【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能驾驶设计，具体涉及一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法、控制系统和装置。
技术介绍
1、近年来，智能驾驶已经成为汽车领域的重大趋势。各类驾驶辅助和自动驾驶功能也陆续在批量车型上得到了广泛的应用。和人类驾驶汽车类似，智能驾驶汽车也有自己的驾驶风格。不同的驾驶风格，在提高交通安全性、提升道路通行效率、提升用户驾乘舒适性方面表现各不相同。
2、目前的智能驾驶汽车大部分时间还是驾驶员驾驶，只有在特定的场景里才能激活智能驾驶功能，实现车辆的自主运行。不同驾驶员自己驾驶汽车时，会有不同的驾驶风格；但是特定品牌特定车型的特定智能驾驶功能却具有相同的驾驶风格；这就会让驾驶员在智能驾驶功能激活前后，在同一辆车上具有不一样的驾乘体验，对车辆的使用体验带来不良的影响。驾驶员自主驾驶车辆时，在不同的地域和不同的场景下，会适当调整自己的驾驶风格，从而适应当地的具体状况。例如，在生活节奏快、车辆密集的大城市，在拥堵工况下，大部分驾驶员倾向于采用更小的跟车距离，从而防止加塞；而在生活节奏慢、车流量稀疏的城市，就算遇到拥堵，大部分驾驶员也不会有太激进的驾驶风格。若某智能驾驶汽车在智能驾驶功能激活后，只能具有单一的驾驶风格，或者驾驶风格不能根据地域和场景切换，那么，就有可能出现在生活节奏快的大城市里，拥堵工况下被频繁加塞；或者在生活节奏慢的城市里，相对激进驾驶，给其他交通参与者照成额外的压力。
3、对于上述问题，本领域技术人员做出过如下改进：
4、专利一：中国专利申请公布号为cn 113581188a，申请公
5、专利二：中国专利申请公布号为cn 113942521a，申请公布日为2022年01月18日，专利技术名称为“一种智能车路系统下驾驶员风格辨识方法”，该专利技术获得第一行车数据和行驶车辆的图像信息；对第一行车数据进行数据预处理和数据融合，获得预设时间段内的行驶车辆平均车速、行驶时间、驾驶员id和车辆经纬度信息；对所述行驶图像信息进行db-lstm计算，获得驾驶员的驾驶行为类型，获得驾驶员风格特征数据集；基于驾驶员风格特征数据集，确定驾驶员风格类型。
6、专利三：中国专利授权公告号为cn 113895464b，授权公告日为2022年04月08日，专利技术名称为“融合个性化驾驶风格的智能车驾驶地图生成方法及系统”，该专利技术基于编码后的车辆及目标信息和驾驶风格信息得到驾驶地图；基于驾驶地图和由车辆地图数据生成的全局路径规划，输出个性化驾驶决策。
7、上述的专利里的解决方案，专利一和专利二只完成了驾驶风格的识别。专利三将特定的驾驶风格作为输入输出个性化决策，但是未提及不同的驾驶风格怎么获取。总体而言，现有的解决方案不能解决驾驶员自主驾驶和智能驾驶驾驶风格不一致的问题和不同地域和场景驾驶风格适配问题。
8、专利技术专利内容
9、针对上述问题，本专利技术提供一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法、控制系统和装置，其通过采集驾驶员自主驾驶时的数据而生成与驾驶员驾驶风格和/或地域场景风格相适应的驾驶风格信息，并为用户提供可选的驾驶风格方案，从而使得智能驾驶汽车具有合适的驾驶风格，提升车辆的用户体验。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
10、本专利技术首先提供一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其包括：
11、步骤s100：根据驾驶员自主驾驶时采集的自主驾驶数据生成一种或多种个性化驾驶风格信息，结合预存储的默认驾驶风格信息生成驾驶风格表单供用户选择，并响应用户指令生成设定的驾驶风格信息；
12、步骤s200：根据行车环境信息提供可选行车路径信息，所述可选行车路径信息包括可行驶区域、目标列表和车道线；
13、步骤s300：根据车辆定位信息、可选行车路径信息以及设定的驾驶风格信息生成行车规划轨迹，所述行车规划轨迹包括车辆纵向加速度范围、跟随道路限速速度差、跟车纵向安全距离和跟车横向安全距离；
14、步骤s400：根据车辆定位信息、行车规划轨迹和设定的驾驶风格信息生成行车控制指令。
15、进一步，所述个性化驾驶风格信息包括车载驾驶员驾驶风格信息和地域场景驾驶风格信息。
16、进一步，生成所述车载驾驶员驾驶风格信息的方法包括：
17、步骤s111：读取一次驾驶员自主驾驶的自主驾驶数据，所述自主驾驶数据包括自主驾驶行车数据、自主驾驶环境数据和自主驾驶定位数据，所述自主驾驶行车数据包括加速踏板开度及其变化、制动踏板开度及其变化、方向盘转角及其变化情况，所述自主驾驶环境数据包括目标列表、车道线等信息；所述自主驾驶定位数据包括车辆的速度、位置、加速度、方位角度、横摆角速度等信息；
18、步骤s112：根据步骤s111采集的一次自主驾驶数据判断是否形成驾驶风格边界，若判断结果为是，则跳转至步骤s150；若判断结果为否，则跳转至步骤s113；
19、步骤s113：判断当前读取次数是否超过预设次数m，若超过预设次数m则跳转至步骤s114；若未超过预设次数m，则跳转至步骤s111；
20、步骤s114：将读取到的m次自主驾驶数据绘制到同一坐标系下，求解边界limit，使得m次数据中一定预设比例的数据都在所述的边界limit内，根据边界limit生成车载驾驶员驾驶风格信息；
21、步骤s115：读取当前的实时驾驶数据，判断实时驾驶数据是否落在所述的边界limit内，并对超出边界limit的数据进行计数；
22、步骤s116：判断当前超过边界limit的数据数量是否超过预设阈值n，若判断结果为超过预设阈值n，则跳转步骤s114；若判断结果为未超过，则跳转至步骤s111。
23、进一步，生成所述地域场景驾驶风格信息的方法包括：
24、步骤s121：判断是否已有地域场景驾驶风格边界，若判断结果为没有，则跳转至步骤s122；若判断结果为有，则跳转至步骤s126；
25、步骤s122：读取地域场景数据，所述地域场景数据包括地理范围、时间段和车辆数量信息；
26、步骤s123：判断地域场景数据是否超过预设规模zs，若超过预设规模zs，则跳转至步骤s124，若没有超过预设规模，则跳转至步骤s122；
27、步骤s124：根据步骤s122获取的地域场景数据划分地域场景分区；
28、步骤s125：根据步骤s124划分的地域驾驶风格分区，分别求解不同地域场景下的驾驶风格边界limit本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，所述个性化驾驶风格信息包括车载驾驶员驾驶风格信息和地域场景驾驶风格信息。
3.根据权利要求2所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，生成所述车载驾驶员驾驶风格信息的方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，生成所述地域场景驾驶风格信息的方法包括：
5.根据权利要求1～4任一所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，所述驾驶风格边界包括纵向加速度边界、速度限制偏差边界、纵向安全距离边界和横向安全距离边界中的至少两种。
6.一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶控制系统，其具有：
7.根据权利要求6所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶控制系统，其特征在于，所述驾驶风格识别和匹配算法单元包括：
8.一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶装置，其包括智能驾驶控制器、人机界面、定位传感装置、感知传感装置、车联网控制单元和
9.根据权利要求8所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶装置，其特征在于，所述远程服务器内载有地域场景驾驶风格识别模块；车联网控制单元发送的信息包括地域场景信息采集模块采集到的信息；接收的联网数据包括地域场景驾驶风格识别模块识别的结果。
...【技术特征摘要】
1.一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，所述个性化驾驶风格信息包括车载驾驶员驾驶风格信息和地域场景驾驶风格信息。
3.根据权利要求2所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，生成所述车载驾驶员驾驶风格信息的方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，生成所述地域场景驾驶风格信息的方法包括：
5.根据权利要求1～4任一所述的一种集成个性化驾驶风格的智能驾驶方法，其特征在于，所述驾驶风格边界包括纵向加速度边界、速度限制偏差边界、纵向安全距...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭宇君，李冰，孙铭辰，
申请(专利权)人：一汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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