[发明专利]用于控制车辆的自动驾驶系统的方法和系统

权利要求书

1.一种用于为车辆的自动驾驶系统ADS设置调整参数的方法，所述方法包括：

从车辆的感知系统接收环境数据，所述环境数据包括多个环境参数；

基于所接收的环境数据，通过自学习模型确定环境场景；

基于所述自学习模型和所确定的环境场景为所述ADS设置所述调整参数，所述调整参数定义所述ADS的动态参数；

接收表示对所设置的调整参数的车辆用户反馈的至少一个信号，并且基于所接收的车辆用户反馈，针对所识别的环境场景的所设置的调整参数更新所述自学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述环境场景的步骤包括：确定表示所述多个环境参数的多个信号之间的关系；

其中，设置所述调整参数的步骤包括：基于所确定的表示所述多个环境参数的所述多个信号之间的关系来设置所述调整参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，进一步包括：

从所述车辆的控制系统接收用户配置文件数据，所述用户配置文件数据包括用户配置文件，并且其中，确定环境场景的步骤进一步基于所述用户配置文件。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，包括：

基于基本模型接收用于所述ADS的基本调整参数，所述基本模型包括用于多个预定环境场景的多个预定基本调整参数；并且

其中，设置所述调整参数的步骤进一步基于所述基本调整参数。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中所述环境数据包括以下中的至少一个：

周围对象的数量、周围对象的速度、所述车辆的速度、到每个周围对象的距离、每个周围对象之间的距离、车道的数量、道路类型、所述车辆前方的对象的类型、一天中的时间、天气数据和星期几、所述车辆的地理位置。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，接收车辆用户反馈的步骤包括：基于以下中的至少两个来确定车辆用户满意值：加速踏板致动、制动踏板致动、语音命令、触觉反馈和眼睛跟踪数据、驾驶员在环形转向中；并且

其中，更新所述自学习模型的步骤进一步基于所确定的车辆用户满意值。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述自学习模型包括强化学习算法，并且其中，更新所述自学习模型的步骤包括：基于所接收的车辆用户反馈来惩罚或奖励所述强化学习算法。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，更新所述自学习模型的步骤包括：如果未接收到车辆用户反馈，则奖励所述强化学习算法。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，所述ADS是自适应巡航控制ACC系统，并且其中，所述调整参数是第一间隔参数。

10.一种非瞬态计算机可读存储介质，所述非瞬态计算机可读存储介质存储被配置成由车辆控制系统的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于实施根据权利要求1-9中任一项所述的方法的指令。

11.一种用于为车辆的自动驾驶系统ADS设置调整参数的车辆控制设备，所述车辆控制设备包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器；

至少一个传感器接口；

至少一个通信接口；

其中，所述处理器被配置成执行存储在所述存储器中的指令，以实施用于为车辆的自动驾驶系统ADS设置调整参数的方法，其中，所述方法包括：

接收包括多个环境参数的环境数据；

基于所接收的环境数据，通过自学习模型确定环境场景；

基于所述自学习模型和所确定的环境场景为所述ADS设置所述调整参数，所述调整参数定义所述ADS的动态参数；

接收表示对所设置的调整参数的用户反馈的至少一个信号，并且基于所接收的用户反馈，针对所识别的环境场景的所设置的调整参数更新所述自学习模型。