CN109866775A - 驾驶风格评估***和方法 - Google Patents

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Abstract

一种驾驶风格评估***，其包括处理器，该处理器在第一驾驶模式期间，在由驾驶员执行的操作期间接收与至少一种驾驶风格类别相关联的驾驶数据，处理器基于驾驶数据确定至少一种驾驶风格类别中的每种的优选驾驶风格。还包括控制器，该控制器被构造为在第二驾驶模式下在车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。

Description

驾驶风格评估***和方法
技术领域
本发明涉及自动或半自动车辆，并且更具体地，涉及评估用于这种车辆的驾驶风格的***和方法。
背景技术
车辆的驾驶员们各自具有独特的驾驶风格。对于自动或半自动车辆，较频繁和较长时间的驾驶将由机器人而不是人来控制。车辆操作者将希望信任并且对机器人有信心以安全地并以预期方式执行驾驶任务。然而，如果机器人没有以人类操作者优选的和个人主义的方式来执行这样的任务，那么机器人和人类驾驶员在风格上的差异就会减少或消除操作者的信任。因此，车辆操作者可能不想使用各种自动驾驶功能。
发明内容
根据本公开的一个方案，一种驾驶风格评估***包括处理器，该处理器在第一驾驶模式期间，在由驾驶员执行的操作期间接收与至少一种驾驶风格类别相关联的驾驶数据，处理器基于驾驶数据确定至少一种驾驶风格类别中的每种的优选驾驶风格。还包括控制器，该控制器被构造为在第二驾驶模式下，在车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。
根据本公开的另一方案，提供了一种评估驾驶风格的方法。该方法包括在车辆的手动驾驶模式期间，在由驾驶员操作自动或半自动车辆期间，记录与驾驶风格类别相关联的驾驶数据。该方法还包括处理驾驶数据。该方法还包括将驾驶数据与驾驶风格类别的多个分类进行比较。该方法还包括将驾驶风格类别的多个分类中的一个分类为优选驾驶风格。
根据本公开的又一方案，提供了一种评估驾驶风格的方法。该方法包括在自动或半自动驾驶模式下，在自动或半自动车辆的操作期间分析驾驶员反馈。该方法还包括基于分析后的驾驶员反馈确定优选驾驶风格。该方法还包括在自动或半自动驾驶模式下，在车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。
通过以下结合附图的描述，这些和其他优点和特征将变得更加明显。
附图说明
在说明书随附的权利要求中特别指出并清楚地要求保护被视为本发明的主题。通过以下结合附图的详细描述，本发明的前述和其他特征以及优点将变得显而易见，其中：
图1是具有自动或半自动转向能力的车辆的立体图；
图2是驾驶员以手动驾驶模式操作车辆的示意图；
图3是以自动驾驶模式操作的车辆的示意图；
图4是在自动驾驶模式下在车辆操作期间提供反馈的驾驶员的示意图；以及
图5是示出评估驾驶风格和修改车辆的自动驾驶模式操作的方法的流程图。
具体实施方式
现在参考附图，其中将参考特定实施例描述本发明，而并不限制本发明，附图示出了与驾驶风格的评估和基于驾驶风格评估而修改自动或半自动车辆的自动驾驶模式操作有关的***和方法的示例。这里描述的实施例为车辆操作者提供增强的舒适感，因为在车辆的自动驾驶模式中执行的操纵被个性化为驾驶员的驾驶风格。这种个性化符合车辆操作者的期望和偏好，产生上面提到的增强的舒适性。
本文描述的实施例适用于自动或半自动车辆。自动或半自动车辆包括驾驶功能的至少一个方面在没有或最小驾驶员输入的情况下被自动地执行。转向、制动和加速是当车辆处于自动驾驶模式时，可以被自动地或半自动地执行的驾驶能力的示例。当由驾驶员命令驾驶的这些方面时，车辆被称为处于手动驾驶模式。自动驾驶模式需要与车辆部件(例如与转向、制动和加速相关联的部件)操作性地通信的一个或多个***。一种这样的***被称为ADAS。ADAS包括各种组件，例如与车辆组件或装置操作性地通信的控制器和处理器。
参见图1，其示出了自动或半自动车辆(在下文中称为“自动车辆”)的示例并且通常用数字“10”表示。自动车辆10包括转向输入装置12(例如手轮)，其允许驾驶员向车辆10的车轮14提供转向命令。这通过转向柱16和操作性地联接到车轮14的相关部件来完成。车辆10还包括制动装置18(例如，制动踏板)以及用于减速和加速车辆10的加速器19(例如，加速踏板)。如图所示，ADAS 20与转向柱16、制动装置18和加速器19操作性地通信。
现在参考图2，其示意性地示出了驾驶员22以手动驾驶模式操作自动车辆10。如图所示，驾驶员22提供转向输入装置12的手动控制以及制动装置18和加速器19的手动控制。在执行手动操作时，驾驶员22表现出与至少一种驾驶风格类别相关联的倾向，在此统称为风格。驾驶风格类别的示例包括但不限于加速、减速、转向和跟随距离。
事件记录器24获得与每种驾驶风格类别相关联的驾驶数据。在加速和减速的情况下，事件记录器24获得与加速和制动操纵有关的数据，以确定驾驶员22如何激进地或谨慎地执行这种操纵。对于转向，事件记录器24记录与转向操作相关联的数据，例如驾驶员如何改变车道、执行转弯以及围绕弯道前进。对于跟随距离，事件记录器24记录与驾驶员在各种操作速度下通常如何紧密地在车辆后面跟随相关联的数据。
一个或多个运动控制器、相机、传感器等可以与原始数据一起使用，和/或获得驾驶数据，以评估数据。对驾驶数据的评估涉及将由事件记录器24获得的数据和任何其他相关数据传送到处理器26。处理器26可以与事件记录器24一体地形成，或者可以是与事件记录器24操作性地通信的单独装置(如图2所示)。如这里所使用的，处理器指的是处理线路，其可以包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、电子处理器(共享处理器、专用处理器或组式处理器)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述的功能的其他合适的接口和部件。
针对每种驾驶风格类别，处理器26被编程为具有多个分类。在接收和处理驾驶数据以及任何其他相关数据时，处理器26确定用于每种驾驶风格类别的优选驾驶风格。在一些实施例中，针对整体驾驶风格(例如，激进、温和、保守)确定单个优选驾驶风格。优选驾驶风格的确定可以被称为一个或多个类别中的驾驶员风格的分类，或整体风格的分类。
在一些实施例中，驾驶员的优选风格可以在不同的驾驶条件类别中被分类。例如，驾驶员在某些天气条件下可能是激进的，而在其他天气条件下则非常保守。除了天气条件之外，优选驾驶风格的一种或多种分类可能取决于例如交通密度、驾驶表面地形和行人人口。
现在参考图3，其示意性地示出了处在自动驾驶模式的操作期间的自动车辆10。如上面详细描述的，驾驶员22存在，但是在自动驾驶模式下的操作期间不提供手动输入。在确定或分类了驾驶员的一种或多种优选驾驶风格之后，***在自动驾驶模式中以与分类一致的方式操作自动车辆10。特别地，控制器30在自动驾驶模式的操作期间，在车辆10的操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。例如，如果驾驶员在另一车辆后面行驶时被分类为具有较长跟随距离的偏好，则控制器30将执行使得车辆10跟随前方车辆比与激进驾驶风格有关的跟随距离更大的距离的命令。换句话说，整个***经由驾驶员数据记录和用处理器26进行的数据处理来“学习”驾驶员似乎对其感到舒适的驾驶员的驾驶特性，并用一个或多个类别对驾驶员的一种或多种偏好进行分类。然后，车辆10以与一种或多种驾驶员的优选驾驶风格一致的方式操作。
现在参考图4，其示意性地示出了处在自动驾驶模式下的操作期间的自动车辆10。驾驶员22存在，但是在自动驾驶模式下的操作期间不提供手动输入。如上所述，车辆10根据一种或多种所确定的分类在自动驾驶模式下操作。为了进一步细化一种或多种分类，事件记录器24和/或处理器26在接收到车辆10在自动驾驶模式下操作期间提供的驾驶员反馈时，记录和处理数据。所提供的驾驶员反馈通常用“拇指向上”或“喜欢”和“拇指向下”或“不喜欢”并且用数字“40”表示。提供驾驶员反馈40为的是进一步细化一种或多种分类，这是由在手动驾驶模式期间获得的驾驶员数据确定的。驾驶员反馈40提供***可以从中“学习”的额外数据，从而优化一种或多种驾驶风格分类。
驾驶员反馈40可以是显式反馈和/或隐式反馈的形式。显式反馈是指由驾驶员22故意且有意识地提供的反馈动作。显式反馈的示例包括但不限于手动按下按钮、开关等，或者口头提供反馈响应。隐式反馈是指由驾驶员22无意地提供但由***观察到的反馈动作。例如，相机可以检测面部表情和/或身体运动或语言。音频***可以检测兴奋的口头表达。显式和/或隐式反馈是在车辆10以自动驾驶模式操作时，对于被执行的驾驶操纵的特定反应的表示。这允许***修改由控制器执行的命令，以符合驾驶员的风格偏好。
现在参考图5，流程图示出了***和方法的某些操作。如图所示，方框50表示当车辆处于手动驾驶模式时驾驶数据在由驾驶员执行的操纵期间获得。方框52示出了基于所获得的驾驶数据的驾驶风格分类。方框54示出了从默认设置到与优选驾驶风格相关联的设置进行驾驶算法调整。方框56示出了在自动驾驶模式中进行的算法修改的执行。
在上述实施例中，***和方法被描述为具有在收集与驾驶员反馈相关联的数据之前获得的驾驶数据。然而，应当理解，***可以仅基于驾驶员反馈的收集、或在收集和处理在手动驾驶模式中获得的驾驶员数据之前修改自动驾驶风格。
本文描述的实施例基于驾驶员指示的偏好来个性化自动驾驶模式中的***的驾驶风格。个性化有助于提高驾驶员感受到的舒适度，从而增强操作者对自动驾驶车辆的整体信任。
本申请提供一种评估驾驶风格的方法，其包括：在车辆的手动驾驶模式期间，在由驾驶员操作自动或半自动车辆期间，记录与驾驶风格类别相关联的驾驶数据；处理所述驾驶数据；将所述驾驶数据与所述驾驶风格类别的多个分类进行比较；以及将所述驾驶风格类别的多个分类中的一个分类为优选驾驶风格。所述方法还包括基于显式反馈和/或隐式反馈修改优选驾驶风格。
本申请还提供一种评估驾驶风格的方法，其包括：在自动或半自动驾驶模式下分析自动或半自动车辆运行期间的驾驶员反馈；基于分析后的驾驶员反馈确定优选驾驶风格；以及在自动或半自动驾驶模式下在所述车辆的操作期间执行与所述优选驾驶风格相关联的命令。其中，所述驾驶员反馈可以是所述驾驶员反馈是由所述驾驶员有意地提供的显式反馈，所述驾驶员反馈也可以是由所述驾驶员无意地提供的隐式反馈，所述驾驶员反馈还可以是由所述驾驶员提供的显式反馈和隐式反馈的结合，并且所述隐式反馈可包括面部表情的分析。
虽然仅结合有限数量的实施例详细描述了本发明，但应容易理解，本发明不限于这些公开的实施例。而是，可以修改本发明以结合此前未描述但与本发明的精神和范围相当的任何数量的变型、改变、替换或等同布置。另外，虽然已经描述了本发明的各种实施例，但是应该理解，本发明的各方面可以仅包括所描述的实施例中的一些。因此，本发明不应被视为受前述描述的限制。

Claims (15)

1.一种驾驶风格评估***，包括：
处理器，在第一驾驶模式期间，在由驾驶员执行的操作期间接收与至少一种驾驶风格类别相关联的驾驶数据，所述处理器基于所述驾驶数据确定所述至少一种驾驶风格类别中的每种的优选驾驶风格；以及
控制器，被构造为在第二驾驶模式下，在所述车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。
2.根据权利要求1所述的驾驶评估***，其中，所述第一驾驶模式是自动或半自动车辆的手动驾驶模式，并且所述第二驾驶模式是所述车辆的自动或半自动驾驶模式。
3.根据权利要求1所述的驾驶评估***，其中，所述至少一种驾驶风格类别是加速、减速、转向和跟随距离中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的驾驶评估***，其中，所述优选驾驶风格在多种驾驶条件类别中确定。
5.根据权利要求4所述的驾驶评估***，其中，所述多种驾驶条件类别是天气条件、交通密度、驾驶表面地形和行人人口中的至少一种。
6.一种评估驾驶风格的方法，包括：
在车辆的手动驾驶模式期间，在由驾驶员操作自动或半自动车辆期间，记录与驾驶风格类别相关联的驾驶数据；
处理所述驾驶数据；
将所述驾驶数据与所述驾驶风格类别的多个分类进行比较；以及
将所述驾驶风格类别的多个分类中的一个分类为优选驾驶风格。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括在自动或半自动驾驶模式下在车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述驾驶风格类别是多种驾驶风格类别中的一种。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述多种驾驶风格类别包括加速、减速、转向和跟随距离中的至少两个。
10.根据权利要求7所述的方法，还包括在所述自动或半自动驾驶模式下，在所述车辆的操作期间分析驾驶员反馈。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述驾驶员反馈是由所述驾驶员有意地提供的显式反馈。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述驾驶员反馈是由所述驾驶员无意地提供的隐式反馈。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述隐式反馈包括面部表情的分析。
14.根据权利要求10所述的方法，其中，所述驾驶员反馈是由所述驾驶员提供的显式反馈和隐式反馈中的至少一种。
15.一种评估驾驶风格的方法，包括：
在自动或半自动驾驶模式下分析自动或半自动车辆运行期间的驾驶员反馈；
基于分析后的驾驶员反馈确定优选驾驶风格；以及
在自动或半自动驾驶模式下在所述车辆的操作期间执行与所述优选驾驶风格相关联的命令。
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