一种自动驾驶功能的陪练方法、装置、车辆和介质与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种针对自动驾驶功能的陪练方法、装置、车辆和介质。


背景技术：

2.目前，制造商越来越多地生产具有更高水平驾驶自动化的车辆，自适应巡航控制和车道保持等功能已变得流行，并且是更多采用全自动驾驶车辆的前兆。虽然具有自动驾驶功能的车辆的可用性正在增加，但用户对这些功能的熟悉度和舒适度不一定会跟上，如何提升用户对自动化的信任是整体技术采用的一个重要方面。对自动驾驶功能缺乏信任通常会导致系统使用减少，例如，用户不参与或不参与自动驾驶操作。缺乏信任还会使用户无法意识到或使用更先进的自动驾驶功能，这大大妨碍了智能驾驶快速普遍化的预期。其次采用智能化功能的前沿与落后的水平也会影响自动驾驶汽车的营销和销售，在用户不信任当前系统的情况下，基本不会有购买的欲望。


技术实现要素：

3.鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种自动驾驶功能的陪练方法：
4.本发明还提供了一种自动驾驶功能的陪练方法，所述装置包括：
5.一种自动驾驶功能的陪练方法，所述方法包括：
6.当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；
7.获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；
8.在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
9.可选地，所述方法还包括：
10.在所述满意度调查的满意度评分大于满意度阈值时，将所述第二陪练模式切换为第三陪练模式；
11.在所述第三陪练模式下，按照所述目标驾驶模型向所述车载用户推送所述自动驾驶功能，并根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对所述目标驾驶模式的信任值；
12.在所述信任值小于第一信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式；
13.在所述信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式。
14.可选地，所述在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式，包括：
15.在所述用车次数大于第一激活阈值，且所述激活次数大于所述用车次数时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式。
16.可选地，在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型，包括：
17.在所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程时，生成第一语音消息，并向所述车载用户推送所述第一语音消息，所述第一语音消息用于询问所述车载用户是否满意所述自动驾驶功能的当前功能属性的语音消息；
18.接收所述车载用户针对所述第一语音消息的第一回应消息，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户不满意当前功能属性时，生成第二语音消息，并向所述车载用户推送第二语音消息，所述第二语音消息为用于修改所述当前功能属性的语音消息；
19.响应于所述车载用户针对所述第二语音消息的第二回应消息，确定所述第二回应消息对应的修改后的功能属性；
20.依照所述修改后的功能属性生成所述车载用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
21.可选地，还包括：
22.设置初始满意度评分，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户满意当前功能属性时，将所述初始满意度评分增加第一预设分值，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户不满意当前功能属性时，将所述初始满意度评分减去第一预设分值。
23.可选地，所述根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对所述目标驾驶模型的信任值，包括：
24.设置初始信任值，在检测到所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程中修改所述目标驾驶模型的驾驶参数的驾驶行为时，将所述初始信任值减去第二预设分值得到所述目标驾驶模型的信任值。
25.可选地，还包括：
26.在所述车辆处于所述第二陪练模式时，减少推送所述自动驾驶功能的次数。
27.本发明还提供了一种自动驾驶功能的陪练装置，所述装置包括：
28.功能推送模块，用于当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；
29.模式切换模块，用于获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；
30.目标驾驶模型生成模块，用于在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
31.本发明还提供了一种车辆，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如
上的自动驾驶功能的陪练方法。
32.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的自动驾驶功能的陪练方法。
33.本发明的有益效果：
34.本发明中，当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型，从而，实现了在第一陪练模式引导用户激活自己驾驶功能，使用户熟悉车辆的自动驾驶功能，进而转换为第二陪练模式，并通过本人车交互，定制个性化的目标驾驶模式，通过陪练设置增加用户对自动驾驶系统的熟悉度和信任度，进而可以提高自动驾驶的使用率。
附图说明
35.图1a是本发明实施例的一种自动驾驶功能的陪练方法的步骤流程图；
36.图1b是本发明实施例的一种车载终端推荐界面示意图；
37.图2a是本发明实施例的另一种自动驾驶功能的陪练方法的步骤流程图；
38.图2b是本发明实施例的一种陪练模式切换的流程图；
39.图3是本发明实施例的一种自动驾驶功能的陪练装置的结构示意图。
具体实施方式
40.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
41.参照图1a，示出了本发明实施例的一种自动驾驶功能的陪练方法的步骤流程图，可以包括如下步骤：
42.步骤101，当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；
43.在车辆中，为了快速了解并熟悉信任车辆的自动驾驶功能，可以在车辆中预先设置一用于辅助用户学习自动驾驶功能的陪练助手，在陪练助手中可以根据用户学习使用自动驾驶功能的循序渐进流程设置成不同的陪练模式，具体的，可以包括但不限于第一陪练模式、第二陪练模式、第三陪练模式中的任意一种或多种，在实际应用中，开发人员可以根据实际需要自行定制不同的陪练模式，以供用户进行自动驾驶功能学习。
44.其中，第一陪练模式为教学模式，主要针对刚接触车辆自动驾驶功能的新手或者由于没有养成习惯经常会出现一些错误操作的用户设置，其主要是通过人车交互引导用户
激活、使用以及关闭自动驾驶功能。
45.第二陪练模式为个性化模式，主要针对已经初步熟悉自动驾驶功能的用户，通过人车交互，对使用自动驾驶功能的用户进行满意度调查，进而确定用户在使用自动驾驶功能时的用户习惯，并基于得到的用户习惯形成针对自动驾驶功能的个性化驾驶模型，在后续使用自动驾驶功能时应用该个性化驾驶模型，从而可以提高用户使用自动驾驶功能的舒适度。
46.第三陪练模式为预感知模式，主要应用于用户在个性化驾驶模型应用一段时间后，系统通过驾驶员的部分操作行为，对当前驾驶员进行针对性的教学。
47.当车辆处于自动驾驶功能的第一陪练模式时，车辆可以根据当前自身定位位置的路况判断是否需要开始自动驾驶功能，在确定当前路段可以开启自动驾驶功能，则可以向用户推送用于激活自动驾驶功能的消息，该消息可以是语音消息，也可以是车载屏幕的弹窗消息，该消息可以引导用户激活车辆的自动驾驶功能。
48.例如，车辆在可以开启自动驾驶功能的路段中，可以向用户语音播报“当前路段可开启自动驾驶功能，是否需要为您开启自动驾驶功能”，当用户回答“是”，车辆则可以激活自动驾驶功能，当用户回答“否”，则确定车辆无需激活自动驾驶功能。
49.在激活自动驾驶功能后，车辆进入自动驾驶模式，在自动驾驶模式下，可以继续通过人车交互使用户逐步了解自动驾驶功能的具体应用。
50.在一示例中，车载屏幕(即仪表屏幕)的弹窗消息的推荐方式可以是通过引导图与说明文案的方式进行功能的引导(见图1b所示)，每次推荐的时间控制在预设时间内(如5s左右)，一次推荐功能在用户响应之后，在此次上电周期内不再进行二次提醒。如果用户对一次上电周期内的第一次推荐，用户没有做出相应的操作，则在下一次路况满足的情况下再进行推荐，如果当前路况一直满足功能激活的条件，则间隔n分钟(n为正整数，如10)进行下一次提醒。
51.步骤102，获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；
52.车载用户的用车次数以及自动驾驶功能的激活次数可以反映车载用户对自动驾驶功能的使用情况，从而，可以统计车载用户的用车次数以及自动驾驶功能的激活次数。进而判断用车次数以及激活次数是否符合预设条件，其中，预设条件为用于表征车载用户熟悉自动驾驶功能的条件，其可以根据用户的实际需求设置，如，预设条件可以是用车次数大于1000，且自动驾驶功能的激活次数与用户次数的比值大于1。
53.在判定用车次数以及激活次数符合预设条件下，则可以使车辆由第一陪练模式转为第二陪练模式，以进一步了解自动驾驶功能。
54.在本发明一实施例中，还包括：在车辆处于第二陪练模式时，减少推送自动驾驶功能的次数。
55.在实际应用中，由于用户经过了第一陪练模式下对自动驾驶基础功能的学习，对自动驾驶功能基础功能有一定的了解，此时可以适当减少对自动驾驶功能的推荐。
56.在本发明一实施例中，在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式，包括：
57.在用车次数大于第一激活阈值，且激活次数大于用车次数时，将第一陪练模式切
换为第二陪练模式。
58.其中，第一激活阈值可以根据实际需要设置，在本发明实施例中对此不做过多限制。
59.步骤103，在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
60.在车辆处于处于自动驾驶功能的第二陪练模式下时，可以引入对自动驾驶功能的满意度调查，其中，满意度调查可以根据实际场景，设置，在此不做过多限制，通过对正在使用自动驾驶功能的用户进行满意度调度，进而可以了解用户在使用自动驾驶功能时的用户习惯，根据满意度调查得到用户的用户习惯后，根据用户习惯生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
61.在本发明一实施例中，步骤103还可以包括以下子步骤：
62.子步骤s11，在车载用户使用自动驾驶功能过程时，生成第一语音消息，并向车载用户推送第一语音消息，第一语音消息用于询问车载用户是否满意自动驾驶功能的当前功能属性的语音消息；
63.其中，功能属性可以是自动驾驶功能时应用的速度属性等，具体的可以是纵向辅助驾驶功能控制车辆的速度。
64.在每次用户激活自动驾驶功能时，在可以在预设时机，以语音的方式询问车载用户，当前的功能属性是否满足用户的预期值，例如，在针对纵向辅助驾驶功能控制车辆的速度时，则询问驾驶员“当前速度您还满意吗”。
65.在一示例中，预设时机可以根据实际需要设置，预设时机可以依照不同驾驶模式模式，不同的环境状态设置。
66.例如，预设时机可以是acc(adaptive cruise control，自适应巡航控制)驾驶模式时，环境状态：车速达到30km/h及以上且150km/h以下，当前路段左右车道线清晰，天气良好，左右车道无行人，无正在切入车辆，车辆不处于匝道、隧道、路口中；车辆状态：各方面性能正常；此时询问用户。
67.iacc(integrated acc，集成式自适应巡航系统)及以上驾驶模式时，环境状态：车速达到30km/h及以上且130km/h以下，当前路段车道线清晰，天气良好；车辆状态：各方面性能正常；此时询问用户。
68.子步骤s12，接收车载用户针对第一语音消息的第一回应消息，在根据第一回应消息确定车载用户不满意当前功能属性时，生成第二语音消息，并向车载用户推送第二语音消息，第二语音消息为用于修改当前功能属性的语音消息；
69.用户可以针对第一语音消息进行回复，如语音回答“满意”或“不满意”70.车辆在收到第一回应消息后，可以对该第一回应消息进行分析，在确定车载用户不满意当前功能属性时，则生成第二语音消息，以引导用户进行功能属性调整，依次获取用户习惯。
71.子步骤s13，响应于车载用户针对第二语音消息的第二回应消息，确定第二回应消息对应的修改后的功能属性；
72.车辆收到第二回应消息后，可以对该第二回应消息进行分析，进而可以确定修改后功能属性，该修改后的功能属性可以体现用户在使用自动驾驶功能时的用户习惯。
73.子步骤s14，依照修改后的功能属性生成车载用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
74.在得到修改后功能属性后，可以分析用户习惯，进而形成该用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
75.例如，当前是在纵向辅助驾驶功能控制车辆的速度，则询问驾驶员“当前速度您还满意吗？”如果用户当前回答为“不满意”，则系统可以继续询问驾驶员“是否为您增加或减少车速”，如果用户回答“增加”，则当前形成一个激进驾驶风格的模型，如果用户回答“减少”，则当前形成一个保守驾驶风格的模型。根据大量的用户数据可以丰富各个模型的数据，最终会得到类似激进驾驶风格和保守驾驶风格等各种数据模型。
76.其中，驾驶风格模型：主要从行车速度，过弯速度，换道时间，跟车距离，四个维度进行风格的确认；激进风格模型：连续确认加速，且在高速快速路上长期保持在90-120km/h车速，弯道中长期过弯速度保持在60km/h，换道时间在2s以下，高速跟车距离在100m左右；则判定当前驾驶员的驾驶行为为激进驾驶模式；相反，如果在高速长时间保持速度小于90km/h，且过弯速度在40km/h，换道时间在3s以上，高速跟车距离在200m左右，则判定当前驾驶员行为保守风格。
77.在本发明一实施例中，该方法还包括：设置初始满意度评分，在根据第一回应消息确定车载用户满意当前功能属性时，将初始满意度评分增加第一预设分值。
78.在第二陪练模式下，可以设置一满意度计分规则，首先可以设置初始满意度评分，进而根据每次用户进行自动驾驶功能时的满意度调查，增加或减少满意度评分。
79.如，初始满意度s＝0，每次用户激活功能，当前是在纵向辅助驾驶功能控制车辆的速度，则询问驾驶员“当前速度您还满意吗？”如果用户此时回答“满意”，则s值加1。
80.在实际应用中，可以根据实际需要设置满意度计分规则，不局限于上述示例。
81.本发明实施例中，当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型，从而，实现了在第一陪练模式引导用户激活自己驾驶功能，使用户熟悉车辆的自动驾驶功能，进而转换为第二陪练模式，并通过本人车交互，定制个性化的目标驾驶模式，通过陪练设置增加用户对自动驾驶系统的熟悉度和信任度，进而可以提高自动驾驶的使用率。
82.参照图2a，示出了本发明实施例的另一种自动驾驶功能的陪练方法的步骤流程图，可以包括如下步骤：
83.步骤201、当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；
84.步骤202，获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；
85.步骤203，在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
86.步骤204，在满意度调查的满意度评分大于满意度阈值时，将第二陪练模式切换为第三陪练模式；
87.在第二陪练模式下，每次进行满意度调查时，可以得到对应的满意度分值，进行经过多次启动自动驾驶功能进行满意度调查，则可以对满意度分值进行统计，得到满意度调查的满意度评分，满意度评分大于满意度阈值时，当前系统认为此模型为一个成熟的模型，将第二陪练模式切换为第三陪练模式。
88.步骤205，在第三陪练模式下，按照目标驾驶模型向车载用户推送自动驾驶功能，并根据车载用户在使用自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对目标驾驶模型的信任值；
89.在第三陪练模式下，系统会默认当前驾驶位上的驾驶员为智能陪练系统的唯一使用者，如果前期系统已经记录有达成与感知阶段的成熟模型(如步骤203训练好的目标驾驶模型)，当前会以最高熟练度的方式给用户推荐当前功能。
90.例如，纵向控制的速度调节已经达到成熟模型，此时在行车过程中，系统会在功能激活的情况下优先为用户加速或减速到满足预感知阶段成熟模型的速度；如果当前用户为长期使用车辆的用户，用户会对当前的车速调节产生一种信赖感；第三陪练模式用于培养提升用户的信赖度，在第一次功能设定时，就从数据模型中找到匹配用户的数据，一步到位的帮用户设定自动驾驶模式的相应功能属性。
91.而在第三陪练模式下，用户可能还是需要对功能属性进行调整，进而可以根据用户具体的驾驶行为统计目标驾驶模型的信任值。
92.在本发明一实施例中，根据车载用户在使用自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对目标驾驶模型的信任值，包括：设置初始信任值，在检测到车载用户使用自动驾驶功能过程中修改目标驾驶模型的驾驶参数的驾驶行为时，将初始信任值减去第二预设分值得到目标驾驶模型的信任值。
93.例如，系统设定信任值t，初始的t值为100，满分信任。系统会默认当前从第二陪练模式下过来的数据是完全备受用户信赖的，从而，每次用户进行一次相关功能的重新设定，系统就会对当前的信任值进行减分，每次减去0.5分；当前的信任值维持在85分以上，系统确认当前功能的信任值处于良好水平，后续针对此类在第三陪练模式下的驾驶员行为，均以此在第三陪练模式下，自动驾驶功能的相关参数作为参考适用。
94.步骤206，在信任值小于第一信任阈值时，将第三陪练模式切换为第一陪练模式；
95.当信任值小于第一信任阈值时，确定用户对当前自动驾驶功能的驾驶模型信任度不够，可以调整为第一陪练模式重新建立信任度。
96.在一示例中，在信任值小于第一信任阈值时，根据当前驾驶员登录账号判断当前驾驶员是否第一次训练的驾驶员，当确定是第一次训练的驾驶员时，可以整个系统以新用户的模式重新对该驾驶员进行功能推荐，从系统的第一阶段进行陪练。
97.步骤207，在信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，将第三陪练模式切换为第一陪练模式。
98.在信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，确定用户对自动驾驶功能熟悉，但信任度不高，从而可以将第三陪练模式切换为第二陪练模式，使用户完善个性化的驾驶模式，建立更高的信任度。
99.其中，步骤206与步骤207为并列步骤，通过这三个模式的循环交替，达到使用户对
自动驾驶功能熟练使用，进而对自动驾驶功能产生信任感。
100.以下结合图2b对本发明上述实施例进行示例性说明，首先是教学模式(即第一陪练模式)，设定教学模式的计算方法，以激活纵向辅助驾驶功能的次数(a)和用车次数(b)的比来确定当前用户的使用情况：u＝a/b；u值越大，说明用户使用自动驾驶功能越频繁，当在b值大于1千时且当u》1的时候，判断当前自动驾驶功能已经被用户熟练使用，可以减少此项功能的推荐，并进入个性化阶段(即第二陪练模式)；如果u值在0到1之间，则表示当前使用自动驾驶功能的次数特别少，可以相应增加此项功能的推荐，以使用户快速熟悉自动驾驶功能。
101.在个性化阶段，可以设置初始满意度s＝0，在多次激活自动驾驶功能进行模型训练过程中，在满意度累计达1w时，进入预感知阶段(即第三陪练模式)。
102.在预感知阶段中，可以设置初始的信任值t为100，即满分信任。每次用户进行一次相关功能的重新设定，可以基于对当前累计的信任值进行减分，如每次减去0.5分；当前的信任值在85分以上时，可以确定当前自动驾驶功能的信任值处于良好水平，继续适用第三陪练模式。
103.如果信任值在60至85之间时，则当前的功能数据模型就还有提升的空间，可以将第三陪练模式降级到第二陪练模式，继续通过学习增加驾驶模型的适用度。
104.如果信任值低于60，则可以判断当前的驾驶员是否为第一次模型训练的驾驶员，在确认不是同一个驾驶员时，可以以新用户的模式(即第一陪练模式)重新对该驾驶员进行功能推荐。
105.在评定大部分功能的信任度都达到85以上，则可以评定当前的车主对当前的功能处于高信任值的水平，更容易接受高水平的智能辅助功能，在后续高级智能驾驶辅助功能就可以选择这些车主进行首推；从而可以大大提升智能驾驶辅助功能的个性化配比和使用频率，为自动驾驶铺垫基础。
106.本发明实施例中，当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。在满意度调查的满意度评分大于满意度阈值时，将第二陪练模式切换为第三陪练模式；在第三陪练模式下，按照目标驾驶模型向车载用户推送自动驾驶功能，并根据车载用户在使用自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对目标驾驶模式的信任值；在信任值小于第一信任阈值时，将第三陪练模式切换为第一陪练模式；在信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，将第三陪练模式切换为第一陪练模式。从而通过上述三个陪练模式循序渐进的学习自动驾驶功能，并建立信任，进而有利于用户自行应用自动驾驶功能，提高自动驾驶功能的利用率。
107.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施
例所必须的。
108.参照图3，示出了本发明实施例的一种自动驾驶功能的陪练装置的结构示意图，可以包括如下模块：
109.功能推送模块301，用于当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；
110.第一模式切换模块302，用于获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；
111.目标驾驶模型生成模块303，用于在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
112.在本发明一实施例中，所述装置还包括：
113.第二模式切换模块，用于在所述满意度调查的满意度评分大于满意度阈值时，将所述第二陪练模式切换为第三陪练模式；
114.信任值确定模块，用于在所述第三陪练模式下，按照所述目标驾驶模型向所述车载用户推送所述自动驾驶功能，并根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对所述目标驾驶模式的信任值；
115.第三切换模块，用于在所述信任值小于第一信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式；
116.第四切换模块，用于在所述信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式。
117.在本发明一实施例中，第一模式切换模块302包括：
118.第一模式切换子模块，用于在所述用车次数大于第一激活阈值，且所述激活次数大于所述用车次数时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式。
119.在本发明一实施例中，在所述第二陪练模式下，所述目标驾驶模型生成模块303包括：
120.第一语音消息发送子模块，用于在所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程时，生成第一语音消息，并向所述车载用户推送所述第一语音消息，所述第一语音消息用于询问所述车载用户是否满意所述自动驾驶功能的当前功能属性的语音消息；
121.第二语音消息发送子模块，用于接收所述车载用户针对所述第一语音消息的第一回应消息，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户不满意当前功能属性时，生成第二语音消息，并向所述车载用户推送第二语音消息，所述第二语音消息为用于修改所述当前功能属性的语音消息；
122.功能属性确定子模块，用于响应于所述车载用户针对所述第二语音消息的第二回应消息，确定所述第二回应消息对应的修改后的功能属性；
123.目标驾驶模型子模块，用于依照所述修改后的功能属性生成所述车载用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。
124.在本发明一实施例中，所述装置还包括：
125.满意度评分设置模块，用于设置初始满意度评分，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户满意当前功能属性时，将所述初始满意度评分增加第一预设分值，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户不满意当前功能属性时，将所述初始满意度评分减去第一预设分值。
126.在本发明一实施例中，所述信任值确定模块包括：
127.信任值计算子模块，用于设置初始信任值，在检测到所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程中修改所述目标驾驶模型的驾驶参数的驾驶行为时，将所述初始信任值减去第二预设分值得到所述目标驾驶模型的信任值。
128.在本发明一实施例中，所述装置还包括：
129.推送调整模块，用于在所述车辆处于所述第二陪练模式时，减少推送所述自动驾驶功能的次数。
130.本发明实施例中，当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型，从而，实现了在第一陪练模式引导用户激活自己驾驶功能，使用户熟悉车辆的自动驾驶功能，进而转换为第二陪练模式，并通过本人车交互，定制个性化的目标驾驶模式，通过陪练设置增加用户对自动驾驶系统的熟悉度和信任度，进而可以提高自动驾驶的使用率。
131.本发明实施例还提供了一种车辆，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上的自动驾驶功能的陪练方法。
132.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上的自动驾驶功能的陪练方法。
133.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
134.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
135.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
136.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中
指定的功能的装置。
137.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
138.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
139.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
140.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
141.以上对所提供的一种自动驾驶功能的陪练方法、装置、车辆和介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种自动驾驶功能的陪练方法，其特征在于，所述方法包括：当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述满意度调查的满意度评分大于满意度阈值时，将所述第二陪练模式切换为第三陪练模式；在所述第三陪练模式下，按照所述目标驾驶模型向所述车载用户推送所述自动驾驶功能，并根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对所述目标驾驶模式的信任值；在所述信任值小于第一信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式；在所述信任值大于第一信任阈值，小于第二信任阈值时，将所述第三陪练模式切换为所述第一陪练模式。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式，包括：在所述用车次数大于第一激活阈值，且所述激活次数大于所述用车次数时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型，包括：在所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程时，生成第一语音消息，并向所述车载用户推送所述第一语音消息，所述第一语音消息用于询问所述车载用户是否满意所述自动驾驶功能的当前功能属性的语音消息；接收所述车载用户针对所述第一语音消息的第一回应消息，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户不满意当前功能属性时，生成第二语音消息，并向所述车载用户推送第二语音消息，所述第二语音消息为用于修改所述当前功能属性的语音消息；响应于所述车载用户针对所述第二语音消息的第二回应消息，确定所述第二回应消息对应的修改后的功能属性；依照所述修改后的功能属性生成所述车载用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：设置初始满意度评分，在根据所述第一回应消息确定所述车载用户满意当前功能属性时，将所述初始满意度评分增加第一预设分值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能过程中的驾驶行为确定针对所述目标驾驶模型的信任值，包括：
设置初始信任值，在检测到所述车载用户使用所述自动驾驶功能过程中修改所述目标驾驶模型的驾驶参数的驾驶行为时，将所述初始信任值减去第二预设分值得到所述目标驾驶模型的信任值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述车辆处于所述第二陪练模式时，减少推送所述自动驾驶功能的次数。8.一种自动驾驶功能的陪练装置，其特征在于，所述装置包括：功能推送模块，用于当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若所述车辆当前所处路况与所述自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送所述自动驾驶功能，以引导所述车载用户激活所述自动驾驶功能；第一模式切换模块，用于获取所述车载用户的用车次数和所述自动驾驶功能的激活次数，并在所述激活次数和所述用车次数符合预设条件时，将所述第一陪练模式切换为第二陪练模式；目标驾驶模型生成模块，用于在所述第二陪练模式下，根据所述车载用户在使用所述自动驾驶功能时的满意度调查，生成所述车辆用户在所述自动驾驶功能下的目标驾驶模型。9.一种车辆，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述自动驾驶功能的陪练方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述自动驾驶功能的陪练方法。

技术总结
本发明涉及一种自动驾驶功能的陪练方法、装置、车辆和介质，其属于自动驾驶的技术领域。该自动驾驶功能的陪练方法包括：当车辆处于针对自动驾驶功能的第一陪练模式时，若车辆当前所处路况与自动驾驶功能匹配，则向车载用户推送自动驾驶功能，以引导车载用户激活自动驾驶功能；获取车载用户的用车次数和自动驾驶功能的激活次数，并在激活次数和用车次数符合预设条件时，将第一陪练模式切换为第二陪练模式；在第二陪练模式下，根据车载用户在使用自动驾驶功能时的满意度调查，生成车辆用户在自动驾驶功能下的目标驾驶模型。通过本发明实施例中的人车交互，引导用户逐渐熟悉自动驾驶功能并定制个性化驾驶模式，提高自动驾驶功能的使用率。率。率。


技术研发人员：黄福燕 邓杰
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2023.03.27
技术公布日：2023/6/28