[发明专利]自主训练驾驶员的方法和系统在审

专利信息
申请号: 202110504168.6 申请日: 2021-05-10
公开(公告)号: CN114368392A 公开(公告)日: 2022-04-19
发明(设计)人: R.A.帕特瑙德;R.M.爱德华兹 申请(专利权)人: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
主分类号: B60W50/08 分类号: B60W50/08;B60W50/14;B60W60/00;G09B9/052
代理公司: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 贺紫秋
地址: 美国密*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 自主 训练 驾驶员 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种用于使用自主车辆训练受训者的方法,该方法包括:

经由一个或多个传感器测量来自受训者关于控制自主车辆的一个或多个手动输入;

经由处理器使用存储在自主车辆的存储器中的自主驾驶算法确定用于自主车辆的一个或多个推荐动作;

经由处理器将来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

经由处理器基于来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

2.根据权利要求1所述的方法,其中:

测量手动输入的步骤包括经由一个或多个传感器测量来自受训者在接合用于自主车辆的加速器踏板时的一个或多个手动输入;

将手动输入与推荐动作进行比较的步骤包括经由处理器将来自受训者在接合加速器踏板时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

确定分数的步骤包括经由处理器基于来自受训者在接合加速器踏板时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

3.根据权利要求1所述的方法,其中:

测量手动输入的步骤包括经由一个或多个传感器测量来自受训者在接合用于自主车辆的方向盘时的一个或多个手动输入;

将手动输入与推荐动作进行比较的步骤包括经由处理器将来自受训者在接合方向盘时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

确定分数的步骤包括经由处理器基于来自受训者在接合方向盘时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

4.根据权利要求1所述的方法,其中:

测量手动输入的步骤包括经由一个或多个传感器测量来自受训者在接合用于自主车辆的制动踏板时的一个或多个手动输入;

将手动输入与推荐动作进行比较的步骤包括经由处理器将来自受训者在接合制动踏板时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

确定分数的步骤包括经由处理器基于来自受训者在接合制动踏板时的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

5.根据权利要求1所述的方法,还包括:

基于来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来为受训者提供瞬时反馈。

6.根据权利要求1所述的方法,还包括:

向一个或多个第三方提供与受训者分数相关的结果。

7.根据权利要求1所述的方法,还包括:

确定受训者的分数是否超过一个或多个预定阈值;以及

选择性地允许受训者控制用于自主车辆的驾驶功能的一个或多个特征。

8.根据权利要求7所述的方法,其中,选择性地允许受训者控制车辆的一个或多个特征的步骤包括:

基于所述分数是否超过一个或多个第一阈值,选择性地允许受训者控制用于自主车辆的驾驶功能的某些特征;以及

基于所述分数是否超过不同于第一阈值的一个或多个第二阈值,经由通过处理器根据自主驾驶算法提供的指令,自动控制驾驶功能的某些其他特征。

9.一种用于使用自主车辆训练受训者的系统,该系统包括:

一个或多个传感器,其配置为测量来自受训者关于控制自主车辆的手动输入;

非暂时性计算机可读存储器,其配置为存储用于自主车辆的自主驾驶算法;以及

处理器,其耦合到所述一个或多个传感器以及所述非暂时性计算机可读存储器,并且配置为至少有助于:

使用自主驾驶算法确定用于自主车辆的一个或多个推荐动作;

将来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

基于来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

10.一种用于训练受训者的自主车辆,该自主车辆包括:

加速器踏板;

制动踏板;

方向盘;

多个传感器,其配置为测量经由受训者接合加速器踏板、制动踏板和方向盘而来自受训者关于控制自主车辆的手动输入;

非暂时性计算机可读存储器,其配置为存储用于自主车辆的自主驾驶算法;以及

处理器,其耦合到所述一个或多个传感器以及所述非暂时性计算机可读存储器,并且配置为至少有助于:

使用自主驾驶算法确定用于自主车辆的一个或多个推荐动作;

将来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作进行比较,以产生比较;以及

基于来自受训者的一个或多个手动输入与用于自主车辆的一个或多个推荐动作之间的比较来确定受训者的分数。

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