运行的时间的变化曲线即为评价曲线。

5.根据权利要求4所述的车辆的控制方法，其特征在于，

根据所述评价曲线得到所述车辆的性能评价结果包括：

在所述评价曲线的斜率为负数的次数大于第一阈值时，则所述车辆的性能评价结果为不可靠；或

在所述评价曲线的斜率为负数的次数大于第二阈值，且曲线下降的深度大于第三阈值时，则所述车辆的性能评价结果为不可靠；其中，所述第二阈值小于所述第一阈值。

6.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，

所述已知场景为所述车辆已经获取的该车辆在某一时刻所处场景的图像或视频；

所述车辆在不同时刻获取的不同场景的图像或视频形成不同的已知场景；

多个不同的已知场景形成所述已知场景集；

每一所述已知场景均对应一个所述控制策略。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的车辆的控制方法，其特征在于，

所述车辆的自学习方法包括：

获取当前场景；

将所述当前场景与预先存储的已知场景集中所有的已知场景进行匹配判定所述当前场景为已知场景或未知场景；

当判定所述当前场景为未知场景时，将所述当前场景存储于所述已知场景集中以更新所述已知场景集并为该未知场景匹配相应的控制策略。

8.根据权利要求7所述的车辆的控制方法，其特征在于，

将所述当前场景与预先存储的已知场景集中的所有的已知场景进行匹配后还包括：

当判定所述当前场景为已知场景时，则将与所述当前场景的匹配度最高的已知场景对应的已知控制策略与所述当前场景进行匹配。