[发明专利]用于自动驾驶车辆中的个性化自身性能觉知路径规划的方法和系统

权利要求书

1.一种在计算机上实现的方法，该计算机具有至少一个处理器、存储器以及通信平台，该方法用于自动驾驶车辆的路径规划，其包含：

获得与原点位置以及目的地位置有关的信息，其中，目的地位置是自动驾驶车辆将要开去的地方；

识别在原点位置和目的地位置之间的一个或多于一个的可用路径；

获得基于所述一个或多于一个的可用路径实例化的自身觉知性能模型，其中，自身觉知性能模型预测自动驾驶车辆基于所述一个或多于一个的可用路径的运行性能；

在自动车辆开到目的地位置采用的路径方面，判断自动驾驶车辆内的乘员的偏好；以及

基于乘员偏好和自身觉知性能模型，从所述一个或多于一个的可用路径中，选择自动驾驶车辆到达目的地位置的规划路径。

2.根据权利要求1的方法，其中，自身觉知性能模型包括内在性能模型和外在性能模型，内在性能模型具体指定至少一个内在性能参数，该参数由于自动驾驶车辆内部的状况而限制自动驾驶车辆的运行能力，外在性能模型具体指定至少一个外在性能参数，该参数由于自动驾驶车辆外部的状况而限制自动驾驶车辆的运行能力。

3.根据权利要求2的方法，其中，自身觉知性能模型包括参数模型、描述性模型、概率模型及其组合中的任何一种。

4.根据权利要求1的方法，其中，对自身觉知性能模型进行动态更新，以生成更新的自身觉知性能模型，其中，更新的自身觉知性能模型反映自动驾驶车辆当前所关联的场景。

5.根据权利要求4的方法，其中，自身觉知性能模型的更新由一事件触发，该事件包括计划时间、原点位置被更新、目的地位置被更新、所述一个或多于一个可用路径被更新以及更新自身觉知性能模型的请求被接收到。

6.根据权利要求1的方法，其中，判断偏好包含：

获得与乘员相关联的记录的人类驾驶数据；以及

通过学习，识别基于与乘员相关联的记录的人类驾驶数据个性化的乘员偏好。

7.根据权利要求2的方法，其中，选择步骤包括：

基于所述至少一个内在性能参数，对所述一个或多于一个可用路径进行过滤，以得出一组候选路径；以及

按照乘员偏好，基于外在性能模型，从该组候选路径中识别规划路径。

8.一种机器可读的非暂时性介质，其上记录有用于自动驾驶车辆的路径规划的数据，其中，该数据一旦被机器读取，使得机器执行：

获得与原点位置以及目的地位置有关的信息，其中，目的地位置是自动驾驶车辆将要开去的地方；

识别在原点位置和目的地位置之间的一个或多于一个的可用路径；

获得基于所述一个或多于一个的可用路径实例化的自身觉知性能模型，其中，自身觉知性能模型预测自动驾驶车辆基于所述一个或多于一个的可用路径的运行性能；

在自动车辆开到目的地位置采用的路径方面，判断自动驾驶车辆内的乘员的偏好；以及

基于乘员偏好和自身觉知性能模型，从所述一个或多于一个的可用路径中，选择自动驾驶车辆到达目的地位置的规划路径。

9.根据权利要求8的介质，其中，自身觉知性能模型包括内在性能模型和外在性能模型，内在性能模型具体指定至少一个内在性能参数，该参数由于自动驾驶车辆内部的状况而限制自动驾驶车辆的运行能力，外在性能模型具体指定至少一个外在性能参数，该参数由于自动驾驶车辆外部的状况而限制自动驾驶车辆的运行能力。

10.根据权利要求9的介质，其中，自身觉知性能模型包括参数模型、描述性模型、概率模型及其组合中的任何一种。

11.根据权利要求8的介质，其中，对自身觉知性能模型进行动态更新，以生成更新的自身觉知性能模型，其中，更新的自身觉知性能模型反映车辆当前所关联的场景。