一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质技术

本申请提供一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质，高速道路智能驾驶的信任度获取方法包括：响应于当前车辆在高速道路启动预设行程，将预设行程按照多个预设场景划分为多段场景行程；获取每段场景行程的信任度；获取每个预设场景中场景行程的数量和信任度以确定每个预设场景的信任度，并根据每个预设场景的权重值，基于第二信任度公式获取预设行程的信任度。本申请提供的高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质能更好的判定车辆智能驾驶功能的可信度程度，便于用户及时了解功能状态，进行接管任务的评估。进行接管任务的评估。进行接管任务的评估。

【技术实现步骤摘要】
一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质


[0001]本申请涉及智能驾驶
，具体涉及一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质。

技术介绍

[0002]驾驶员在高速道路使用智能驾驶功能的时候，出于目前对传感器状态/道路环境等因素的判定不及时，会导致在功能无法控制车辆的时候因为下意识的恐慌，进而导致出现不预期的事故。目前方案是通过车辆运行状态数据等信息确定智能驾驶系统的置信度，从而告知消费者智能驾驶系统应对当前及未来复杂场景的能力，缓解用户心理紧张程度，提高人机共驾有效沟通。
[0003]在构思及实现本申请过程中，专利技术人发现至少存在如下问题：目前的方案仅限于对上下匝道的信任度进行计算，局限于某个具体的场景进行信任度的阐述，而非在高速道路给到用户进行信任度的显示与告知。
[0004]前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法和存储介质，为了缓解高速道路智能驾驶的信任度问题。
[0006]在一方面，本申请提供一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法，具体地，包括：
[0007]响应于当前车辆在高速道路启动预设行程，将所述预设行程按照多个预设场景划分为多段场景行程；
[0008]获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度；
[0009]获取每个预设场景中场景行程的数量和信任度以确定每个预设场景的信任度，并根据每个预设场景的权重值，基于第二信任度公式获取所述预设行程的信任度。
[0010]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法中的所述第一信任度公式和/或所述第二信任度公式为：
[0011]Confluence＝ω1×
α1+2×
α2+
…
+
n
×
α
n
；
[0012]其中，Confluence为所述每段场景行程的信任度，α1,
…
,
n
为所述每个因素信任度，ω1,
…
,
n
为所述每个因素信任度的权重值，n为所述因素信任度的数量；或，Confluence为所述预设行程的信任度，α1,
…
,
n
为所述每个预设场景的信任度，v1,
…
,
n
为所述每个预设场景的权重值，n为所述预设场景的数量。
[0013]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法中的所述预设场景包括直道行驶场景；获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括以下至少一项：
[0014]检测所述当前车辆行驶车道前方的第一目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的减速度和所述当前车辆与所述第一目标车辆的碰撞时间，以确定所述场景行程的第一因素信任度；
[0015]检测所述当前车辆变换临车道前方的第二目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆与所述第二目标车辆的碰撞时间，并基于预设碰撞时间和速度标定曲线以确定所述场景行程的第二因素信任度；
[0016]检测所述场景行程的车道线信息，获取所述感知信息中所述车道线的类型和清晰度，以确定所述场景行程的第三因素信任度；
[0017]检测所述场景行程的天气信息，获取所述感知信息中所述天气的晴朗程度，以确定所述场景行程的第四因素信任度；
[0018]检测所述当前车辆的控制信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的人为操作抑制信息，以确定所述场景行程的第五因素信任度；
[0019]根据所述第一因素信任度、第二因素信任度、第三因素信任度、第四因素信任度和/或第五因素信任度的权重值，基于所述第一信任度公式获取所述直道行驶场景的信任度。
[0020]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法在执行获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括：
[0021]在所述当前车辆与所述第二目标车辆的碰撞时间小于第一阈值时，确定所述场景行程的信任度为零。
[0022]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法中的所述预设场景包括弯道行驶场景；获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括以下至少一项：
[0023]检测所述场景行程的弯道信息，获取所述感知信息中所述弯道的半径，以确定所述场景行程的第六因素信任度；
[0024]检测所述当前车辆驶入所述弯道，获取所述感知信息中所述当前车辆的入弯速度，以确定所述场景行程的第七因素信任度；
[0025]检测所述当前车辆的控制信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的人为操作抑制信息，以确定所述场景行程的第八因素信任度；
[0026]根据所述第六因素信任度、第七因素信任度和/或第八因素信任度的权重值，基于所述第一信任度公式获取所述弯道行驶场景的信任度。
[0027]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法中的所述预设场景包括匝道行驶场景；获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括以下至少一项：
[0028]检测所述当前车辆变换临车道前方的第三目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆与所述第三目标车辆的碰撞时间，并基于预设碰撞时间和速度标定曲线以确定所述场景行程的第九因素信任度；
[0029]检测所述当前车辆行驶车道前方的第四目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆与所述第四目标车辆的碰撞时间，并基于预设碰撞时间和速度标定曲线以确定所述场景行程的第十因素信任度；
[0030]检测所述场景行程的车道线信息，获取所述感知信息中所述车道线的类型和清晰度，以确定所述场景行程的第十一因素信任度；
[0031]检测所述当前车辆的控制信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的人为操作抑制信息，以确定所述场景行程的第十二因素信任度；
[0032]根据所述第九因素信任度、第十因素信任度、第十一因素信任度和/或第十二因素信任度的权重值，基于所述第一信任度公式获取所述匝道行驶场景的信任度。
[0033]可选地，所述高速道路智能驾驶的信任度获取方法在执行获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤还包括：
[0034]在所述碰撞时间小于第二阈值时，确定所述场景行程的信任度为零。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速道路智能驾驶的信任度获取方法，其特征在于，包括：响应于当前车辆在高速道路启动预设行程，将所述预设行程按照多个预设场景划分为多段场景行程；获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度；获取每个预设场景中场景行程的数量和信任度以确定每个预设场景的信任度，并根据每个预设场景的权重值，基于第二信任度公式获取所述预设行程的信任度。2.如权利要求1所述的高速道路智能驾驶的信任度获取方法，其特征在于，所述第一信任度公式和/或所述第二信任度公式为：Confluence＝ω1×
α1+ω2×
α2+
…
+ω
n
×
α
n
；其中，Confluence为所述每段场景行程的信任度，α1,
…
,α
b
为所述每个因素信任度，ω1,
…
,ω
b
为所述每个因素信任度的权重值，b为所述因素信任度的数量；或，cobfluence为所述预设行程的信任度，α1,
…
,α
n
为所述每个预设场景的信任度，ω1,
…
,ω
n
为所述每个预设场景的权重值，n为所述预设场景的数量。3.如权利要求1所述的高速道路智能驾驶的信任度获取方法，其特征在于，所述预设场景包括直道行驶场景，所述场景行程为所述直道行驶场景下的场景行程；获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括以下至少一项：检测所述当前车辆行驶车道前方的第一目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的减速度和所述当前车辆与所述第一目标车辆的碰撞时间，以确定所述场景行程的第一因素信任度；检测所述当前车辆变换临车道前方的第二目标车辆信息，获取所述感知信息中所述当前车辆与所述第二目标车辆的碰撞时间，并基于预设碰撞时间和速度标定曲线以确定所述场景行程的第二因素信任度；检测所述场景行程的车道线信息，获取所述感知信息中所述车道线的类型和清晰度，以确定所述场景行程的第三因素信任度；检测所述场景行程的天气信息，获取所述感知信息中所述天气的晴朗程度，以确定所述场景行程的第四因素信任度；检测所述当前车辆的控制信息，获取所述感知信息中所述当前车辆的人为操作抑制信息，以确定所述场景行程的第五因素信任度；根据所述第一因素信任度、第二因素信任度、第三因素信任度、第四因素信任度和/或第五因素信任度的权重值，基于所述第一信任度公式获取所述直道行驶场景的信任度。4.如权利要求3所述的高速道路智能驾驶的信任度获取方法，其特征在于，获取所述当前车辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括：在所述当前车辆与所述第二目标车辆的碰撞时间小于第一阈值时，确定所述场景行程的信任度为零。5.如权利要求1所述的高速道路智能驾驶的信任度获取方法，其特征在于，所述预设场景包括弯道行驶场景，所述场景行程为所述弯道行驶场景下的场景行程；获取所述当前车
辆行驶在每段场景行程的感知信息以确定多个因素信任度，并根据每个因素信任度的权重值，基于第一信任度公式获取每段场景行程的信任度的步骤包括以下至少一项：检测所述场景行程的弯道信息，获取所述感知信息中所述弯道的半径，以确定所述场景行程的第六因素信任度；检测所述当前车辆驶入所述弯道，获取所述感知信息中所述当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：范永凯，
申请(专利权)人：宁波路特斯机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：