CN115027495A - 一种用于智能驾驶***的信任增强方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的是提供一种用于智能驾驶***的信任增强方法及设备，通过基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合数据中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，可以正确计算整个智能驾驶***的置信度，从而告知消费者智能驾驶***应对当前及未来复杂场景的能力，缓解用户心理紧张程度，提高人机共驾有效沟通，增加人机共驾过程中的信息透明度，提升用户对智能驾驶***的信任感，解决了用户在使用智能驾驶的过程中提心吊胆，对智能驾驶***不信任的问题。

Description

一种用于智能驾驶***的信任增强方法及设备
技术领域
本发明涉及一种用于智能驾驶***的信任增强方法及设备。
背景技术
在完全无人驾驶到来之前，将经历很长一段时间的人机共驾，所以人与机器之前一定要建立信任和默契，用户才能在舒适，愉悦的体验中享受智能驾驶带来的真正价值。
目前主流的智能驾驶***，对自身***能力状态的把控，只有开和关两个挡位，仅在危险工况下智能驾驶***退出时通过紧急报警进行接管提醒。这会导致用户在使用智能驾驶的过程中提心吊胆，引发驾驶焦虑。
发明内容
本发明提供一种用于智能驾驶***的信任增强方法及设备。
获取车辆的智能驾驶***的车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合；
基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度。
进一步的，上述方法中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点；
当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度；
基于感知融合及目标跟踪数据和车辆运行状态数据，确定车辆从当前车道换到相邻车道的安全空间的个数，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度；
基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度。
进一步的，上述方法中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点；
当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度；
基于感知融合及目标跟踪数据和车辆运行状态数据，确定车辆从当前车道换到相邻车道的安全空间的个数，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度；
基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度。
进一步的，上述方法中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点，包括：
获取导航目的地，基于导航目的地和高精地图，得到导航路线信息；
根据导航路线信息和车辆运行状态数据，得到高精地图融合信息，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点。
进一步的，上述方法中，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
基于高精地图融合信息得到车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间；
基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点。
进一步的，上述方法中，基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点到匝道口的距离
Figure 304994DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 702477DEST_PATH_IMAGE002
Figure 431399DEST_PATH_IMAGE003
Figure 572530DEST_PATH_IMAGE004
其中，n表示车道编号，t 1为车辆的平均换道时间；t 2为两次换道之间的最短间隔时间；
Figure 70507DEST_PATH_IMAGE005
是i车道的经验车速。
进一步的，上述方法中，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
基于高精地图融合信息，得到匝道口通道的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数；
基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点。
进一步的，上述方法中，基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点到匝道口的距离
Figure 904471DEST_PATH_IMAGE006
：
Figure 855110DEST_PATH_IMAGE007
其中，n表示车道编号，如图2所示，车道编号n为主路1~4；
Figure 301397DEST_PATH_IMAGE008
，为匝道口通道的长度；
Figure 653881DEST_PATH_IMAGE009
为智能驾驶风格影响系数，
Figure 658746DEST_PATH_IMAGE010
表示智能驾驶风格对
Figure 96680DEST_PATH_IMAGE011
的影响系数；
Figure 517298DEST_PATH_IMAGE012
为导航的交通拥堵信息影响系数，
Figure 52184DEST_PATH_IMAGE013
表示导航的交通拥堵信息对
Figure 165634DEST_PATH_IMAGE011
的影响系数；
Figure 90864DEST_PATH_IMAGE011
为从当前车道变入右侧相邻车道需提前的最早变道距离。
进一步的，上述方法中，当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，得到车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；
基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度。
进一步的，上述方法中，基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度，包括：
基于如下公式，确定静态因素的下匝道任务置信度
Figure 377489DEST_PATH_IMAGE014
：
Figure 438986DEST_PATH_IMAGE015
其中，Xn表示车辆离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；
v表示车辆的当前车速；
TTCn越大则F(Xn)越大，TTCn越小则F(Xn)越小。
进一步的，上述方法中，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)，包括：
若安全空间的个数N越大，则确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)越大。
进一步的，上述方法中，基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于如下公式，确定智能驾驶***的置信度F：
Figure 723337DEST_PATH_IMAGE016
其中，k 1表示F(Xn)对智能驾驶***的置信度F的影响权重；
k 2表示F(N)对智能驾驶***的置信度F的影响权重。
根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述任一项所述的方法。
根据本发明的另一方面，还提供一种用于在网络设备端信息处理的设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行上述任一项所述的方法。
综上所述，本发明通过基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合数据中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，可以正确计算整个智能驾驶***的置信度，从而告知消费者智能驾驶***应对当前及未来复杂场景的能力，缓解用户心理紧张程度，提高人机共驾有效沟通，增加人机共驾过程中的信息透明度，提升用户对智能驾驶***的信任感，解决了用户在使用智能驾驶的过程中提心吊胆，对智能驾驶***不信任的问题。
附图说明
图1是本发明一实施例的用于智能驾驶***的信任增强方法的原理图；
图2是本发明一实施例的最早并线点和最晚并线点的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、 磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
如图1所示，本发明提供一种用于智能驾驶***的信任增强方法，所述方法包括：
步骤S1，获取车辆的智能驾驶***的车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合；
具体的，所述车辆运行状态数据，是指车辆自身的运行状态的数据，如车速、轮速、横纵向加减速度、车灯状态、定位状态、车身姿态等，车辆运行状态数据可以用于判断自车硬件的状态对规控的影响，判断是否可满足智能驾驶***的控制需求，从而计算智能驾驶***应对不同场景的能力；
所述导航路线信息，是指车辆所处周围环境及行驶路线上的预期信息，如路口信息、道路拥堵信息、天气信息、隧道信息、施工信息等，导航路线信息可以用于预估环境的复杂程度，从而推算智能驾驶***应对不同场景的能力；
所述感知融合及目标跟踪数据，是指车辆周围环境信息，如障碍物、车道线信息，需要感知融合及目标跟踪数据可以用于判断智能驾驶***控制过程中车辆的安全空间、预测他车轨迹对自车行驶轨迹的影响等，从而计算智能驾驶***应对不同场景的能力；
高精地图融合信息，是指高精地图信息结合车辆运行状态数据中的定位信息，得到的车辆所处周围环境及行驶路线上的预期信息，如距离匝道口的距离、所在车道位置、当前及前方道路弯道的曲率半径等，高精地图融合信息用于判断当前及预估环境的复杂程度，从而计算及推测智能驾驶***应对不同场景的能力，如下匝道成功率、过弯成功率等等；
步骤S2，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度。
在此，置信度，即整个智能驾驶***应对当前及未来复杂场景的能力。
置信度的计算可以综合三大维度，包括：当前及未来环境的复杂程度、***硬件能力及环境对其影响、软件算法能力及环境对其影响，从而综合判断得出智能驾驶***的置信度。其中，硬件能力如：感知***能力、执行器能力、控制器能力等，软件算法能力如：感知模块、融合模块、规控模块、预测模块等。
本发明的置信度计算的数据来源，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据、高精地图融合数据等其中的全部或部分数据。
可以通过置信度计算模块依据车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据、高精地图融合信息等做出综合判断，不同数据对置信度影响的权重不同，置信度可以依据当前环境而变化。不同维度的权重基于当前环境、各任务的紧急程度、对智能驾驶***的影响程度实时变化。
本发明通过基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合数据中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，可以正确计算整个智能驾驶***的置信度，从而告知消费者智能驾驶***应对当前及未来复杂场景的能力，缓解用户心理紧张程度，提高人机共驾有效沟通，增加人机共驾过程中的信息透明度，提升用户对智能驾驶***的信任感，解决了用户在使用智能驾驶的过程中提心吊胆，对智能驾驶***不信任的问题。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S2，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，包括：
步骤S21，基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点；
步骤S22，当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)；
步骤S23，基于感知融合及目标跟踪数据和车辆运行状态数据，确定车辆从当前车道换到相邻车道的安全空间的个数，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)；
步骤S24，基于静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)和动态车流的下匝道任务置信度F(N)，确定智能驾驶***的置信度。
在此，本实施例通过静态因素和动态车流两个维度，可以更可靠的确定智能驾驶***的置信度。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S21，基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点，包括：
步骤S211，获取导航目的地，基于导航目的地和高精地图，得到导航路线信息；
在此，智能驾驶***自动控制车辆过程中，驾驶员可以通过车机设置导航目的地，高精地图接收到导航目的地，从而获取该路线上的导航路线信息，如匝道口的位置、车道数量等，从而提前进行轨迹规划；
步骤S212，根据导航路线信息和车辆运行状态数据，得到高精地图融合信息，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点。
在此，可以依据导航路线信息和车辆运行状态数据，智能驾驶***实时判断出自车所在车道及距离匝道口的位置，结合预期车速推算出各车道上的最早和最晚并线点。所述车辆运行状态数据包括自车的定位信息。
本实施例可以准确推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S212，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
步骤S2121，基于高精地图融合信息得到车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间；
步骤S2122，基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点。
在此，可以依据导航路线信息和车辆运行状态数据，智能驾驶***实时判断出自车所在车道及距离匝道口的位置，结合预期车速推算出各车道上的最晚并线点。所述车辆运行状态数据包括自车的定位信息。
本实施例可以准确推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S2122，基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点到匝道口的距离
Figure 135864DEST_PATH_IMAGE017
：
Figure 914595DEST_PATH_IMAGE002
Figure 659959DEST_PATH_IMAGE018
Figure 849632DEST_PATH_IMAGE004
其中，n表示车道编号，如图2所示，车道编号n为主路1~4；t 1为车辆的平均换道时间，例如，t 1可以在4.5-7s之间；t 2为两次换道之间的最短间隔时间，例如，t 2可以在0-3s之间；v i是i车道的经验车速。
如图2所示，可以得到每个车道上的一个最晚并线点。
v i、t 1、t 2可以为标定量，需根据路测结果调整出最符合体验的结果。
本实施例可以准确推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S212，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
步骤S2123，基于高精地图融合信息，得到匝道口通道的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数；
步骤S2124，基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点。
在此，本实施例可以得到每个车道的最早并线点。
本实施例可以准确推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S2124，基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点到匝道口的距离
Figure 811772DEST_PATH_IMAGE006
：
Figure 377882DEST_PATH_IMAGE019
其中，n表示车道编号，如图2所示，车道编号n为主路1~4；
Figure 679551DEST_PATH_IMAGE020
，为匝道口通道的长度；
Figure 102442DEST_PATH_IMAGE009
为智能驾驶风格影响系数，
Figure 489561DEST_PATH_IMAGE021
表示智能驾驶风格对
Figure 859362DEST_PATH_IMAGE011
的影响系数；
Figure 812275DEST_PATH_IMAGE022
为导航的交通拥堵信息影响系数，
Figure 609330DEST_PATH_IMAGE013
表示导航的交通拥堵信息对
Figure 781947DEST_PATH_IMAGE011
的影响系数；
Figure 955440DEST_PATH_IMAGE011
为从当前车道变入右侧相邻车道需提前的最早变道距离。
在此，
Figure 966121DEST_PATH_IMAGE011
为从当前车道变入右侧相邻车道需提前的最早变道距离，可以是标定量，
Figure 934077DEST_PATH_IMAGE011
可以根据路测结果调整出最符合体验的结果；
Figure 92526DEST_PATH_IMAGE023
为智能驾驶风格对
Figure 866447DEST_PATH_IMAGE011
的影响系数。较稳妥的智能驾驶风格，
Figure 793951DEST_PATH_IMAGE024
＞1；较激进的智能驾驶风格，
Figure 932809DEST_PATH_IMAGE025
＜1。
Figure 516237DEST_PATH_IMAGE026
可以是个标定量，可以根据路测结果调整出最符合体验的结果。
Figure 318016DEST_PATH_IMAGE027
为导航的交通拥堵信息对
Figure 303289DEST_PATH_IMAGE028
的影响系数。若无交通拥堵信息，则
Figure 613048DEST_PATH_IMAGE029
=1；若导航发出交通拥堵信息，则
Figure 746089DEST_PATH_IMAGE022
＞1。
Figure 799495DEST_PATH_IMAGE030
可以是个标定量，可以根据路测结果调整出最符合体验的结果。
本实施例可以准确推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S22，当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)，包括：
步骤S221，基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，得到车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；
步骤S222，基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S222，基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)，包括：
基于如下公式，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)：
Figure 701592DEST_PATH_IMAGE015
其中，Xn表示车辆离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；v表示车辆的当前车速；
TTCn越大则F(Xn)越大，TTCn越小则F(Xn)越小。
在此，可以结合车辆运行状态数据中的自车实时车速、定位信息等和高精地图信息，智能驾驶***判断出距离最晚并线点的时距信息TTCn，从而准确计算得到基于静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S23，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)，包括：
若安全空间的个数N越大，则确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)越大。
在此，依据感知融合和目标跟踪数据，如前后车及旁车道车辆的速度和位置、车流密度的平均值（车辆数目）等，智能驾驶***综合考虑自车运动约束和对他车影响后，判断换道安全空间的个数N，从而得到基于动态车流的下匝道任务置信度F(N)。如图2所示，安全空间是指相邻车道上，车辆可以变道驶入的空间，每个安全空间空间的尺寸略大于车辆的车身尺寸大小。
N越多，则F(N)越大。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S24，基于静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)和动态车流的下匝道任务置信度F(N)，确定智能驾驶***的置信度F，包括：
基于如下公式，确定智能驾驶***的置信度F：
Figure 182252DEST_PATH_IMAGE016
其中，
k 1表示F(Xn)对智能驾驶***的置信度F的影响权重；
k 2表示F(N)对智能驾驶***的置信度F的影响权重。
k 1、k 2可以随着车辆位置α的变化而动态变化。α为车辆所在位置，可以表示车辆所在车道、距离最晚并线点距离。
本实施例通过静态因素和动态车流两个维度的权重是依据车辆所在车道或距离最晚并线点距离实时变化，例如，早期静态环境影响较大，后期动态车流影响较大，从而得到更精确的综合的下匝道任务置信度。
本发明的用于智能驾驶***的信任增强方法一实施例中，步骤S24，确定智能驾驶***的置信度之后，还包括：
确定置信度对应的提醒方式；
基于确定提醒方式，发出提醒通知。
在此，置信度通过百分比数值或等级等可量化方式提示给驾驶员，不同的置信度等级，与驾驶员的交互方式可以不同。置信度等级较高时，与驾驶员交互强度较弱，置信度等级较低时，与驾驶员交互强度较强，提高人机共驾有效沟通。可以实现通过不同的交互方式提醒驾驶员关注路况。
如图1所示，置信度计算模块，可以输出综合后的置信度等级给到交互模块，交互模块根据不同场景下的不同置信度等级，有不同的提醒方式。
例如，高等级的置信度，交互主要采取视觉提示的方式，通过图标或动画告知驾驶员置信度等级。
低等级的置信度，依据具体场景，有不同的提示方式，如提示音、语音、强视觉提醒等。
不同等级的置信度的提醒通知之间，还可以有平滑的动画过渡。
置信度可通过百分比或者不同等级的方式透出给驾驶员，以3级为例：等级3代表，该场景下***能处理成功，用于给驾驶员信心增强；等级2代表，该场景下***可能处理成功也可能失败，用于邀请驾驶员注意力；等级1代表，该场景下***大概率处理失败，需驾驶员时刻关注路况。
根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述任一实施例所述的方法。
根据本发明的另一方面，还提供一种用于在网络设备端信息处理的设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行上述任一实施例所述的方法。
本发明各设备实施例的详细内容具体可参见各方法实施例的对应部分，在此，不再赘述。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路（ASIC）、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序（包括相关的数据结构）可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (14)

1.一种用于智能驾驶***的信任增强方法，其中，该方法包括：
获取车辆的智能驾驶***的车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合；
基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点；
当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度；
基于感知融合及目标跟踪数据和车辆运行状态数据，确定车辆从当前车道换到相邻车道的安全空间的个数，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度；
基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息、感知融合及目标跟踪数据和高精地图融合信息中的一种或任意组合，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点；
当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度；
基于感知融合及目标跟踪数据和车辆运行状态数据，确定车辆从当前车道换到相邻车道的安全空间的个数，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度；
基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点，包括：
获取导航目的地，基于导航目的地和高精地图，得到导航路线信息；
根据导航路线信息和车辆运行状态数据，得到高精地图融合信息，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点和最晚并线点。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
基于高精地图融合信息得到车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间；
基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于车道位置、车道数量、车辆离匝道口的距离、每个车道的经验车速、各个车道的平均换道时间和各个车道的两次换道之间的最短间隔时间，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最晚并线点到匝道口的距离
Figure 23953DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 504875DEST_PATH_IMAGE002
Figure 284612DEST_PATH_IMAGE003
Figure 679821DEST_PATH_IMAGE004
其中，n表示车道编号, t 1为车辆的平均换道时间；t 2为两次换道之间的最短间隔时间；v i是i车道的经验车速。
7.根据权利要求4所述的方法，其中，基于高精地图融合信息，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
基于高精地图融合信息，得到匝道口通道的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数；
基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于匝道口的长度、智能驾驶风格影响系数和导航的交通拥堵信息影响系数，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点，包括：
通过如下公式，推算出主路汇入匝道场景下车辆在各车道上的最早并线点到匝道口的距离
Figure 556510DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 378973DEST_PATH_IMAGE006
其中，n表示车道编号，如图2所示，车道编号n为主路1~4；
Figure 646006DEST_PATH_IMAGE007
，为匝道口通道的长度；
Figure 844906DEST_PATH_IMAGE008
为智能驾驶风格影响系数，
Figure 576102DEST_PATH_IMAGE009
表示智能驾驶风格对
Figure 569466DEST_PATH_IMAGE010
的影响系数；
Figure 323795DEST_PATH_IMAGE011
为导航的交通拥堵信息影响系数，
Figure 123124DEST_PATH_IMAGE012
表示导航的交通拥堵信息对
Figure 646509DEST_PATH_IMAGE010
的影响系数；
Figure 76353DEST_PATH_IMAGE010
为从当前车道变入右侧相邻车道需提前的最早变道距离。
9.根据权利要求3所述的方法，其中，当车辆在某个车道上行驶到达该车道的最早并线点时，基于该车道的最晚并线点，确定静态因素的下匝道任务置信度，包括：
基于车辆运行状态数据、导航路线信息和高精地图融合信息，得到车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；
基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，基于车辆的当前车速和离当前所在车道的最晚并线点的实时距离，确定静态因素的下匝道任务置信度，包括：
基于如下公式，确定静态因素的下匝道任务置信度F(Xn)：
Figure 881761DEST_PATH_IMAGE013
其中，Xn表示车辆离当前所在车道的最晚并线点的实时距离；
v表示车辆的当前车速；
TTCn越大则F(Xn)越大，TTCn越小则F(Xn)越小。
11.根据权利要求3所述的方法，其中，基于安全空间的个数，确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)，包括：
若安全空间的个数N越大，则确定动态车流的下匝道任务置信度F(N)越大。
12.根据权利要求3所述的方法，其中，基于静态因素的下匝道任务置信度和动态车流的下匝道任务置信度，确定智能驾驶***的置信度，包括：
基于如下公式，确定智能驾驶***的置信度F：
Figure 156884DEST_PATH_IMAGE014
其中，k 1表示F(Xn)对智能驾驶***的置信度F的影响权重；
k 2表示F(N)对智能驾驶***的置信度F的影响权重。
13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1至12中任一项所述的方法。
14.一种用于在网络设备端信息处理的设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行权利要求1至12中任一项所述的方法。
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