[發明專利]基于乘客和環境感知駕駛風格簡檔來控制自主車輛

有效

• 申請號: 202010042318.1
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111434554B
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: A.特爾帕茲;G.卡姆希;A.德加尼
• 申請（專利權）人: 通用汽車環球科技運作有限責任公司
• 主分類號: B60W40/09
• 分類號: B60W40/09;B60W50/00
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 吳超;王麗輝

一種用于控制車輛的方法包括：收集關于人類駕駛風格的數據；基于收集到的數據來機器學習人類駕駛員如何對不同交通場景做出反應，以創建多個人類駕駛風格簡檔；選擇所述多個人類駕駛風格簡檔中的最佳駕駛簡檔，其中，基于由所述車輛的乘客提供的反饋來選擇最佳駕駛簡檔，所述反饋指示所述多個人類駕駛風格簡檔中的每一者的舒適性；基于最佳駕駛簡檔來創建駕駛計劃；命令車輛在受控環境中執行所述駕駛計劃，以測試所述最佳駕駛簡檔的舒適性；并且在所述車輛執行駕駛計劃時從所述車輛的乘客接收舒適性等級。

技術領域

本公開大體上涉及自主車輛。更具體地，本公開的各個方面涉及基于預先學習的乘客和環境感知駕駛風格簡檔來控制自主車輛。

背景技術

自主車輛是能夠在很少或沒有用戶輸入的情況下感測其環境并導航的車輛。自主車輛使用感測裝置（諸如，雷達、激光雷達、圖像傳感器、電位計等）來感測其環境。自主車輛系統還使用來自全球定位系統（GPS）技術、導航系統、車輛與車輛通信、車輛到基礎設施技術和/或線控駕駛系統的信息來導航車輛。

已經將車輛自動化分類為范圍為從對應于不存在具有完全人類控制的自動化的零到對應于不具有人類控制的全自動化的五的數值水平。各種自動駕駛員輔助系統（諸如，巡航控制、自適應巡航控制和停車輔助系統）對應于較低自動化水平，而真正的“無人駕駛”車輛對應于較高自動化水平。

雖然自主車輛提供了優于傳統車輛的許多潛在優點，但在某些情況下，可能期望改善自主車輛的移動，例如以更好地接近人類駕駛風格。因此，期望在自主車輛中提供用于接近人類駕駛風格的系統和方法。此外，結合附圖以及前述技術領域和背景技術，本公開的其它期望特征和特性將從隨后的詳細描述和所附權利要求而變得顯而易見。

發明內容

自動駕駛汽車中的乘客常常感覺駕駛過于“機械”（例如，突然的動作），并且人類駕駛將對乘坐舒適感和平穩性更加敏感。本公開描述了一種基于對人類駕駛員如何駕駛的分析檢查將自主車輛駕駛失誤校準以使乘客更加舒適和敏感的自動方法。本公開描述了一種從標記有關于舒適感的乘客反饋的日常人類駕駛數據學習的離線機器學習算法。用附加的受控實驗來確定最佳駕駛風格，在該受控實驗中，乘客將在遇到不同道路狀況時為每種駕駛風格提供舒適性評分。獲勝的風格將被用作對自主車輛控制和運動計劃模塊的實時參考。

本公開描述了一種用于通過舒適感標記的自然數據來學習人類駕駛舒適感目的以及通過對通過受控研究數據學習的良好的“乘客和環境敏感”人類駕駛進行比較來評估和校正駕駛風格算法的自動過程。將對乘客和環境感知簡檔的參考集成到受控和運動計劃模塊中。

一種用于控制車輛的方法包括：在人類駕駛員駕駛車輛時收集關于人類駕駛風格的數據；基于收集到的數據來機器學習人類駕駛員如何對不同交通場景做出反應，以創建多個人類駕駛風格簡檔；經由控制器選擇所述多個人類駕駛風格簡檔中的最佳駕駛簡檔，其中，基于由車輛的乘客提供的反饋來選擇最佳駕駛簡檔，該反饋指示所述多個人類駕駛風格簡檔中的每一者的舒適性，并且將所述多個人類駕駛風格簡檔中的由車輛的乘客評級為具有最高舒適性的人類駕駛風格簡檔選擇為最佳駕駛簡檔；基于該最佳駕駛簡檔來創建駕駛計劃；經由控制器命令車輛在受控環境中執行駕駛計劃，以測試最佳駕駛簡檔的舒適性；以及通過控制器在車輛執行駕駛計劃時接收來自車輛的乘客的舒適性等級。該方法還可以包括：將從車輛的乘客接收到的舒適性等級與預定閾值進行比較。該方法還可以包括：確定從乘客接收到的舒適性等級小于預定閾值；以及響應于確定舒適性等級小于預定閾值，再次基于收集到的數據來機器學習人類駕駛員如何對不同交通場景做出反應。