【技术实现步骤摘要】
安全监控装置、包括其的车辆及相应的方法、设备和介质
[0001]本专利技术涉及车辆领域，尤其涉及用于车辆的安全监控装置、包括其的车辆及相应的安全监控方法、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]具有自动驾驶功能的车辆是已知的。用于车辆的自动驾驶命令，如方向盘控制命令、速度控制命令等，通常由自动驾驶系统基于可用的信息借助于软件生成。如此生成的自动驾驶命令可能是不合理、不安全的，例如包括在转向时紧急制动的命令、急剧转向的命令等；执行这样的命令可能导致车辆处于不利的境地或甚至发生事故，是不期望的。
[0003]此外，不同的车辆，如不同型号的车辆或来自不同制造商的车辆，可能采用不同的自动驾驶策略，具有不同的控制风格，和/或具有不同的性能等。就自动驾驶命令是否合理、安全而言，不同的车辆可能适用不同的准则。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种方案，其能够解决或缓解上述问题中的至少部分。
[0005]按照本专利技术一实施例的用于车辆的安全监控装置包括：
[0006...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆的安全监控装置，包括：获取单元，被配置为：在触发条件满足的情况下，对预定长度的采样时间段内来自所述车辆的生成自动驾驶命令的命令生成单元的至少一种感兴趣命令中的每种进行采样以对于每种感兴趣命令获得一个相应的命令矢量，其中对于每种感兴趣命令：相应的命令矢量由采样得到的多个该感兴趣命令样本的序列形成，所述多个该感兴趣命令样本在所述序列中按它们被采样的时间顺序排列；分析单元，被配置为：至少基于获得的各对应于所述至少一种感兴趣命令的至少一个命令矢量生成一个输入矢量，利用经训练的神经网络由所述输入矢量得到一个输出矢量，所述输出矢量包括一个安全值和一个危险值，所述安全值和危险值分别表示所述采样时间段内来自所述命令生成单元的所述至少一种感兴趣命令是安全的可能性和是危险的可能性；计算单元，被配置为基于所述安全值和危险值计算所述采样时间段内来自所述命令生成单元的所述至少一种感兴趣命令的危险分，使得所述危险值相对于所述安全值越大，所述危险分越高；控制单元，被配置为：仅当所述危险分不大于一阈值时，将所述采样时间段内来自所述命令生成单元的所述至少一种感兴趣命令中的每种传输至所述车辆的相应执行单元。2.根据权利要求1所述的安全监控装置，其中以一预定采样率进行所述采样，其中所述神经网络具有用于接收所述输入矢量作为其输入的输入层，所述输入层的大小至少部分地基于所述预定长度、所述预定采样率和所述至少一种感兴趣命令包括的命令种类的数量。3.根据权利要求1所述的安全监控装置，其中，所述危险分等于所述危险值除以所述安全值和危险值之和。4.根据权利要求1所述的安全监控装置，其中，所述分析单元被配置为：对于每种感兴趣命令：计算相应的命令矢量所包括的多个该感兴趣命令样本的平均值和标准偏差，通过将每个该感兴趣命令样本减去所述平均值得到的差除以所述标准偏差得到与该感兴趣命令样本对应的处理后命令样本，通过将相应的命令矢量中的每个该感兴趣命令样本替换成对应的处理后命令样本获得一处理后命令矢量；至少将获得的各对应于所述至少一种感兴趣命令的至少一个处理后命令矢量相连接以生成所述输入矢量。5.根据权利要求1所述的安全监控装置，其中，所述控制单元还被配置为：检测所述车辆的人类驾驶员对所述控制单元传输或不传输所述采样时间段内来自所述命令生成单元的所述至少一种感兴趣命令的控制和/或所述控制单元触发的对所述人类驾驶员的警示的反馈；以及，当与所述反馈相关联的所述人类驾驶员的操作或行为与所述控制和/或警示所指示的人类驾驶员的操作或行为不一致时，根据所述反馈对所述输入矢量进行标记，并记录所述输入矢量及其标记结果作为一训练实例用于进一步训练所述神经网络，其中，所述控制单元被配置为：当所述危险分大于一小于所述阈值的安全阈值时触发所述警示。6.根据权利要求1至5中任一项所述的安全监控装置，其中，所述至少一种感兴趣命令包括指示转向角的转向命令和指示加速度的加速度命令。7.一种用于车辆的安全监控方法，包括：
在触发条件满足的情况下，对预定长度的采样时间段内来自所述车辆的生成自动驾驶命令...
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