KR20210152418A - Automatic driving function control method and device, electronic equipment and storage medium - Google Patents

Abstract

The present application discloses an automatic driving function control method, an apparatus, an electronic device, and a storage medium. The present application relates to a field of a computer technology, and further to a field of an automatic driving technology. The automatic driving function control method of the present application comprises the following steps of: acquiring driving-related data; determining a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving-related data; and determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data. An embodiment of the present application may improve accuracy and rationality of automatic driving function control.

Description

자동 운전 기능 제어 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체{AUTOMATIC DRIVING FUNCTION CONTROL METHOD AND DEVICE, ELECTRONIC EQUIPMENT AND STORAGE MEDIUM}AUTOMATIC DRIVING FUNCTION CONTROL METHOD AND DEVICE, ELECTRONIC EQUIPMENT AND STORAGE MEDIUM

본 출원은 컴퓨터 기술 분야에 관한 것이고, 특히 자동 운전 기술에 관한 것이다. This application relates to the field of computer technology, and in particular to automatic driving technology.

자동 운전 차량은 컴퓨터 시스템을 통한 자동 운전 기술에 의해 무인 운전을 실현할 수 있다. 현재, 자동 운전 차량에서 사용하는 자동 운전 기술은 L1-L5 다섯 개 등급으로 나눌 수 있다. 등급이 높아짐에 따라 자동 운전 기능이 더욱 지능적이다. 현재 시장에서 일정 규모를 형성한 자동 운전 차량은 통상적으로 L1 및 L2급 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistant System, ADAS)을 사용하고 있는데, L3급 자동 운전 기능이 탑재된 자동 운전 차량이 미래 세계 시장에 점차 나타날 것이다. L1-L3급 자동 운전 기능은 모두 일부 주행 환경에서만 정상적으로 사용될 수 있기에, L1-L3급 자동 운전 기능이 탑재된 자동 운전 차량에 대하여 자동 운전 기능 제어 방법이 매우 큰 의미를 가지고 있다.The self-driving vehicle can realize unmanned driving by autonomous driving technology through a computer system. Currently, autonomous driving technology used in autonomous vehicles can be divided into five classes, L1-L5. As the rating increases, the automatic driving function becomes more intelligent. Currently, self-driving vehicles that have formed a certain size in the market typically use L1 and L2 level Advanced Driver Assistant System (ADAS). will gradually appear in Since all L1-L3 automatic driving functions can be used normally only in some driving environments, the automatic driving function control method is very meaningful for an autonomous vehicle equipped with L1-L3 automatic driving functions.

본 출원의 실시예는 자동 운전 기능 제어 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체를 제공하여, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시키고자 한다. An embodiment of the present application provides an automatic driving function control method, apparatus, electronic device, and storage medium to improve accuracy and rationality of automatic driving function control.

제1 측면에 있어서, 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법은, In a first aspect, the automatic driving function control method provided in the embodiment of the present application comprises:

운전 관련 데이터를 획득하는 단계; acquiring driving-related data;

상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하는 단계; 및determining a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving-related data; and

상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함한다. and determining a target automatic driving function according to the type of the forward driving scenario and the driving-related data.

제2 측면에 있어서, 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 장치는, In a second aspect, the automatic driving function control device provided in the embodiment of the present application comprises:

운전 관련 데이터를 획득하는, 운전 관련 데이터 획득 모듈; a driving-related data acquisition module that acquires driving-related data;

상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하는, 주행 시나리오 유형 결정 모듈; 및a driving scenario type determination module configured to determine a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving related data; and

상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈을 포함한다. and a target autonomous driving function determining module configured to determine a target autonomous driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data.

제3 측면에 있어서, 본 출원의 실시예에서 제공하는 전자 기기는, In the third aspect, the electronic device provided in the embodiment of the present application,

적어도 하나의 프로세서; 및at least one processor; and

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 가능하게 연결되는 메모리;를 포함하고, a memory communicatively coupled to the at least one processor; and

상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 제1측면의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법이 수행되도록 한다. The memory stores instructions executable by the at least one processor, the instructions are executed by the at least one processor, and the automatic driving function provided in the embodiment of the first aspect by the at least one processor Let the control method be carried out.

제4 측면에 있어서, 본 출원의 실시예는 컴퓨터 명령이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 더 제공하는데, 상기 컴퓨터 명령에 의해 상기 컴퓨터가 제1 측면의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법을 수행하도록 한다.In a fourth aspect, an embodiment of the present application further provides a non-transitory computer-readable storage medium having a computer instruction stored thereon, wherein the automatic driving function provided by the computer by the computer instruction in the embodiment of the first aspect control method to be performed.

제5 측면에 있어서, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램을 더 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램중의 명령이 실행될 경우, 제1 측면의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법이 실행된다.In a fifth aspect, there is further provided a computer program stored in a computer-readable medium, wherein when the instructions in the computer program are executed, the automatic driving function control method provided in the embodiment of the first aspect is executed.

본 출원의 실시예는 획득한 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하여, 결정한 전방 주행 시나리오 유형 및 획득한 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 종래의 기술에서 복수의 요소의 영향을 무시하여 자동 운전 기능에 대한 제어가 합리적이지 못한 문제점을 해결함으로써, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시킬 수 있다. The embodiment of the present application determines the forward driving scenario type of the vehicle according to the acquired driving-related data, and determines the target automatic driving function according to the determined forward driving scenario type and the acquired driving-related data. By solving the problem that the control of the automatic driving function is not reasonable by ignoring the influence of the factors, the accuracy and rationality of the automatic driving function control can be improved.

본 부분에서 설명하는 내용은 본 공개의 실시예의 핵심적인 또는 중요한 특징을 식별하기 위한 것이 아니고, 본 공개의 범위를 한정하려는 것도 아닌 것을 이해하여야 한다. 본 공개의 기타 특징은 아래 명세서에 의해 이해하기 쉽게 될 것이다.It should be understood that the content described in this section is not intended to identify key or critical features of embodiments of the present disclosure, nor is it intended to limit the scope of the present disclosure. Other features of the present disclosure will become apparent from the following specification.

도면은 본 기술 방안을 보다 잘 이해하기 위한 것으로, 본 출원을 한정하는 것은 아니다.
도 1은 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 장치의 구조도이다.
도 4는 본 출원의 실시예의 자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기의 구조 예시도이다. The drawings are for better understanding of the present technical solution, and do not limit the present application.
1 is a flowchart of an automatic driving function control method provided in an embodiment of the present application.
2 is a flowchart of an automatic driving function control method provided in an embodiment of the present application.
3 is a structural diagram of an automatic driving function control device provided in an embodiment of the present application.
4 is an exemplary structural diagram of an electronic device implementing the automatic driving function control method according to an embodiment of the present application.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 출원의 예시적인 실시예들을 설명하는데, 본 출원의 실시예에 포함된 다양한 세부사항은 이해를 돕기 위한 것으로, 예시적인 목적일 뿐이다. 따라서, 이해해야 하는 바로는, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 출원의 범위 및 사상으로부터 벗어나지 않는 한, 본 명세서에 기술된 실시예들에 대하여 다양한 변경 및 수정을 할 수 있다. 또한, 명확하고 간결하게 설명하기 위하여, 아래 설명에서 공지의 기능 및 구조에 대한 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present application will be described with reference to the accompanying drawings, and various details included in the embodiments of the present application are provided to aid understanding and are for illustrative purposes only. Accordingly, it should be understood that those of ordinary skill in the art may make various changes and modifications to the embodiments described herein without departing from the scope and spirit of the present application. In addition, in order to explain clearly and concisely, descriptions of well-known functions and structures in the following description will be omitted.

L1-L3급 자동 운전 기능은 일부 주행 환경에서만 정상적으로 사용될 수 있기에, L1-L3급 자동 운전 기능을 구비한 자동 운전 차량은 모두 운전자가 자동 운전 기능의 작동과 중지를 제어하여야 한다. 차량을 조작하고 주행 환경의 안전성을 점검하는 주체로서, 운전자는 다양한 자동 운전 기능의 사용 조건을 명확하게 인지하고 합리적으로 사용하여야 하는데, 이는 일반 사용자에 있어서 불가능하다. 한편으로, 자동 운전 기능을 제어하고 사용 시, 일반 사용자가 자동 운전 기능을 과도하게 의존하고 신뢰하기에, 적합하지 않는 시나리오에서 자동 운전 기능을 종종 사용하여, 운전 행위가 안전적이지 못하거나 사고가 발생할 수 있다. 다른 한편으로, 일부 사용자는 자동 운전 기능과 사용 시나리오에 대하여 익숙하지 않아, 자동 운전 기능의 사용을 완전히 포기하기에, 자원을 낭비하고 사용자 체험이 낮다.Since the L1-L3 automatic driving function can be used normally only in some driving environments, in all autonomous vehicles equipped with the L1-L3 automatic driving function, the driver must control the activation and stopping of the automatic driving function. As the subject of operating the vehicle and checking the safety of the driving environment, the driver must clearly recognize the usage conditions of various automatic driving functions and use them rationally, which is impossible for general users. On the other hand, when controlling and using the automatic driving function, ordinary users rely excessively on and trust the automatic driving function, and the automatic driving function is often used in scenarios that are not suitable, so that the driving behavior is unsafe or an accident may occur. can occur On the other hand, some users are unfamiliar with the automatic driving function and usage scenario, and thus completely give up using the automatic driving function, wasting resources and low user experience.

하나의 예시에서, 도 1은 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법의 흐름도이고, 본 실시예는, 차량의 전방 주행 시나리오 유형 및 차량이 획득한 운전 관련 데이터에 따라 합리적인 자동 운전 기능을 결정하는 상황에 적용되어, 자동 운전 기능을 합리적으로 제어하는데, 해당 방법은 자동 운전 기능 제어 장치에 의해 수행될 수 있고, 해당 장치는 소프트웨어 및 하드웨어 중의 적어도 하나의 방식으로 구현될 수 있으며, 통상적으로 전자 기기에 통합될 수 있다. 해당 전자 기기는 컴퓨터 기기 등일 수 있고, 차량 제어 시스템으로서 자동 운전 차량 내에 장착될 수 있다. 상응하게, 도 1과 같이, 해당 방법은 아래 동작을 포함한다： In one example, FIG. 1 is a flowchart of an automatic driving function control method provided by an embodiment of the present application, and this embodiment shows a reasonable automatic driving function according to a forward driving scenario type of a vehicle and driving-related data obtained by the vehicle Applied to the situation to determine the automatic driving function to reasonably control the automatic driving function, the method can be performed by the automatic driving function control device, the device can be implemented in at least one of software and hardware, usually can be integrated into electronic devices. The electronic device may be a computer device or the like, and may be mounted in an autonomous vehicle as a vehicle control system. Correspondingly, as shown in Fig. 1 , the method includes the following operations:

단계(S110), 운전 관련 데이터를 획득한다. Step S110, driving-related data is obtained.

운전 관련 데이터는 차량 주행 상황과 관련된 모든 데이터 유형일 수 있다. The driving-related data may be any data type related to a vehicle driving situation.

본 출원의 실시예에서, 차량이 전방 도로에 적용되는 자동 운전 기능을 결정하기 전에, 우선 차량의 운전 관련 데이터를 획득하여야 한다. 운전 관련 데이터는 차량 전방 주행 도로의 유형을 결정하는데 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 차량이 자동 운전 기능을 제어하는 참고가 될 수 있다. 동시에, 차량은 획득한 운전 관련 데이터를 자동 운전 시스템으로 송신하여, 자동 운전 시스템을 통하여 차량의 가장 합리적이고 신뢰성 있는 자동 운전 기능을 선택하여, 자동 운전 기능에 대한 합리적이고 효과적인 제어를 실현할 수 있다. In the embodiment of the present application, before the vehicle determines the automatic driving function applied to the road ahead, driving-related data of the vehicle must be acquired first. The driving-related data can be used to determine the type of driving road ahead of the vehicle, as well as a reference for the vehicle to control the automatic driving function. At the same time, the vehicle transmits the acquired driving-related data to the automatic driving system, so that the most reasonable and reliable automatic driving function of the vehicle is selected through the automatic driving system, thereby realizing rational and effective control of the automatic driving function.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 운전 관련 데이터는, 차량 상태 데이터, 차량용 지도의 네비게이션 데이터, 클라우드의 실시간 데이터, 및 차량 과거 행위 데이터를 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, the driving-related data may include vehicle state data, navigation data of a vehicle map, real-time data of a cloud, and vehicle past behavior data.

차량 상태 데이터는 차량 상태 및 관련 파라미터를 반영하는 데이터일 수 있는데, 예를 들어, 차량 센서 및 차량 제어 시스템 등이 업로드한 하드웨어 상태, 영상 데이터, 주행 상태, 및 자동 운전 능력 파라미터 등 데이터일 수 있고, 또한, 예를 들어, 센서 상태, 차량이 구비한 주행 모드, 및 자동 운전 기능 등일 수도 있으며, 차량의 상태 및 관련 파라미터를 반영할 수 있으면 된다. 차량용 지도의 네비게이션 데이터는 차량용 지도의 네비게이션 경로와 전방 주행 도로 구간의 지도 데이터일 수 있는데, 예를 들어, 구체적인 네비게이션 경로 데이터, 전방 도로에 대한 정보, 및 전방 도로 주변의 환경 데이터 등일 수 있다. 클라우드의 실시간 데이터는 클라우드로 획득한 차량 전방 네비게이션 경로 상의 기타 동적 정보일 수 있는데, 예를 들어, 전방 도로의 실시간 도로 상황 및 날씨 데이터 등일 수 있다. 차량 과거 행위 데이터는 차량이 과거에 저장한 운전 행위 데이터일 수 있는데, 차량 자체의 운전 행위 데이터, 및 자동 운전 기능으로 전방 도로 구간을 통과할 때 피드백한 주행 데이터 등일 수 있는데, 이에 한정되지 않는다. 본 출원의 실시예는 차량 상태 데이터, 차량용 지도의 네비게이션 데이터, 클라우드의 실시간 데이터, 및 차량 과거 행위 데이터의 구체적인 데이터 유형을 제한하지 않는다.The vehicle state data may be data that reflects the vehicle state and related parameters, for example, hardware state, image data, driving state, and automatic driving capability parameters uploaded by vehicle sensors and vehicle control systems, etc. may be data. , also, for example, may be a sensor state, a driving mode provided by the vehicle, an automatic driving function, etc., and may reflect the state of the vehicle and related parameters. The navigation data of the vehicle map may be map data of a navigation route of the vehicle map and a section of a driving road ahead, for example, specific navigation route data, information on the road ahead, and environmental data around the road ahead. The real-time data of the cloud may be other dynamic information on the vehicle forward navigation route acquired by the cloud, for example, real-time road conditions and weather data of the road ahead. The vehicle past behavior data may be driving behavior data stored in the past by the vehicle, and may include, but is not limited to, driving behavior data of the vehicle itself and driving data fed back when passing through a front road section with an automatic driving function. Embodiments of the present application do not limit specific data types of vehicle state data, navigation data of a vehicle map, real-time data of the cloud, and vehicle past behavior data.

현재, 자동 운전 시스템은 단순히 차량 센서의 피드백 데이터 및 네비게이션 경로 등 기초적인 데이터로 자동 운전 기능을 결정하는데, 이는 외부의 환경 요소가 미치는 영향을 무시하였기에, 결정한 자동 운전 기능이 정확하지 못하고, 사용자에게 합리적이지 못한 자동 운전 모드를 제안하는 문제점을 쉽게 유발할 수 있다, 예를 들어, 시내 도로의 스마트 네비게이션 보조 주행 모드에서, 교통 경찰이 전방 도로의 교통을 정리하는 경우, 차량의 자동 운전 모듈은 사람이 교통을 정리하는 정보를 즉시 획득할 수 없어, 계속 카메라로 식별한 신호등을 통행 조건으로 사용하기에 엄중한 교통 사고를 일으킬 수 있다. Currently, the automatic driving system simply determines the automatic driving function with basic data such as the feedback data of the vehicle sensor and the navigation route, which ignores the influence of external environmental factors. It can easily cause the problem of suggesting unreasonable automatic driving mode, for example, in smart navigation assist driving mode on city roads, when traffic police are arranging traffic on the road ahead, the automatic driving module of the vehicle can be operated by a human Information that organizes traffic cannot be obtained immediately, which can cause serious traffic accidents to continue to use traffic lights identified by cameras as traffic conditions.

전술된 기술 방안은 다양한 운전 관련 데이터를 획득하여, 차량의 현재 차량 상황, 지도 네비게이션 데이터, 및 환경 요소 등 전면적이고 다양한 데이터를 획득하여, 차량의 내부 및 외부 환경 등 복수의 요소가 미치는 영향을 결정할 수 있어, 전면적이고 정확하며 신뢰성 있게 현재의 차량을 평가할 수 있다.The above-described technical method acquires various driving-related data, acquires comprehensive and diverse data such as the current vehicle situation of the vehicle, map navigation data, and environmental factors, and determines the influence of a plurality of factors such as the internal and external environment of the vehicle Therefore, it is possible to evaluate the current vehicle comprehensively, accurately and reliably.

단계(S120), 상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정한다. In step S120, a forward driving scenario type of the vehicle is determined according to the driving-related data.

전방 주행 시나리오 유형은 차량 전방 도로가 대응하는 유형이다. 선택적으로, 전방 주행 시나리오 유형에는 고속 도로 시나리오, 시내 도로 시나리오, 시골 도로 시나리오, 및 주차 시나리오 등이 포함되는데, 이에 한정되지 않는다. The forward driving scenario type is a type to which the road in front of the vehicle corresponds. Optionally, the forward driving scenario type includes, but is not limited to, a highway scenario, a city road scenario, a rural road scenario, and a parking scenario.

자동 운전 시스템이 차량의 운전 관련 데이터를 획득한 후, 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정할 수 있다. 선택적으로, 자동 운전 시스템은 직접 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 시나리오 유형을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량이 현재 고속 도로에서 주행하는 것이 결정될 경우, 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정할 수 있다. 선택적으로, 자동 운전 시스템은 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 도로의 유형을 결정하고, 차량 상태 데이터를 결합하여 차량의 현재 주행 상태를 결정할 수도 있는데, 이로부터 전방의 도로 유형과 차량의 현재 주행 상태에 따라 전방 주행 시나리오 유형을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량이 현재 시내의 어느 주자장에서 주행하는 것이 결정되고, 차량의 주행 속도와 주행 모드 등 차량 상태 데이터를 결합하여 차량이 현재 주자 동작을 수행하는 것을 결정할 경우, 이로부터 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정할 수 있다. After the autonomous driving system acquires driving-related data of the vehicle, it may determine a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving-related data. Optionally, the autonomous driving system may directly determine the forward driving scenario type according to the navigation data of the vehicle map. For example, when it is determined that the vehicle is currently traveling on the highway according to the navigation data of the vehicle map, the forward driving scenario type may be determined as the highway scenario. Optionally, the automatic driving system may determine the type of the road ahead according to the navigation data of the vehicle map, and determine the current driving state of the vehicle by combining the vehicle state data, from which the road type in front and the current driving state of the vehicle It is possible to determine the forward driving scenario type according to the For example, according to the navigation data of the vehicle map, it is determined that the vehicle is currently running on a pole in the city, and it is determined that the vehicle performs the current runner motion by combining vehicle state data such as the driving speed and driving mode of the vehicle. In this case, the forward driving scenario type may be determined as the parking scenario.

단계(S130), 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S130 , a target automatic driving function is determined according to the type of the forward driving scenario and the driving-related data.

타겟 자동 운전 기능은 자동 운전 시스템이 최종 결정한 자동 운전 기능일 수 있다. The target automatic driving function may be an automatic driving function finally determined by the automatic driving system.

상응하게, 차량의 전방 주행 시나리오 유형이 결정될 경우, 전방 주행 시나리오 유형에 따라 운전 관련 데이터를 결합하여 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. 전방 주행 시나리오 유형에 따르고, 운전 관련 데이터를 결합하여 종합적으로 분석함으로써 차량 상황, 지도 네비게이션 데이터, 및 환경 요소 등 다양한 데이터를 결합한 전면적인 분석을 실현하여, 네비게이션 과정 중 전방 도로 구간에 적용되는 차량의 자동 운전 기능을 판단하고, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시킬 수 있다. Correspondingly, when the forward driving scenario type of the vehicle is determined, the target autonomous driving function may be determined by combining driving-related data according to the forward driving scenario type. According to the type of forward driving scenario, comprehensive analysis is realized by combining various data such as vehicle situation, map navigation data, and environmental factors by combining driving-related data and analyzing it comprehensively. It is possible to judge the automatic operation function and improve the accuracy and rationality of the automatic operation function control.

이해 가능한 것은, 자동 운전 시스템이 타겟 자동 운전 기능을 결정한 후, 타겟 자동 운전 기능을 차량 단말로 푸시하여, 운전자에게 자동 운전 기능을 사용하는 합리적인 가이드를 제공할 수 있기에, 전반적인 주행과정에서 자동 운전과 수동 운전을 간격 없이 연결시킬 수 있다. It is understandable that, after the automatic driving system determines the target automatic driving function, the target automatic driving function is pushed to the vehicle terminal to provide the driver with a reasonable guide to using the automatic driving function, so that automatic driving and Manual operation can be connected without gaps.

본 출원의 실시예는, 획득한 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하여, 결정한 전방 주행 시나리오 유형 및 획득한 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 종래의 기술에서 복수의 요소의 영향을 무시하여 자동 운전 기능에 대한 제어가 합리적이지 못한 문제점을 해결함으로써, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시킬 수 있다. The embodiment of the present application determines the forward driving scenario type of the vehicle according to the acquired driving-related data, and determines the target automatic driving function according to the determined forward driving scenario type and the acquired driving-related data, so that a plurality of It is possible to improve the accuracy and rationality of the automatic operation function control by solving the problem that the control of the automatic operation function is not reasonable by ignoring the influence of the factors of

하나의 예시에서, 도 2는 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법의 흐름도이고, 본 출원의 실시예는 전술된 각 실시예의 기술 방안을 기초로 최적화하여, 상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하고, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 복수의 가지 선택 가능한 구체적인 구현 방식을 제공하였다.In one example, FIG. 2 is a flowchart of an automatic driving function control method provided in an embodiment of the present application, and an embodiment of the present application is optimized based on the technical solution of each embodiment described above, and according to the driving-related data A plurality of selectable specific implementation methods for determining a forward driving scenario type of a vehicle and determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data are provided.

도 2의 자동 운전 기능 제어 방법은, 아래 단계를 포함한다: The automatic driving function control method of FIG. 2 includes the following steps:

단계(S210), 운전 관련 데이터를 획득한다. Step S210, driving-related data is acquired.

단계(S220), 상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정한다. In step S220, a forward driving scenario type of the vehicle is determined according to the driving-related data.

단계(S230), 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S230, a target automatic driving function is determined according to the type of the forward driving scenario and the driving-related data.

상응하게, 단계(S220)와 단계(S230)는 구체적으로 아래 동작을 포함할 수 있다:Correspondingly, steps S220 and S230 may specifically include the following operations:

단계(S221), 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로 표지를 획득한다. In step S221, a road sign for driving ahead is acquired according to the navigation data of the vehicle map.

전방 주행 도로 표지는 전자 지도에서 도로 유형을 표시하는 표지일 수 있다. 이해 가능한 것은, 복수의 도로 유형에 대한 서로 다른 전자 지도의 표지는 다를 수 있다. The forward driving road sign may be a sign indicating a road type on the electronic map. It is understandable that the signs of different electronic maps for a plurality of road types may be different.

본 출원의 실시예에서, 자동 운전 시스템은 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로 표지를 획득할 수 있다. 예시적으로, 어느 지도에서 고속 도로를 "GS"로 표시하는 경우, 자동 운전 시스템이 획득한 차량용 지도의 네비게이션 데이터 중 전방 도로 유형을 표시하는 전방 주행 도로 표지가 "GS"일 경우, 전방 주행 도로의 유형이 고속 도로임을 가리킨다.In an embodiment of the present application, the autonomous driving system may acquire a forward driving road sign according to the navigation data of the vehicle map. Illustratively, when the expressway is marked as “GS” on a certain map, when the forward driving road sign indicating the type of road ahead among the navigation data of the vehicle map acquired by the automatic driving system is “GS”, the forward driving road indicates that the type of is a highway.

이해 가능한 것은, 서로 다른 도로 환경에서, 복수의 외부 요소가 차량의 자동 운전 기능에 미치는 영향의 정도도 다르므로, 서로 다른 영향 요소에 따라 적용하는 자동 운전 기능을 구체적으로 판단하여야 한다. It is understandable that, in different road environments, the degree of influence of a plurality of external factors on the automatic driving function of the vehicle is different, and therefore, the automatic driving function to be applied according to the different influencing factors must be specifically determined.

단계(S222), 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 표지인지 여부를 판단한다. YES인 경우, 단계(S223)를 수행하고, NO인 경우, 단계(S224)를 수행한다. Step (S222), it is determined whether the road ahead road sign is a highway sign. If YES, step S223 is performed, and if NO, step S224 is performed.

단계(S223), 상기 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정한다. In step S223, the forward driving scenario type is determined as a highway scenario.

선택적으로, 자동 운전 시스템이 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 표지임을 결정할 경우, 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정한다. 고속 도로 시나리오는 통상적으로 고속 도로 또는 도시 고속 도로 등 도로 유형에 사용되는데, 고속 도로 시나리오에서, 대향 차량은 분리되어 주행하고, 도로면 상황이 대체로 양호하며, 교통 신호등이 없고, 고속 도로 진출입로에 큰 커브가 있을 수 있으며, 터널 구간에서 교통 사고가 쉽게 발생한다. Optionally, when the automatic driving system determines that the forward driving road sign is a highway sign, the forward driving scenario type is determined as a highway scenario. Highway scenarios are usually used for road types such as highways or urban highways. In highway scenarios, oncoming vehicles drive separately, road surface conditions are generally good, there are no traffic lights, and There may be large curves, and traffic accidents easily occur in the tunnel section.

단계(S231), 전방 주행 도로 중의 타겟 자동 운전 도로 구간을 예측한다.In step S231, the target autonomous driving road section of the forward driving road is predicted.

타겟 자동 운전 도로 구간은 자동 운전으로 예측한, 자동 운전 기능을 사용할 수 있는 도로 구간일 수 있다. 예를 들어, 타겟 자동 운전 도로 구간은 고속 주행 도로 구간 또는 고속 도로 진출입로 구간 등일 수 있다. 이해 가능한 것은, 타겟 자동 운전 도로 구간의 수량은 하나 또는 복수의 개일 수 있고, 실제 노선에 따라 구체적으로 결정하여야 하는데, 자동 운전 기능을 적용할 수 있기만 하면, 본 출원의 실시예는 타겟 자동 운전 도로 구간의 수량과 도로 구간의 유형을 한정하지 않는다.The target autonomous driving road segment may be a road segment predicted by automatic driving in which an automatic driving function can be used. For example, the target autonomous driving road section may be a high-speed driving road section or a highway entry/exit road section. It is understandable that the quantity of the target autonomous driving road section may be one or a plurality of pieces, and must be specifically determined according to the actual route. As long as the automatic driving function can be applied, the embodiment of the present application is the target autonomous driving road It does not limit the number of sections and the types of road sections.

상응하게, 자동 운전 시스템이 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정할 경우, 나아가, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로에서 자동 운전 기능을 사용할 수 있는 타겟 자동 운전 도로 구간을 결정할 수 있다. Correspondingly, when the autonomous driving system determines the forward driving scenario type as the highway scenario, it may further determine a target autonomous driving road segment in which the autonomous driving function can be used on the forward driving road according to the navigation data of the vehicle map.

단계(S232), 상기 타겟 자동 운전 도로 구간의 도로 구간 유형에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S232, a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes is determined according to a road section type of the target autonomous driving road section.

타겟 자동 운전 기능은, 어느 구체적인 자동 운전 등급에서 타겟 자동 운전 도로 구간에 적용되는 자동 운전 기능일 수 있다. The target automatic driving function may be an automatic driving function applied to a target autonomous driving road section in a specific autonomous driving class.

서로 다른 타겟 자동 운전 도로 구간에 서로 다른 자동 운전 기능이 적용될 수 있다. 따라서, 매개의 타겟 자동 운전 도로 구간에 있어서, 자동 운전 시스템은 타겟 자동 운전 도로 구간의 도로 구간 유형에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. Different automatic driving functions may be applied to different target autonomous driving road sections. Accordingly, in each target autonomous driving road segment, the autonomous driving system may determine target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes according to the road segment type of the target autonomous driving road segment.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 자동 운전 등급은, 제1 자동 운전 등급, 제2 자동 운전 등급, 및 제3 자동 운전 등급을 포함할 수 있다. 제1 자동 운전 등급은 L1급 자동 운전 등급, 제2 자동 운전 등급은 L2급 자동 운전 등급, 제3 자동 운전 등급은 L3급 자동 운전 등급일 수 있다. 이해 가능한 것은, 자동 운전 등급이 높을수록 사람의 간섭 없이 자동 운전 기능을 완전히 자체적으로 실현할 수 있기에, 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법은 주로 L1-L3급 자동 운전 기능을 제어하는 동작에 적용된다.In one selectable embodiment of the present application, the autonomous driving class may include a first autonomous driving class, a second autonomous driving class, and a third autonomous driving class. The first automatic driving class may be an L1 class automatic driving class, the second automatic driving class may be an L2 class automatic driving class, and the third automatic driving class may be an L3 class automatic driving class. It is understandable that the higher the level of automatic operation, the more fully autonomous operation function can be realized without human intervention, so the automatic operation function control method provided in the embodiment of the present application mainly controls the L1-L3 level automatic operation function. applied to the action.

예시적으로, 고속 도로 시나리오 중 고속으로 주행하는 도로 구간에 대하여, L3급 자동 운전 등급 중의 고속 자동 보조 주행 기능과 L2급 자동 운전 등급 중의 스마트 순항 제어 기능 등을 타겟 자동 운전 기능으로 할 수 있다. 속도 측정 도로 구간에 진입 시, L1급 자동 운전 등급 중의 자동 속도 제한 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 결정할 수도 있다. Illustratively, for a road section traveling at high speed in a highway scenario, a high-speed automatic assist driving function in the L3 class automatic driving class and a smart cruise control function in the L2 class automatic driving class may be set as the target automatic driving function. When entering a speed measurement road section, the automatic speed limit function in the L1 class automatic driving class can be determined as the target automatic driving function.

전술된 기술 방안은, 고속 도로 시나리오에서 서로 다른 유형의 타겟 자동 운전 도로 구간에 대하여 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있기에, 결정한 타겟 자동 운전 기능을 통하여, 장거리 주행 시 운전자의 피로 운전 문제를 줄일 수 있다.The above-described technical solution can determine target automatic driving functions corresponding to different automatic driving classes for different types of target autonomous driving road sections in a highway scenario. of fatigue driving problems can be reduced.

단계(S224), 전방 주행 도로 표지가 시내 도로 표지인지 여부를 판단한다. YES인 경우, 단계(S225)를 수행하고, NO인 경우, 단계(S226)를 수행한다. In step S224, it is determined whether the road sign for driving ahead is a road sign in the city. If YES, step S225 is performed, and if NO, step S226 is performed.

단계(S225), 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정한다. In step S225, the forward driving scenario type is determined as a city road scenario.

선택적으로, 자동 운전 시스템이 전방 주행 도로 표지가 시내 도로 표지임을 결정할 경우, 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정한다. 시내 도로 시나리오는 통상적으로 도시 도로 유형에 사용되는데, 시내 도로 시나리오에서, 도로 상황이 보다 더 복잡하고, 신호등 및 가변 차로 등 교통 관제가 복잡하며, 도로에 보행자 및 비동력 차량이 많고, 교통 체증이 자주 발생한다.Optionally, when the autonomous driving system determines that the driving ahead road sign is a city road sign, the forward driving scenario type is determined as a city road scenario. City road scenarios are typically used for urban road types, where the road conditions are more complex, traffic control is complex, such as traffic lights and variable lanes, there are many pedestrians and non-motorized vehicles on the road, and traffic jams It happens often.

단계(S233), 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 실시간으로 획득한다. In step S233, a real-time road condition state of the driving road ahead is acquired in real time.

실시간 도로 상황 상태은 전방 주행 도로의 실시간 상태일 수 있는데, 예를 들어, 도로상 차량의 주행 상황, 교통 관제 상황, 및 다양한 최신 사건(사고 또는 시공 등) 등 상황일 수 있고, 본 출원의 실시예는 실시간 도로 상황 상태의 구체적인 내용을 한정하지 않는다.The real-time road situation state may be a real-time state of the driving road ahead, for example, it may be a driving situation of a vehicle on the road, a traffic control situation, and various latest events (accident or construction, etc.), and the embodiment of the present application does not limit the specific content of the real-time road situation state.

이해 가능한 것은, 시내 도로의 도로 상황이 불확실하고 복잡하며, 돌발 사건이 쉽게 발생하는 점들을 고려할 때, 시내 도로에서 운전 안전성 문제에 초점을 맞춰야 한다. 따라서, 자동 운전 시스템이 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정할 경우, 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 실시간으로 획득해야 한다. It is understandable, given that the road conditions on city roads are uncertain, complex, and prone to accidents, the focus should be on driving safety issues on city roads. Therefore, when the automatic driving system determines the forward driving scenario type as the city road scenario, it is necessary to acquire the real-time road condition of the forward driving road in real time.

단계(S234), 상기 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S234, a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes is determined according to the real-time road condition of the driving road ahead.

상응하게, 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 획득한 후, 자동 운전 시스템은 즉시 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. Correspondingly, after acquiring the real-time road situation state of the forward driving road, the autonomous driving system may immediately determine the target autonomous driving function corresponding to different autonomous driving classes according to the real-time road situation state of the forward driving road.

예시적으로, 시내 도로 시나리오에서 전방 주행 도로가 복수의 개의 차도인 경우, L2급 자동 운전 등급 중의 자동 차선 변경 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 결정할 수 있다. 전방 주행 도로에 교통 체증이 발생한 경우, L1급 자동 운전 등급 중의 자동 차량 추종 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 결정할 수 있다. 도로가 막히지 않고, 비동력 차량과 보행자가 적으며, 인위적인 교통 관제가 없는 양호한 도로 상황인 경우, L3급 자동 운전 등급 중의 도시 자율 보조 주행 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 결정할 수 있다. For example, when the driving road ahead is a plurality of roadways in a city road scenario, an automatic lane change function in the L2 class automatic driving class may be determined as the target automatic driving function. When a traffic jam occurs on the driving road ahead, the automatic vehicle tracking function in the L1 class automatic driving class may be determined as the target automatic driving function. If the road is not blocked, there are few non-motorized vehicles and pedestrians, and there is no artificial traffic control, the urban autonomous assisting driving function in the L3 class autonomous driving class can be determined as the target autonomous driving function.

전술된 기술 방안에서, 시내 도로 시나리오에서 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 운전의 안전성 문제를 최대한 보고할 수 있다.In the above-described technical solution, by determining the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the real-time road situation state of the driving road ahead in the city road scenario, the safety problem of driving can be reported to the maximum.

단계(S226), 전방 주행 도로 표지가 시골 도로 표지인지 여부를 판단한다. YES인 경우, 단계(S227)를 수행하고, NO인 경우, 단계(S228)를 수행한다. In step S226, it is determined whether the road ahead road sign is a rural road sign. If YES, step S227 is performed, and if NO, step S228 is performed.

단계(S227), 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정한다.In step S227, the forward driving scenario type is determined as a rural road scenario.

선택적으로, 자동 운전 시스템이 전방 주행 도로 표지가 시골 도로 표지임을 결정할 경우, 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정한다. 시골 도로 시나리오는 통상적으로 시골 도로 유형에 사용되는데, 시골 도로 시나리오에서, 일부 시골 도로의 신호등은 시내 도로보다 적고, 일부 도로의 차도선 등 교통 표지가 규범적이지 못하거나 불완전하며, 산간지역 도로에 커브가 많고, 보행자 및 차량이 갑자기 나타나는 위험 상황이 발생할 수 있다.Optionally, when the automatic driving system determines that the driving ahead road sign is a rural road sign, the automatic driving system determines the forward driving scenario type to be a rural road scenario. Rural road scenarios are commonly used for rural road types, where traffic lights on some rural roads are fewer than on city roads, traffic signs such as lanes on some roads are non-normative or incomplete, and curves on mountain roads There are many, and there may be a dangerous situation in which pedestrians and vehicles suddenly appear.

단계(S235), 전방 주행 도로의 도로 지시 정보를 실시간으로 획득한다. Step S235, the road indication information of the driving road ahead is acquired in real time.

단계(S236), 상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S236, target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes are determined according to the information integrity of the road indication information of the driving road ahead.

도로 지시 정보는 도로 중 교통 표지 지시 정보 등일 수 있다. The road indication information may be traffic sign indication information on the road.

상응하게, 자동 운전 시스템이 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정할 경우, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보를 실시간으로 획득하여, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. Correspondingly, when the automatic driving system determines that the forward driving scenario type is a rural road scenario, it acquires the road indication information of the forward driving road in real time, and assigns different autonomous driving classes according to the information integrity of the road indication information of the forward driving road. A corresponding target autonomous driving function may be determined.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는, 상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하는 경우, 타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계; 상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하지 못한 경우, 비-타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, the step of determining the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the information integrity of the road indication information of the driving road ahead comprises: the information integrity of the road indication information determining a target autonomous driving function corresponding to the target autonomous driving class when the first completeness condition is satisfied; and determining a target autonomous driving function corresponding to a non-target autonomous driving class when the information integrity of the road indication information does not satisfy a first completeness condition.

제1 완전성 조건은 도로 지시 정보의 정보 완전성이 설정된 임계값 이상인 것일 수 있다. 실제 수요에 따라 임계값을 설정할 수 있는데, 예를 들어 80% 또는 90% 등일 수 있고, 본 출원의 실시예는 설정된 임계값의 구체적인 수치를 한정하지 않는다. 상기 정보 완전성은, 도로 지시 정보의 수량이 도로 지시가 필요한 전체 수량에서 차지하는 비율이다.The first completeness condition may be that the information integrity of the road indication information is equal to or greater than a set threshold value. The threshold value may be set according to actual demand, for example, 80% or 90%, and the embodiment of the present application does not limit the specific value of the set threshold value. The information integrity is a ratio of the quantity of road indication information to the total quantity requiring road indications.

타겟 자동 운전 등급은 L2 또는 L3급 등 높은 등급의 자동 운전 등급일 수 있고, L3급 자동 운전 등급만 포함할 수도 있다. 비-타겟 자동 운전 등급은 타겟 자동 운전 등급을 제외한 자동 운전 등급이다. 예를 들어, 타겟 자동 운전 등급이 L2 또는 L3급 자동 운전 등급을 포함하는 경우, 비-타겟 자동 운전 등급은 L1급 자동 운전 등급이다. 타겟 자동 운전 등급이 L3급 자동 운전 등급을 포함하는 경우, 비-타겟 자동 운전 등급은 L1또는 L2급 자동 운전 등급이다. The target autonomous driving class may be a high-level autonomous driving class such as L2 or L3 class, and may include only the L3 class autonomous driving class. The non-target autonomous driving class is an autonomous driving class excluding the target autonomous driving class. For example, if the target autonomous driving class includes the L2 or L3 class autonomous driving class, the non-target autonomous driving class is the L1 class autonomous driving class. When the target autonomous driving class includes the L3 class autonomous driving class, the non-target autonomous driving class is an L1 or L2 class autonomous driving class.

시골 도로에서는 도로 지시 정보가 불완전한 경우가 보편적인 점을 고려하여야 한다. 따라서, 운전의 안전성을 확보하기 위하여, 자동 운전 시스템은 차량용 지도가 장악한 시골 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. 예시적으로, 도로 지시 정보의 정보 완전성이 높은 경우, 타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능(예를 들어, L3급 자동 운전 등급 중의 자동 네비게이션 주행 기능 등)을 결정할 수 있다. 도로 지시 정보의 정보 완전성이 낮은 경우, 비-타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능(예를 들어, L2급 자동 운전 등급 중의 스마트 순항 제어 기능 등)을 결정할 수 있다. 동시에, 자동 운전 시스템이 높은 등급의 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 최종으로 결정할 경우, 시골 도로 시나리오에서는 L1 또는 L2급 자동 운전 등급 중의 보조 주행 기능의 사용을 권장한다는 점을 강조하여, 운전의 안전성을 향상시킬 수 있다.It should be taken into account that on rural roads, it is common for road indication information to be incomplete. Accordingly, in order to secure driving safety, the autonomous driving system may determine the target autonomous driving function corresponding to the different autonomous driving classes according to the information integrity of the road indication information of the rural road occupied by the vehicle map. For example, when the information integrity of the road indication information is high, a target automatic driving function corresponding to the target automatic driving class (eg, an automatic navigation driving function in the L3 class automatic driving class, etc.) may be determined. When the information integrity of the road indication information is low, a target automatic driving function (eg, a smart cruise control function in the L2 class automatic driving class, etc.) corresponding to the non-target autonomous driving class may be determined. At the same time, emphasizing that when the autonomous driving system finally determines the target autonomous driving function corresponding to the higher autonomous driving class, it is recommended to use the auxiliary driving function in the L1 or L2 class autonomous driving class in rural road scenarios, It can improve driving safety.

전술된 기술방안은, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하여, 자동 운전 기능의 효율을 극대화하고, 운전의 안전성을 확보할 수 있다.The above-described technical solution determines the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the information integrity of the road indication information of the driving road ahead, thereby maximizing the efficiency of the automatic driving function and securing driving safety. have.

단계(S228), 전방 주행 도로 표지가 주차 표지인지 여부를 판단한다. YES인 경우, 단계(S229)를 수행하고, NO인 경우, 기타 전방 주행 시나리오 유형으로 결정한다. In step S228, it is determined whether the forward driving road sign is a parking sign. If YES, step S229 is performed, and if NO, other forward driving scenario types are determined.

단계(S229), 상기 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정한다. In step S229, the forward driving scenario type is determined as a parking scenario.

선택적으로, 자동 운전 시스템이 전방 주행 도로 표지가 주차 표지임을 결정할 경우, 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정한다. 주차 시나리오는 통상적으로 실외 주차장 및 지하 주차장 등 시나리오에 사용되는데, 주차 시나리오에서, 실외 주자 시 측면에서 다가오는 차량의 충격을 쉽게 받을 수 있고, 실내 주차인 경우, GPS (Global Positioning System, 글러벌 위치 파악 시스템)신호가 약한 문제 등이 존재한다.Optionally, when the automatic driving system determines that the driving ahead road sign is a parking sign, it determines the forward driving scenario type as the parking scenario. The parking scenario is typically used in scenarios such as outdoor parking lots and underground parking lots. ), there is a problem with a weak signal.

단계(S237), 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. In step S237, a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes is determined according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map.

상응하게, 자동 운전 시스템이 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정할 경우, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. Correspondingly, when the autonomous driving system determines the forward driving scenario type as the parking scenario, the target autonomous driving function corresponding to the different autonomous driving classes may be determined according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 상기 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는, 상기 차량 과거 행위 데이터에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능의 동작 성공 확률을 결정하는 단계; 상기 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률을 결정하는 단계; 상기 동작 성공 확률 및 상기 안전 확률 중의 적어도 하나가 주차 시나리오 조건을 만족하는 것이 결정될 경우, 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, the determining of the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map may include: determining an operation success probability of a target automatic driving function; determining a safety probability of parking the vehicle on the road side according to the navigation data of the vehicle map; and determining target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes when it is determined that at least one of the operation success probability and the safety probability satisfies a parking scenario condition.

주차 시나리오 조건은 동작 성공 확률이 제1 확률 임계값 이상에 도달하는 것, 및 안전 확률이 제2 확률 임계값 이상에 도달하는 것 중의 적어도 하나의 조건일 수 있다. 실제 수요에 따라 제1 확률 임계값과 제2 확률 임계값을 설정할 수 있는데, 두 개의 값은 동일하거나 다를 수 있고, 예를 들어, 제1 확률 임계값은 98%, 제2 확률 임계값은 95%일 수 있으며, 본 출원의 실시예는 이를 한정하지 않는다.The parking scenario condition may be at least one of that the operation success probability reaches a first probability threshold or more, and the safety probability reaches a second probability threshold or more. The first probability threshold and the second probability threshold may be set according to the actual demand, the two values may be the same or different, for example, the first probability threshold is 98%, the second probability threshold is 95 %, and the embodiment of the present application is not limited thereto.

주차 시나리오의 특별한 수요를 고려하면, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정할 때, 실내 주차 시나리오인 경우, 신호 품질의 영향을 방지하기 위하여, 차량 과거 행위 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능의 동작 성공 확률을 결정할수 있는데, 예를 들어, 차량 과거의 자동 주차 및 스마트 호출 등 행위 데이터에 따라 자동 주차 및 스마트 호출 등 자동 운전 기능이 성공적으로 동작할 수 있는 확율을 결정하고, 동작 성공 확률이 자동 운전 시스템에서 설정한 제1 확률 임계값보다 큰 경우, L3급 자동 운전 등급 중의 스마트 호출 및 자동 주차 등 자동 운전 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 할 수 있다. 실외 주차 시나리오인 경우, 운전 안전 요소를 고려하여, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률을 결정할 수 있다. 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률이 자동 운전 시스템이 설정한 제2 확률 임계값보다 크다는 것이 자동 운전 시스템에 의해 결정될 경우, L2급 자동 운전 등급 중의 원격 제어 주차 등 자동 운전 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 할 수 있다. Considering the special demand of the parking scenario, when determining the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map, in the case of an indoor parking scenario, to avoid the influence of signal quality For this purpose, it is possible to determine the operation success probability of the target automatic driving function according to the vehicle past behavior data. The probability of operation is determined, and when the operation success probability is greater than the first probability threshold set by the automatic driving system, automatic driving functions such as smart call and automatic parking in the L3 class automatic driving class are set as the target automatic driving function. can In the case of an outdoor parking scenario, a safety probability of parking the vehicle on the road side may be determined according to the navigation data of the vehicle map in consideration of driving safety factors. When the automatic driving system determines that the safety probability of parking the vehicle on the road side is greater than the second probability threshold set by the automatic driving system, the automatic driving function that targets automatic driving functions such as remote control parking in the L2 class automatic driving class can be done with

전술된 기술 방안은, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하여, 스마트 주차를 실현함과 동시, 주차의 안전성을 확보할 수 있다.The above-described technical solution determines the target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map, thereby realizing smart parking and securing the safety of parking. .

상응하게, 자동 운전 시스템이 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 유효한 전방 주행 도로 표지를 획득할 수 없거나, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 획득한 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 시나리오, 시내 도로 시나리오, 시골 도로 시나리오 또는 주차 시나리오인지 식별되지 않을 때, 기타 전방 주행 시나리오 유형으로 결정할 수 있다. 이때, 자동 운전 시스템은 종합 분석 결과에 따라 대응되는 타겟 자동 운전 기능을 결정하거나, 대응되는 타겟 자동 운전 기능을 식별할 수 없어, 운전자가 수동 운전 모드를 사용하도록 권장하여 운전의 안전성을 확보할 수 있다.Correspondingly, the automatic driving system cannot obtain a valid forward driving road sign according to the navigation data of the vehicle map, or the forward driving road sign obtained according to the navigation data of the vehicle map is a highway scenario, a city road scenario, a rural road scenario Or, when it is not identified whether it is a parking scenario, other forward driving scenario types may be determined. At this time, the automatic driving system cannot determine the corresponding target automatic driving function or identify the corresponding target automatic driving function according to the comprehensive analysis result, so it is possible to ensure the safety of driving by recommending the driver to use the manual driving mode. have.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 복수의 후보 자동 운전 기능을 결정하는 단계; 각 상기 후보 자동 운전 기능을 평가하고, 평가 결과에 따라 각 상기 후보 자동 운전 기능에서 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, the determining of a target autonomous driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes: A plurality of candidate autonomous driving functions according to the forward driving scenario type and the driving-related data determining a function; and evaluating each of the candidate autonomous driving functions, and determining the target autonomous driving function in each of the candidate autonomous driving functions according to an evaluation result.

후보 자동 운전 기능은, 전방 주행 시나리오 유형 및 운전 관련 데이터에 따라 결정한 복수의 사용 가능한 자동 운전 기능이다. The candidate autonomous driving functions are a plurality of available autonomous driving functions determined according to the forward driving scenario type and driving-related data.

이해 가능한 것은, 일부 전방 주행 시나리오 유형에서, 자동 운전 시스템은 차량이 현재 사용 가능한 복수의 자동 운전 기능을 선택할 수 있는데, 예를 들어, 스마트 순항 제어와 자동 속도 제한 등 자동 운전 기능을 동시에 결정할 수 있다. 이런 상황에서, 자동 운전 시스템은 결정한 복수의 개의 사용 가능한 자동 운전 기능을 후보 자동 운전 기능으로 사용할 수 있고, 복수의 후보 자동 운전 기능을 평가하여, 평가 결과에 따라 복수의 후보 자동 운전 기능에서 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 후보 자동 운전 기능의 신뢰도, 에너지 소비, 및 안전성 등 요소를 계산하고, 복수의 가지 요소를 종합하여 전방 주행 시나리오 유형에 가장 적합한 후보 자동 운전 기능을 타겟 자동 운전 기능으로 하여, 타겟 자동 운전 기능의 합리성과 정확성을 더 확보할 수 있다. It is understandable, that in some types of forward driving scenarios, the autonomous driving system may select from a plurality of autonomous driving functions currently available to the vehicle, for example, simultaneously determining autonomous driving functions such as smart cruise control and automatic speed limiting. . In this situation, the autonomous driving system may use the determined plurality of available autonomous driving functions as candidate autonomous driving functions, evaluating the plurality of candidate autonomous driving functions, and selecting the target from the plurality of candidate autonomous driving functions according to the evaluation results. You can determine the automatic driving function. For example, factors such as reliability, energy consumption, and safety of a plurality of candidate automatic driving functions are calculated, and the plurality of factors are combined to set the candidate automatic driving function most suitable for the type of forward driving scenario as the target automatic driving function, The rationality and accuracy of the target automatic driving function can be further secured.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 상기 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는, 상기 타겟 주행 기능의 신뢰도를 계산하는 단계; 상기 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 상기 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 상기 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈을 통하여 운전자의 결정 동작을 수신하고, 상기 결정 동작에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, the determining of the target autonomous driving function corresponding to the different autonomous driving classes may include: calculating reliability of the target driving function; An automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of a road section using the target automatic driving function are transmitted to the human-computer interaction module, so that the human-computer interaction module is configured The method may include receiving a driver's decision action through the method, and determining the target automatic driving function according to the decision action.

사용하는 도로 구간의 범위는 타겟 자동 운전 기능을 유지할 수 있는 도로 구간의 거리를 가리킨다. The range of the used road segment indicates the distance of the road segment capable of maintaining the target automatic driving function.

자동 운전 시스템이 전술된 자동 운전 기능 제어 방법에 따라 결정한 타겟 자동 운전 기능은 보다 높은 정확성과 합리성을 가지고 있으나, 역시 일정의 리스크가 존재한다. 따라서, 자동 운전 시스템은 최종적으로 결정된 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도를 계산하고, 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 차량과 운전자가 타겟 자동 운전 기능의 작동 또는 전환 여부를 결정하도록 한다. Although the target automatic driving function determined by the automatic driving system according to the above-described automatic driving function control method has higher accuracy and rationality, there is also a certain risk. Accordingly, the automatic driving system calculates the finally determined reliability of the target automatic driving function, and calculates the automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of the road section using the target automatic driving function. By sending to the human-computer interaction module, the vehicle and the driver decide whether to activate or switch the target automatic driving function.

이해 가능한 것은, L3급 자동 운전 등급 중의 자동 운전 기능의 지능성은 이미 일정 수준에 도달하여 신뢰성이 보다 높다. 따라서, 자동 운전 시스템이 결정한 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급이 L1급 자동 운전 등급 및/또는 L2급 자동 운전 등급에 속하면, 자동 운전 시스템은 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 타겟 자동 운전 기능을 출력하여 참고로 사용하도록 할 수도 있다.It is understandable that the intelligence of the automatic driving function in the L3 class automatic driving class has already reached a certain level, and the reliability is higher. Accordingly, if the automatic driving class corresponding to the target automatic driving function determined by the automatic driving system belongs to the L1 class automatic driving class and/or the L2 class automatic driving class, the automatic driving system implements the target automatic driving function with the human-computer interaction module. You can also print it out and use it as a reference.

전술될 기술 방안은, 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위 등 데이터를 출력하여, 차량과 운전자가 자동 운전 기능의 작동 또는 전환 여부를 즉시 판단하도록 할 수 있다.The above-described technical solution outputs data such as an automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of a road section using the target automatic driving function, so that the vehicle and the driver can control the automatic driving function. It can be made to immediately decide whether to operate or switch.

본 출원의 하나의 선택 가능한 실시예에서, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정한 후, 상기 타겟 자동 운전 기능의 타겟 차량 센서를 결정하는 단계; 타겟 차량 센서 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다. In one selectable embodiment of the present application, after determining a target autonomous driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data, determining a target vehicle sensor of the target autonomous driving function; The method may further include transmitting the target vehicle sensor information to the human-computer interaction module.

타겟 차량 센서는 타겟 자동 운전 기능을 실현하는데 필요하는 센서일 수 있다. 타겟 차량 센서 정보는 타겟 차량 센서의 명칭 또는 표지 등 정보일 수 있다.The target vehicle sensor may be a sensor required to realize a target autonomous driving function. The target vehicle sensor information may be information such as a name or a mark of the target vehicle sensor.

본 출원의 실시예에서, 자동 운전 시스템이 타겟 자동 운전 기능을 결정한 후, 나아가, 타겟 자동 운전 기능이 사용해야 할 필요한 센서를 타겟 차량 센서로 결정하고, 타겟 차량 센서 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신할 수도 있다. 이때, 차량은 타겟 차량 센서 정보에 따라 타겟 차량 센서에 이상이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 차량이 타겟 차량 센서에 이상 상태가 존재함을 결정할 경우, 이상 알림 정보를 생성하고, 이상 알림 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 일부 타겟 차량 센서에 이상이 발생하여 정상적으로 사용할 수 없음을 이상 알림 정보를 통해 알릴 수 있다. 운전자는 차량이 푸시한 이상 알림 정보에 따라 타겟 자동 운전 기능의 작동 또는 전환 여부를 결정할 수 있다. 차량이 타겟 차량 센서에 이상이 없는 것을 결정할 경우, 아무런 동작을 하지 않아도 된다. 이로부터 알 수 있는 것은, 타겟 차량 센서 정보를 출력함으로써, 차량이 타겟 차량 센서의 상태를 즉시 점검하여, 운전자의 결정에 참고를 제공하여, 자동 운전의 안전성을 확보할 수 있다. In an embodiment of the present application, after the autonomous driving system determines the target autonomous driving function, further, a necessary sensor to be used by the target autonomous driving function is determined as a target vehicle sensor, and the target vehicle sensor information is transmitted to the human-computer interaction module You may. In this case, the vehicle may determine whether an abnormality exists in the target vehicle sensor according to the target vehicle sensor information. When the vehicle determines that there is an abnormal condition in the target vehicle sensor, it generates abnormal notification information and transmits the abnormal notification information to the human-computer interaction module to indicate that some target vehicle sensors have an abnormality and cannot be used normally. It can be notified through notification information. The driver may determine whether to operate or switch the target automatic driving function according to the abnormality notification information pushed by the vehicle. If the vehicle determines that there is no abnormality in the target vehicle sensor, no action is required. As can be seen from this, by outputting the target vehicle sensor information, the vehicle can immediately check the state of the target vehicle sensor, providing a reference for the driver's decision, and ensuring the safety of automatic driving.

전술된 자동 운전 기능 제어 방법은 서로 다른 시나리오에 대하여 서로 다른 자동 운전 기능의 평가 전략 및 평가 중점을 사용하고, 전방 주행 시나리오 유형을 결정한 후, 복수의 전방 주행 시나리오 유형의 구체적인 시나리오 데이터에 따라 대응되는 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 운전자가 차량이 구비한 자동 운전 기능을 합리적으로 사용하게끔 안내하여, 자동 운전 기능의 높은 수준의 실행 가능성과 안전성을 확보하였고, 안전 운전과 동시 자동 운전 기능의 사용률을 향상시켰다.The above-described automatic driving function control method uses evaluation strategies and evaluation centers of different automatic driving functions for different scenarios, determines a forward driving scenario type, and then responds according to specific scenario data of a plurality of forward driving scenario types By determining the target automatic driving function, the driver guides the driver to rationally use the automatic driving function provided by the vehicle, thereby securing a high level of feasibility and safety of the automatic driving function, and reducing the use rate of the automatic driving function at the same time as safe driving. improved

하나의 예시에서, 도 3은 본 출원의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 장치의 구조도이고, 본 출원의 실시예는, 차량의 전방 주행 시나리오 유형 및 차량이 획득한 운전 관련 데이터에 따라 합리적인 자동 운전 기능을 결정하는 경우에 적용될 수 있으며, 이로부터 자동 운전 기능을 합리적으로 제어하고자 하고, 해당 장치는 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 실현되고, 전자 기기에 구체적으로 배치된다. 해당 전자 기기는 컴퓨터 기기 등일 수 있고, 차량 제어 시스템으로 자동 운전 차량 내에 장착될 수 있다. In one example, FIG. 3 is a structural diagram of an automatic driving function control device provided in an embodiment of the present application, and the embodiment of the present application provides a reasonable automatic It can be applied to the case of determining the driving function, and from this, it is desired to rationally control the automatic driving function, and the device is realized by software and/or hardware, and is specifically arranged in an electronic device. The electronic device may be a computer device or the like, and may be installed in an autonomous vehicle as a vehicle control system.

도 3의 자동 운전 기능 제어 장치(300)는, 운전 관련 데이터 획득 모듈(310), 주행 시나리오 유형 결정 모듈(320), 및 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)을 포함한다. The automatic driving function control apparatus 300 of FIG. 3 includes a driving-related data acquisition module 310 , a driving scenario type determination module 320 , and a target autonomous driving function determination module 330 .

운전 관련 데이터 획득 모듈(310)은, 운전 관련 데이터를 획득한다; The driving-related data acquisition module 310 acquires driving-related data;

주행 시나리오 유형 결정 모듈(320)은, 상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정한다; The driving scenario type determination module 320 determines a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving related data;

타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. The target autonomous driving function determining module 330 determines the target autonomous driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data.

본 출원의 실시예는, 획득한 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하여, 결정한 전방 주행 시나리오 유형 및 획득한 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 종래의 기술에서 복수의 요소의 영향을 무시하여 자동 운전 기능에 대한 제어가 합리적이지 못한 문제점을 해결함으로써, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시킬 수 있다. The embodiment of the present application determines the forward driving scenario type of the vehicle according to the acquired driving-related data, and determines the target automatic driving function according to the determined forward driving scenario type and the acquired driving-related data, so that a plurality of It is possible to improve the accuracy and rationality of the automatic operation function control by solving the problem that the control of the automatic operation function is not reasonable by ignoring the influence of the factors of

선택적으로, 상기 운전 관련 데이터는 차량 상태 데이터, 차량용 지도의 네비게이션 데이터, 클라우드의 실시간 데이터, 및 차량 과거 행위 데이터를 포함한다. Optionally, the driving-related data includes vehicle state data, navigation data of a vehicle map, real-time data of a cloud, and vehicle past behavior data.

선택적으로, 주행 시나리오 유형 결정 모듈(320)은 구체적으로, 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로 표지를 획득하고; 상기 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정하며; 상기 전방 주행 도로 표지가 시내 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정하고; 상기 전방 주행 도로 표지가 시골 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정하며; 상기 전방 주행 도로 표지가 주차 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정한다.Optionally, the driving scenario type determination module 320 is specifically configured to: acquire a forward driving road sign according to the navigation data of the vehicle map; when it is determined that the forward driving road sign is a highway sign, determine the forward driving scenario type as a highway scenario; when it is determined that the forward driving road sign is a city road sign, determine the forward driving scenario type as a city road scenario; when it is determined that the forward driving road sign is a rural road sign, determine the forward driving scenario type as a rural road scenario; When it is determined that the forward driving road sign is a parking sign, the forward driving scenario type is determined as a parking scenario.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 전방 주행 시나리오 유형이 고속 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로 중의 타겟 자동 운전 도로 구간을 예측하고; 상기 타겟 자동 운전 도로 구간의 도로 구간 유형에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target autonomous driving function determination module 330 is specifically configured to predict a target autonomous driving road section of the forward driving road when the forward driving scenario type is determined to be a highway scenario; A target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes is determined according to a road section type of the target autonomous driving road section.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 전방 주행 시나리오 유형이 시내 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 실시간으로 획득하고; 상기 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target automatic driving function determination module 330 is specifically configured to: when the forward driving scenario type is determined to be a city road scenario, obtain a real-time road situation state of the forward driving road in real time; A target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes is determined according to the real-time road condition of the driving road ahead.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 전방 주행 시나리오 유형이 시골 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보를 실시간으로 획득하고; 상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다.Optionally, the target automatic driving function determination module 330 is specifically configured to: when the forward driving scenario type is determined to be a rural road scenario, obtain road indication information of the forward driving road in real time; Target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes are determined according to the information integrity of the road indication information of the forward driving road.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하는 경우, 타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하고; 상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하지 않는 경우, 비-타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target autonomous driving function determining module 330 is specifically configured to: determine the target autonomous driving function corresponding to the target autonomous driving class when the information completeness of the road indication information satisfies a first completeness condition; When the information integrity of the road indication information does not satisfy the first completeness condition, a target autonomous driving function corresponding to a non-target autonomous driving class is determined.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 전방 주행 시나리오 유형이 주차 시나리오로 결정될 경우, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target automatic driving function determination module 330 is specifically configured to: When the forward driving scenario type is determined to be a parking scenario, the target automatic driving function corresponding to different autonomous driving classes according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map Determine driving ability.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 차량 과거 행위 데이터에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능의 동작 성공 확률을 결정하고; 상기 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률을 결정하며; 상기 동작 성공 확률 및 상기 안전 확률 중의 적어도 하나가 주차 시나리오 조건을 만족하는 것이 결정될 경우, 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target autonomous driving function determining module 330 is specifically configured to: determine the operation success probability of the target autonomous driving function according to the vehicle past behavior data; determining a safety probability of parking the vehicle on the road side according to the navigation data of the vehicle map; When it is determined that at least one of the operation success probability and the safety probability satisfies a parking scenario condition, target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes are determined.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 복수의 후보 자동 운전 기능을 결정하고; 각 상기 후보 자동 운전 기능을 평가하고, 평가 결과에 따라 각 상기 후보 자동 운전 기능에서 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target autonomous driving function determining module 330 is specifically configured to: determine a plurality of candidate autonomous driving functions according to the forward driving scenario type and the driving-related data; Each of the candidate autonomous driving functions is evaluated, and the target autonomous driving function is determined in each of the candidate autonomous driving functions according to the evaluation result.

선택적으로, 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330)은 구체적으로, 상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도를 계산하고; 상기 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 상기 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 상기 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈을 통하여 운전자의 결정 동작을 수신하고, 상기 결정 동작에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정한다. Optionally, the target autonomous driving function determining module 330 is specifically configured to: calculate the reliability of the target autonomous driving function; An automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of a road section using the target automatic driving function are transmitted to the human-computer interaction module, so that the human-computer interaction module is configured The driver's decision operation is received through the driver, and the target automatic driving function is determined according to the decision operation.

선택적으로, 자동 운전 기능 제어 장치는, 상기 타겟 자동 운전 기능의 타겟 차량 센서를 결정하는 타겟 차량 센서 결정 모듈; 타겟 차량 센서 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하는 타겟 차량 센서 정보 송신 모듈을 더 포함한다.Optionally, the automatic driving function control apparatus includes: a target vehicle sensor determining module configured to determine a target vehicle sensor of the target autonomous driving function; and a target vehicle sensor information transmitting module for transmitting the target vehicle sensor information to the human-computer interaction module.

전술된 자동 운전 기능 제어 장치는 본 출원의 임의의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법을 구현할 수 있고, 해당 방법을 실행하기 위한 기능 모듈과 유익한 효과를 가지고 있다. 본 실시예에서 자세하게 설명하지 않은 기술적인 세부 사항은, 본 출원의 임의의 실시예에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법을 참고할 수 있다. The above-described automatic driving function control apparatus may implement the automatic driving function control method provided in any embodiment of the present application, and has a function module and beneficial effects for executing the method. For technical details not described in detail in this embodiment, reference may be made to the automatic driving function control method provided in any embodiment of the present application.

전술된 자동 운전 기능 제어 장치는 본 출원의 실시예의 자동 운전 기능 제어 방법을 실행하는 장치이므로, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 출원의 실시예에서 설명한 자동 운전 기능 제어 방법에 따라, 본 실시예의 자동 운전 기능 제어 장치의 구체적인 실현 방법과 복수의 가지 변화 형태를 알 수 있기에, 여기서 해당 자동 운전 기능 제어 장치가 본 출원의 실시예의 자동 운전 기능 제어 방법을 어떻게 실현하는지에 대해서는 자세히 설명하지 않는다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 출원의 실시예의 자동 운전 기능 제어 방법을 실현하는데 사용하는 장치라면 모두 본 출원의 보호 범위에 속한다.Since the above-described automatic driving function control device is a device for executing the automatic driving function control method according to the embodiment of the present application, those skilled in the art may follow the automatic driving function control method described in the embodiment of the present application, Since the specific realization method of the automatic driving function control device of the present embodiment and a plurality of types of changes can be known, details of how the automatic driving function control device implements the automatic driving function control method of the embodiment of the present application will not be described in detail here. does not Any device used by a person of ordinary skill in the art to realize the automatic driving function control method of the embodiment of the present application falls within the protection scope of the present application.

일 예시에서, 본 출원은 전자 기기 및 판독 가능 저장 매체를 더 제공한다. 본 출원의 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다. 당해 컴퓨터 프로그램중의 명령이 실행될 경우, 상기 자동 운전 기능 제어 방법이 실행된다.In one example, the present application further provides an electronic device and a readable storage medium. According to an embodiment of the present application, there is further provided a computer program stored in a computer-readable medium. When the instruction in the computer program is executed, the automatic driving function control method is executed.

도 4는 본 출원의 실시예의 자동 운전 기능 제어 방법을 실현하는 전자 기기의 구조 예시도이다. 도 4는 본 출원의 실시예에 따른 자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기의 블록도이다. 전자 기기는 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 워크스테이션, 개인 휴대 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 메인프레임 컴퓨터, 및 기타 적절한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 나타내는 것이다. 전자 기기는 개인 디지털 프로세싱, 휴대 전화, 스마트 폰, 웨어러블 장치, 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 나타낼 수도 있다. 본 명세서에 도시된 부품, 그들의 연결 및 관계, 및 그들의 기능은 예시일 뿐, 본 명세서에서 설명 및/또는 보호하고자 하는 본 출원의 구현을 제한하는 것은 아니다. 4 is an exemplary structural diagram of an electronic device for realizing the automatic driving function control method according to the embodiment of the present application. 4 is a block diagram of an electronic device for implementing an automatic driving function control method according to an embodiment of the present application. Electronic device refers to various types of digital computers such as laptop computers, desktop computers, workstations, personal digital assistants, servers, blade servers, mainframe computers, and other suitable computers. Electronic devices may refer to various types of mobile devices such as personal digital processing, cell phones, smart phones, wearable devices, and other similar computing devices. The components shown herein, their connections and relationships, and their functions, are illustrative only and do not limit the implementation of the present application described and/or protected herein.

도 4에 도시된 바와 같이, 전자 기기는, 하나 또는 그 이상의 프로세서(401), 메모리(402), 및 고속 인터페이스 및 저속 인터페이스를 포함하는 각 부품을 연결하는 인터페이스를 포함한다. 각 부품은 상이한 버스에 의해 상호 연결되고, 공통 메인보드에 장착되거나 또는 수요에 따라 다른 방식으로 장착될 수도 있다. 프로세서는 외부 입력/출력 장치(예를 들어, 인터페이스에 커플링되는 디스플레이 장치)에 GUI의 그래픽 정보를 디스플레이하기 위해 메모리에 저장된 명령을 포함한 전자 기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있다. 다른 실시 방식에서, 수요에 따라 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스는, 복수의 메모리와 함께 사용될 수 있다. 또한, 다수의 전자 기기를 연결할 수 있는데, 각 장치는 일부 필요한 동작(예를 들어, 서버 어레이, 블레이드 서버 세트, 또는 멀티 프로세서 시스템)을 제공할 수 있다. 도 4에서는 프로세서(401)가 하나인 경우를 예로 하였다. As shown in FIG. 4 , the electronic device includes one or more processors 401 , a memory 402 , and an interface for connecting each component including a high-speed interface and a low-speed interface. Each component may be interconnected by a different bus, mounted on a common motherboard, or mounted in other ways according to demand. The processor may process commands executed within the electronic device, including commands stored in a memory, to display graphical information of the GUI on an external input/output device (eg, a display device coupled to the interface). In other implementations, multiple processors and/or multiple buses may be used with multiple memories depending on demand. In addition, multiple electronic devices may be connected, each of which may provide some necessary operation (eg, a server array, a set of blade servers, or a multi-processor system). In FIG. 4 , a case in which there is one processor 401 is taken as an example.

메모리(402)는 본 출원에서 제공하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다. 상기 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령을 저장하여, 상기 적어도 하나의 프로세서가 본 출원에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법을 실행하도록 한다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, 컴퓨터가 본 출원에서 제공하는 자동 운전 기능 제어 방법을 실행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장한다. The memory 402 is a non-transitory computer-readable storage medium provided by the present application. The memory stores instructions that can be executed by at least one processor so that the at least one processor executes the automatic driving function control method provided in the present application. The non-transitory computer-readable storage medium of the present application stores computer instructions for causing a computer to execute the automatic driving function control method provided in the present application.

메모리(402)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 본 출원의 실시예에 따른 자동 운전 기능 제어 방법에 대응하는 프로그램 명령/모듈(예를 들어, 도 3의 운전 관련 데이터 획득 모듈(310), 주행 시나리오 유형 결정 모듈(320), 및 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈(330))과 같은 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행가능 프로그램 및 모듈을 저장하는데 사용될 수 있다. 프로세서(401)는 메모리(402)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행함으로써 서버의 다양한 기능 애플리케이션 및 데이터 처리를 실행하는데, 즉 전술된 방법 실시예에 따른 자동 운전 기능 제어 방법을 구현한다The memory 402 is a non-transitory computer-readable storage medium, and a program command/module corresponding to the automatic driving function control method according to an embodiment of the present application (eg, the driving-related data acquisition module 310 of FIG. 3 ); It may be used to store non-transitory software programs, non-transitory computer-executable programs and modules, such as the driving scenario type determining module 320 , and the target automatic driving function determining module 330 ). The processor 401 executes various function applications and data processing of the server by executing non-transitory software programs, instructions and modules stored in the memory 402, that is, implements the automatic driving function control method according to the above-described method embodiment.

메모리(402)는 프로그램 저장 영역 및 데이터 저장 영역을 포함할 수 있는데, 프로그램 저장 영역은 운영 체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 애플리케이션 프로그램을 저장할 수 있고; 데이터 저장 영역은 자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기에 따라 생성된 데이터 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(402)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치, 또는 다른 비일시적 고체 메모리 장치와 같은 적어도 하나의 비일시적 메모리를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(402)는 프로세서(401)에 비해 원격으로 설치된 저장 장치를 선택적으로 포함할 수 있는데, 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기에 연결될 수 있다. 이러한 네트워크의 예로서, 인터넷, 기업 인트라넷, 로컬 영역 네트워크, 이동 통신 네트워크, 및 이들의 조합을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. The memory 402 may include a program storage area and a data storage area, wherein the program storage area may store an operating system, an application program necessary for at least one function; The data storage area may store data generated according to an electronic device implementing an automatic driving function control method. Memory 402 may also include high-speed random access memory, and may include at least one non-transitory memory, such as a magnetic disk storage device, a flash memory device, or other non-transitory solid state memory device. In some embodiments, the memory 402 may optionally include a storage device installed remotely relative to the processor 401 , such remote memory may be connected via a network to an electronic device implementing the automatic driving function control method. . Examples of such networks include, but are not limited to, the Internet, corporate intranets, local area networks, mobile communication networks, and combinations thereof.

자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기는, 입력 장치(403) 및 출력 장치(404)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(401), 메모리(402), 입력 장치(403), 및 출력 장치(404)는 버스 또는 다른 수단에 의해 연결될 수 있으며, 도 4에서 버스를 통한 연결이 예시되어 있다.The electronic device for implementing the automatic driving function control method may further include an input device 403 and an output device 404 . Processor 401 , memory 402 , input device 403 , and output device 404 may be connected by a bus or other means, the connection via the bus being illustrated in FIG. 4 .

입력 장치(403)는 입력된 숫자 또는 문자 정보를 수신할 수 있을 뿐만 아니라, 자동 운전 기능 제어 방법을 구현하는 전자 기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 관련된 키 신호 입력을 생성할 수 있는데, 입력 장치의 예로서, 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙패드, 터치패드, 포인팅 스틱, 하나 또는 그 이상의 마우스 버튼, 트랙볼, 조이스틱 등이 있다. 출력 장치(404)는 디스플레이 장치, 보조 조명 장치(예를 들어, LED), 및 햅틱 피드백 장치(예를 들어, 진동 모터)등을 포함할 수 있다. 해당 디스플레이 장치는 액정표시장치(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 및 플라즈마 디스플레이를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 일부 실시 방식에서, 디스플레이 장치는 터치 스크린일 수 있다..The input device 403 may not only receive the input number or character information, but may also generate a key signal input related to user setting and function control of an electronic device implementing the automatic driving function control method. Examples include a touch screen, keypad, mouse, trackpad, touchpad, pointing stick, one or more mouse buttons, trackball, joystick, and the like. The output device 404 may include a display device, an auxiliary lighting device (eg, an LED), a haptic feedback device (eg, a vibration motor), and the like. The display device may include, but is not limited to, a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode (LED) display, and a plasma display. In some implementations, the display device may be a touch screen.

본 명세서에 설명된 시스템 및 기술의 다양한 실시 방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 주문형 집적 회로(ASIC), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시 방식은 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있는데, 해당 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로그램은, 적어도 하나의 프로그램 가능 시스템에 의해 실행 및/또는 해석될 수 있고, 해당 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 범용 프로그램 가능 프로세서일 수 있으며, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치, 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령을 수신하고, 데이터 및 명령을 해당 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치, 및 적어도 하나의 출력 장치로 송신할 수 있다.The various implementations of the systems and techniques described herein may be implemented by digital electronic circuit systems, integrated circuit systems, application specific integrated circuits (ASICs), computer hardware, firmware, software, and/or combinations thereof. These various implementation methods may be implemented by one or more computer programs, the one or more computer programs may be executed and/or interpreted by at least one programmable system, and the programmable processor is dedicated or a general purpose programmable processor, which receives data and instructions from a storage system, at least one input device, and at least one output device, and sends the data and instructions to the storage system, at least one input device, and at least one output device. It can be sent to an output device.

이러한 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 또는 코드라고도 함)은 프로그램 가능 프로세서의 기계 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어, 및/또는 어셈블리/기계 언어로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "기계 판독 가능 매체" 및 "컴퓨터 판독 가능 매체"는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하는 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 디바이스, 및/또는 장치(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그램 가능 논리 소자(PLD))를 가리키며, 기계 판독 가능 신호인 기계 명령을 수신하기 위한 기계 판독 가능 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능 신호"는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하는 임의의 신호를 지칭한다.Such computer programs (also referred to as programs, software, software applications, or code) include machine instructions of a programmable processor, and may be implemented in high-level process and/or object-oriented programming languages, and/or assembly/machine languages. As used herein, the terms “machine-readable medium” and “computer-readable medium” refer to any computer program product, device, and/or apparatus (eg, for example, a magnetic disk, an optical disk, a memory, a programmable logic element (PLD)) and includes a machine-readable medium for receiving machine instructions, which are machine-readable signals. The term “machine readable signal” refers to any signal that provides machine instructions and/or data to a programmable processor.

사용자와 인터랙션하기 위하여, 컴퓨터로 본 명세서에 설명한 시스템 및 기술을 구현할 수 있는데, 해당 컴퓨터는, 사용자에게 정보를 디스플레이 하는 디스플레이 장치(예를 들어, 음극선관(CRT) 또는 액정표시장치(LCD) 모니터), 및 키보드 및 포인팅 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드 및 포인팅 장치로 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있다. 다른 종류의 장치로 사용자와의 인터랙션을 제공할 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고, 사용자로부터의 입력은 임의의 형태(음향 입력, 음성 입력, 또는 촉각 입력을 포함하는)로 수신될 수 있다.To interact with a user, a computer may implement the systems and techniques described herein, the computer comprising: a display device (eg, a cathode ray tube (CRT) or liquid crystal display (LCD) monitor) that displays information to the user. ), and a keyboard and pointing device (eg, a mouse or a trackball), through which a user can provide input to the computer with the keyboard and pointing device. Other types of devices may provide interaction with the user, for example, the feedback provided to the user may be any form of sensory feedback (eg, visual feedback, auditory feedback, or tactile feedback). and the input from the user may be received in any form (including an acoustic input, a voice input, or a tactile input).

본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술은, 백그라운드 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 애플리케이션 서버), 또는 프론트-엔드 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 가진 사용자 컴퓨터일 수 있는데, 사용자는 이러한 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통하여 본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술의 실시 방식과 인터랙션을 구현할 수 있음), 또는 이러한 백그라운드 구성 요소, 미들웨어 구성 요소 또는 프론트-엔드 구성 요소의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에 의해 구현될 수 있다. 시스템의 구성 요소는, 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통하여 서로 연결될 수 있다. 통신 네트워크의 예시로는, 근거리 통신망(LAN), 광대역통신망(WAN), 및 인터넷을 포함한다. The systems and techniques described herein include a computing system that includes a background component (eg, a data server), or a computing system that includes a middleware component (eg, an application server), or a front-end component. A computing system including ), or any combination of such background components, middleware components, or front-end components. The components of the system may be connected to each other through digital data communication (eg, a communication network) in any form or medium. Examples of communication networks include local area networks (LANs), wide area networks (WANs), and the Internet.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트는 스마트폰, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 스피커 등일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 서버는 독립적인 물리적 서버일 수 있거나, 복수의 물리적 서버로 구성된 서버 클러스터 또는 분산 시스템일 수도 있고, 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 서비스, 클라우드 데이터베이스 및 클라우드 스토리지와 같은 기본 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 클라우드 서버일 수도 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 떨어져 있고, 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 클라이언트와 서버 간의 관계는 대응되는 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계가 있는 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된다. A computer system may include a client and a server. A client may be, but is not limited to, a smartphone, a laptop computer, a desktop computer, a tablet computer, a smart speaker, and the like. The server may be an independent physical server, a server cluster or distributed system composed of a plurality of physical servers, or a cloud server that provides basic cloud computing services such as cloud computing, cloud services, cloud databases, and cloud storage. . A client and server are typically remote from each other and interact through a communication network. The relationship between client and server is created by computer programs running on corresponding computers and having a client-server relationship to each other.

본 출원의 실시예는, 획득한 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하여, 결정한 전방 주행 시나리오 유형 및 획득한 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정함으로써, 종래의 기술에서 복수의 요소의 영향을 무시하여 자동 운전 기능에 대한 제어가 합리적이지 못한 문제점을 해결함으로써, 자동 운전 기능 제어의 정확성과 합리성을 향상시킬 수 있다. The embodiment of the present application determines the forward driving scenario type of the vehicle according to the acquired driving-related data, and determines the target automatic driving function according to the determined forward driving scenario type and the acquired driving-related data, so that multiple It is possible to improve the accuracy and rationality of the automatic operation function control by solving the problem that the control of the automatic operation function is not reasonable by ignoring the influence of the factors of

전술된 다양한 형태의 과정을 통하여 각 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계들은, 본 출원의 기술 방안이 기대하는 결과를 구현할 수 있는 한, 동시에 실행되거나 순차적으로 또는 다른 순서로 실행될 수 있고, 본 명세서에서 이를 한정하지 않는다.It should be understood that each step may be rearranged, added, or deleted through the various types of processes described above. For example, each step described in the present application may be executed concurrently, sequentially or in a different order, as long as the technical solution of the present application realizes an expected result, and this specification is not limited thereto.

본 출원의 보호 범위는 전술된 구체적인 실시 방식에 의해 한정되지 않는다. 설계 요구와 기타 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 하위 조합, 및 대체가 이루어 질 수 있다는 것은 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 본 출원의 사상과 원리 내에서 이루어진 모든 수정, 등가물, 및 개선은 모두 본 출원의 보호 범위내에 속한다.The protection scope of the present application is not limited by the specific implementation manner described above. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications, combinations, sub-combinations, and substitutions may be made according to design requirements and other factors. All modifications, equivalents, and improvements made within the spirit and principle of this application shall fall within the protection scope of this application.

Claims (27)

자동 운전 기능 제어 방법에 있어서,
운전 관련 데이터를 획득하는 단계;
상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하는 단계; 및
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. In the automatic driving function control method,
acquiring driving-related data;
determining a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving-related data; and
determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data,
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 운전 관련 데이터는,차량 상태 데이터, 차량용 지도의 네비게이션 데이터, 클라우드의 실시간 데이터, 및 차량 과거 행위 데이터를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
The driving-related data includes vehicle state data, vehicle map navigation data, cloud real-time data, and vehicle past behavior data,
Automatic driving function control method, characterized in that. 제2항에 있어서,
상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하는 단계는,
차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로 표지를 획득하는 단계;
상기 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정하는 단계;
상기 전방 주행 도로 표지가 시내 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정하는 단계;
상기 전방 주행 도로 표지가 시골 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정하는 단계; 및
상기 전방 주행 도로 표지가 주차 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. 3. The method of claim 2,
The step of determining a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving-related data includes:
obtaining a forward driving road sign according to the navigation data of the vehicle map;
determining the forward driving scenario type as a highway scenario when it is determined that the forward driving road sign is a highway sign;
determining the forward driving scenario type as a city road scenario when it is determined that the forward driving road sign is a city road sign;
determining the forward driving scenario type as a rural road scenario when it is determined that the forward driving road sign is a rural road sign; and
When it is determined that the forward driving road sign is a parking sign, determining the forward driving scenario type as a parking scenario; including,
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 고속 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로 중의 타겟 자동 운전 도로 구간을 예측하는 단계; 및
상기 타겟 자동 운전 도로 구간의 도로 구간 유형에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
Determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes:
predicting a target autonomous driving road section of the forward driving road when the forward driving scenario type is determined to be a highway scenario; and
Determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving grades according to a road section type of the target autonomous driving road section;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 시내 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 실시간으로 획득하는 단계; 및
상기 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
Determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes:
when the forward driving scenario type is determined to be a city road scenario, acquiring a real-time road situation state of the forward driving road in real time; and
Determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the real-time road condition of the driving road ahead;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 시골 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보를 실시간으로 획득하는 단계; 및
상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
Determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes:
when the forward driving scenario type is determined to be a rural road scenario, acquiring road indication information of a forward driving road in real time; and
determining target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes according to the information integrity of the road indication information of the forward driving road;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제6항에 있어서,
상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하는 경우, 타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계; 및
상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하지 않는 경우, 비-타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. 7. The method of claim 6,
The step of determining the target automatic driving function corresponding to the different automatic driving classes according to the information integrity of the road indication information of the forward driving road,
determining a target autonomous driving function corresponding to a target autonomous driving class when the information integrity of the road indication information satisfies a first completeness condition; and
determining a target autonomous driving function corresponding to a non-target autonomous driving class when the information integrity of the road indication information does not satisfy a first completeness condition;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 주차 시나리오로 결정될 경우, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
Determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes:
When the forward driving scenario type is determined to be a parking scenario, determining a target autonomous driving function corresponding to different autonomous driving classes according to vehicle past behavior data and navigation data of a vehicle map;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제8항에 있어서,
상기 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 차량 과거 행위 데이터에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능의 동작 성공 확률을 결정하는 단계;
상기 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률을 결정하는 단계; 및
상기 동작 성공 확률 및 상기 안전 확률 중의 적어도 하나가 주차 시나리오 조건에 만족하는 것이 결정될 경우, 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. 9. The method of claim 8,
The step of determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the vehicle past behavior data and the navigation data of the vehicle map may include:
determining an operation success probability of the target automatic driving function according to the vehicle past behavior data;
determining a safety probability of parking the vehicle on the road side according to the navigation data of the vehicle map; and
When it is determined that at least one of the operation success probability and the safety probability satisfies a parking scenario condition, determining a target automatic driving function corresponding to a different automatic driving class; including,
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 복수의 후보 자동 운전 기능을 결정하는 단계; 및
각 상기 후보 자동 운전 기능을 평가하고, 평가 결과에 따라 각 상기 후보 자동 운전 기능에서 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
The step of determining a target automatic driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data includes:
determining a plurality of candidate automatic driving functions according to the forward driving scenario type and the driving-related data; and
evaluating each of the candidate autonomous driving functions, and determining the target autonomous driving function in each of the candidate autonomous driving functions according to the evaluation result;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제4항에 있어서,
상기 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계는,
상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도를 계산하는 단계; 및
상기 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 상기 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 상기 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈을 통하여 운전자의 결정 동작을 수신하고, 상기 결정 동작에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. 5. The method of claim 4,
The step of determining a target automatic driving function corresponding to the different automatic driving classes includes:
calculating the reliability of the target automatic driving function; and
An automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of a road section using the target automatic driving function are transmitted to the human-computer interaction module, so that the human-computer interaction module is configured Receiving the driver's decision operation through the method, and determining the target automatic driving function according to the decision operation;
Automatic driving function control method, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능의 타겟 차량 센서를 결정하는 단계; 및
타겟 차량 센서 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하는 단계;를 더 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 방법. According to claim 1,
determining a target vehicle sensor of the target autonomous driving function; and
Transmitting the target vehicle sensor information to the human-computer interaction module; further comprising:
Automatic driving function control method, characterized in that. 자동 운전 기능 제어 장치에 있어서,
운전 관련 데이터를 획득하는 운전 관련 데이터 획득 모듈;
상기 운전 관련 데이터에 따라 차량의 전방 주행 시나리오 유형을 결정하는 주행 시나리오 유형 결정 모듈; 및
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 타겟 자동 운전 기능을 결정하는 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈;을 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. In the automatic driving function control device,
a driving-related data acquisition module for acquiring driving-related data;
a driving scenario type determination module configured to determine a forward driving scenario type of the vehicle according to the driving related data; and
A target autonomous driving function determination module configured to determine a target autonomous driving function according to the forward driving scenario type and the driving-related data;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 운전 관련 데이터는 차량 상태 데이터, 차량용 지도의 네비게이션 데이터, 클라우드의 실시간 데이터, 및 차량 과거 행위 데이터를 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 14. The method of claim 13,
The driving-related data includes vehicle state data, navigation data of a vehicle map, real-time data of the cloud, and vehicle past behavior data,
Automatic driving function control device, characterized in that. 제14항에 있어서,
상기 주행 시나리오 유형 결정 모듈은 구체적으로,
차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 전방 주행 도로 표지를 획득하고;
상기 전방 주행 도로 표지가 고속 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 고속 도로 시나리오로 결정하며;
상기 전방 주행 도로 표지가 시내 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시내 도로 시나리오로 결정하고;
상기 전방 주행 도로 표지가 시골 도로 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 시골 도로 시나리오로 결정하며;
상기 전방 주행 도로 표지가 주차 표지임이 결정될 경우, 상기 전방 주행 시나리오 유형을 주차 시나리오로 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 15. The method of claim 14,
The driving scenario type determination module is specifically,
acquiring a road sign for driving ahead according to the navigation data of the map for the vehicle;
when it is determined that the forward driving road sign is a highway sign, determine the forward driving scenario type as a highway scenario;
when it is determined that the forward driving road sign is a city road sign, determine the forward driving scenario type as a city road scenario;
when it is determined that the forward driving road sign is a rural road sign, determine the forward driving scenario type as a rural road scenario;
When it is determined that the forward driving road sign is a parking sign, determining the forward driving scenario type as a parking scenario,
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 고속 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로 중의 타겟 자동 운전 도로 구간을 예측하고;
상기 타겟 자동 운전 도로 구간의 도로 구간 유형에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 14. The method of claim 13,
The target automatic driving function determination module is specifically,
predicting a target autonomous driving road section of the forward driving road when the forward driving scenario type is determined to be a highway scenario;
determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving grades according to a road section type of the target automatic driving road section;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 시내 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태를 실시간으로 획득하고;
상기 전방 주행 도로의 실시간 도로 상황 상태에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 14. The method of claim 13,
The target automatic driving function determination module is specifically,
when the forward driving scenario type is determined to be a city road scenario, acquiring a real-time road situation state of the forward driving road in real time;
determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to the real-time road condition of the driving road ahead;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 시골 도로 시나리오로 결정될 경우, 전방 주행 도로의 도로 지시 정보를 실시간으로 획득하고;
상기 전방 주행 도로의 도로 지시 정보의 정보 완전성에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 14. The method of claim 13,
The target automatic driving function determination module is specifically,
when the forward driving scenario type is determined to be a rural road scenario, obtain road indication information of the forward driving road in real time;
determining target autonomous driving functions corresponding to different autonomous driving classes according to the information integrity of the road indication information of the forward driving road;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제18항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하는 경우, 타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하고; 상기 도로 지시 정보의 정보 완전성이 제1 완전성 조건을 만족하지 않는 경우, 비-타겟 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 19. The method of claim 18,
The target automatic driving function determination module is specifically,
determine a target autonomous driving function corresponding to a target autonomous driving class when the information integrity of the road indication information satisfies a first completeness condition; determining a target autonomous driving function corresponding to a non-target autonomous driving class when the information integrity of the road indication information does not satisfy a first completeness condition;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 전방 주행 시나리오 유형이 주차 시나리오로 결정될 경우, 차량 과거 행위 데이터와 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 14. The method of claim 13,
The target automatic driving function determination module is specifically,
When the forward driving scenario type is determined to be a parking scenario, determining a target automatic driving function corresponding to different automatic driving classes according to vehicle past behavior data and navigation data of a vehicle map;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제20항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 차량 과거 행위 데이터에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능의 동작 성공 확률을 결정하고;
상기 차량용 지도의 네비게이션 데이터에 따라 차량을 도로측에 주차하는 안전 확률을 결정하며;
상기 동작 성공 확률 및 상기 안전 확률 중의 적어도 하나가 주차 시나리오 조건을 만족하는 것이 결정될 경우, 서로 다른 자동 운전 등급에 대응하는 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 21. The method of claim 20,
The target automatic driving function determination module is specifically,
determine an operation success probability of the target automatic driving function according to the vehicle past behavior data;
determining a safety probability of parking the vehicle on the road side according to the navigation data of the vehicle map;
When it is determined that at least one of the operation success probability and the safety probability satisfies a parking scenario condition, determining target automatic driving functions corresponding to different automatic driving classes;
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 전방 주행 시나리오 유형 및 상기 운전 관련 데이터에 따라 복수의 후보 자동 운전 기능을 결정하고;
각 상기 후보 자동 운전 기능을 평가하고, 평가 결과에 따라 각 상기 후보 자동 운전 기능에서 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 장치 14. The method of claim 13,
The target automatic driving function determination module is specifically,
determine a plurality of candidate automatic driving functions according to the forward driving scenario type and the driving-related data;
evaluating each of the candidate autonomous driving functions, and determining the target autonomous driving function in each of the candidate autonomous driving functions according to an evaluation result;
device characterized by 제16항에 있어서,
상기 타겟 자동 운전 기능 결정 모듈은 구체적으로,
상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도를 계산하고;
상기 타겟 자동 운전 기능에 대응하는 자동 운전 등급, 상기 타겟 자동 운전 기능의 신뢰도, 및 상기 타겟 자동 운전 기능을 사용하는 도로 구간의 범위를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하여, 상기 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈을 통하여 운전자의 결정 동작을 수신하고, 상기 결정 동작에 따라 상기 타겟 자동 운전 기능을 결정하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치. 17. The method of claim 16,
The target automatic driving function determination module is specifically,
calculating a reliability of the target autonomous driving function;
An automatic driving class corresponding to the target automatic driving function, the reliability of the target automatic driving function, and the range of a road section using the target automatic driving function are transmitted to the human-computer interaction module, so that the human-computer interaction module is configured receiving the driver's decision action through the method, and determining the target automatic driving function according to the decision action
Automatic driving function control device, characterized in that. 제13항에 있어서,
상기 장치는,
상기 타겟 자동 운전 기능의 타겟 차량 센서를 결정하는 타겟 차량 센서 결정 모듈; 및
타겟 차량 센서 정보를 인간-컴퓨터 인터랙션 모듈로 송신하는 타겟 차량 센서 정보 송신 모듈;을 더 포함하는,
것을 특징으로 하는 자동 운전 기능 제어 장치.14. The method of claim 13,
The device is
a target vehicle sensor determination module configured to determine a target vehicle sensor of the target autonomous driving function; and
Further comprising; a target vehicle sensor information transmission module for transmitting the target vehicle sensor information to the human-computer interaction module;
Automatic driving function control device, characterized in that. 전자 기기에 있어서,
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 가능하게 연결되는 메모리;를 포함하고,
상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 자동 운전 기능 제어 방법이 수행되도록 하는,
것을 특징으로 하는 전자 기기. In an electronic device,
at least one processor; and
a memory communicatively coupled to the at least one processor; and
An instruction executable by the at least one processor is stored in the memory, the instruction is executed by the at least one processor, and the automatic command of any one of claims 1 to 12 is executed by the at least one processor. so that the driving function control method is performed,
Electronic device, characterized in that. 컴퓨터 명령이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 자동 운전 기능 제어 방법을 수행하도록 하는,
것을 특징으로 하는 컴퓨터 명령이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.A non-transitory computer-readable storage medium having computer instructions stored thereon, comprising:
The computer instruction causes the computer to perform the automatic driving function control method of any one of claims 1 to 12,
A non-transitory computer-readable storage medium having stored thereon computer instructions. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램중의 명령이 실행될 경우, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 자동 운전 기능 제어 방법이 실행되는,
것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램.



In the computer program stored in a computer-readable storage medium,
When a command in the computer program is executed, the automatic driving function control method according to any one of claims 1 to 12 is executed,
A computer program stored in a computer-readable storage medium, characterized in that.

Images