1.本发明属于车辆控制技术领域，具体涉及一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统、方法、车辆及存储介质。
背景技术：2.在当下火热的自动驾驶技术浪潮推动下，自动驾驶辅助系统，特别是l2级自动驾驶系统，其成本逐步降低，技术日趋成熟，量产车辆搭载率逐年升高，部分车型甚至全系标配。但时至今日，绝大多数用户仍对其不信任，普遍存在不会用、不敢用等问题。而该现象，即是一项新技术的必经历程，也存在新技术在推广、使用引导上的不足。
3.近年来，各4s店、主机厂均采取了各种措施以提升销售人员对自动驾驶辅助系统使用方法、使用要求的掌握程度，并在用户购车时大力推广自动驾驶辅助系统。但对于复杂的l2级、l3级自动驾驶系统而言，用户仍无法在购车过程中的有限时间内，充分掌握什么场景可以使用自动驾驶辅助系统，什么时候需要接管对车辆的控制。
4.如专利文献cn107640154b公开的一种新手司机驾驶辅助系统，该系统定义了一种新手驾驶员的验证方法，以及对驾驶员驾驶行为的评价方法，最终实现针对驾驶员经验不足的新手驾驶员，限制其驾驶车辆时的最高行驶车速，甚至在其操作不及时、不正确时，主动进行干预。但新手驾驶员的验证需基于驾驶员的个人信息，且实际开车人员可能与验证人员可能不一致；驾驶行为评价方法，仅评估其合理性，并无驾驶员驾驶风格的评估。
5.又如对比文献cn111376719a公开的一种驾驶辅助系统。该系统让用户选择针对新手驾驶员，需系统提供的辅助类型，并通过图形或语音方式进行提示。但往往对于新手驾驶员，其驾驶车辆过程中，通常比较紧张，并不能及时察觉图形提示。
6.因此，有必要开发一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统、方法、车辆及存储介质，让用户更快、更容易掌握驾驶辅助系统的使用方法和使用要求，在提升系统使用率、给用户带来更多的辅助体验的同时，减少由于用户滥用造成的交通事故。
技术实现要素：7.本发明的目的在于提供一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统、方法、车辆及存储介质，在使用自动驾驶辅助系统过程中，能针对驾驶员不同驾驶经验、不同驾驶风格的驾驶员，提供不同控制效果的自动调节方法。
8.第一方面，本发明所述的一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，包括：
9.感知认知模块，用于识别自动驾驶辅助系统运行所需的车辆状态、驾驶员操作/状态、道路、环境信息和障碍物信息；
10.状态机模块，用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出，以及决策当前属于哪种辅助模式，该状态机模块与感知认知模块连接；
11.控制目标选择模块，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向、横向控制目标，以及根据驾驶员操作、
车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别，以及驾驶员驾驶风格的类型，该控制目标选择模块分别与感知认知模块和状态机模块连接；
12.规划决策模块，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标加速度和目标轨迹，该规划决策模块分别与状态机模块和控制目标选择模块连接；
13.hmi模块，用于提供分级辅助模式策略设置、自动驾驶辅助系统操作设置，以及显示相关提示、报警信息，该hmi模块与状态机模块连接；
14.执行器模块，其包括纵向执行器、横向执行器和车身执行器，其中，纵向执行器用于控制车辆加速、减速和换挡，横向执行器用于控制车辆转向，车身执行器用于控制车辆点灯、开启双闪，该执行器模块与规划决策模块连接。
15.可选地，所述感知认知模块包括：
16.车辆状态感知认知子模块，用于识别车辆状态；
17.驾驶员操作/状态感知认知子模块，用于识别驾驶员操作/状态；
18.道路、环境感知认知子模块，用于识别道路、环境信息；
19.以及障碍物感知认知子模块，用于识别障碍物信息。
20.可选地，所述状态机模块包括：
21.驾驶辅助系统状态机，用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出；
22.以及分级辅助模式状态机，用于决策当前属于哪种辅助模式。
23.可选地，所述控制目标选择模块包括：
24.纵向控制目标选择子模块，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向目标；
25.横向控制目标选择子模块，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的横向控制目标；
26.驾驶员经验判断子模块，用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别；
27.以及驾驶风格判定子模块，用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶风格的类型。
28.可选地，所述规划决策模块包括：
29.纵向控制目标加速度规划子模块，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标加速度；
30.以及横向控制目标轨迹规划子模块，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标轨迹。
31.可选地，所述hmi模块包括：
32.设置子模块，用于提供分级辅助模式策略设置和自动驾驶辅助系统操作设置；
33.图形显示子模块，用于通过图形显示相关提示、报警信息；
34.以及影音显示子模块，用于通过图像显示相关提示、报警信息。
35.第二方面，本发明所述的一种自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，采用如本发明所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其方法包括：
36.步骤1、根据辅助模式设置结果、驾驶经验判断结果和驾驶员驾驶风格判断结果，判断当前的辅助模式，其中，所述辅助模式包括教练模式、新手模式、熟练模式和专业模式，
出厂时默认为教练模式；
37.步骤2、根据判断出的辅助模式进行对应的辅助驾驶。
38.可选地，当判断出辅助模式为教练模式时，进行教练模式辅助驾驶；
39.所述教练模式辅助驾驶被配置为：系统相对于其他模式的反应更灵敏，且允许产生预设数量的误报警、误制动，且漏制动的数量须少于预设数量，并通过将制动时机提前来降低减速场景下的减速度幅值；同时降低横向控制的退出条件，尽早在车道线不清晰等情况下较早进入横向延迟退出状态，让驾驶员有足够的时间、心里准备接管车辆。从而，避免用户在学习过程中对系统产生安全顾虑，让用户愿意尝试使用驾驶辅助系统。
40.车辆在车道线清晰、完整，且车流小于预设值时，才能激活自动驾驶辅助系统；
41.在使用自动驾驶辅助系统过程中，分级辅助模式状态机还会参照系统控制策略，根据当前感知认知结果、目标选择结果，对系统做出的任何动作、提示、警告通过语音进行详细说明，该说明通常在该动作、提示、警告发出之前；教练模式下的图形显示的文字提示或警告信息均包括提示信息 /警告信息+具体原因。
42.可选地，当判断出辅助模式为新手模式时，进行新手模式辅助驾驶；
43.所述新手模式辅助驾驶被配置为：解除最高工作速度的限制；纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划，均按照保守辅助驾驶风格效果进行标定；分级辅助模式状态机不通过影音显示子模块做语音行驶的解释说明，仅在驾驶辅助系统状态机触发需要驾驶员接管，以及图形显示模块异常时，才会通过影音显示子模块输出语音报警；
44.其中，系统辅助驾驶风格按照系统辅助的激进程度，即灵敏度和强度，依次分为保守辅助驾驶风格、标准辅助驾驶风格和激进辅助驾驶风格。
45.可选地，当判断出辅助模式为熟练模式时，进行熟练模式辅助驾驶；
46.所述熟练模式辅助驾驶被配置为：纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划均按照标准辅助驾驶风格进行标定；仅在图形显示子模块异常时，才会通过影音显示子模块输出语音报警。
47.可选地，当判断出辅助模式为专业模式时，进行专业模式辅助驾驶；
48.所述专业模式辅助驾驶被配置为：根据驾驶员驾驶风格自动调节灵敏度，即纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划均根据驾驶员驾驶风格判定结果自动选择驾驶模式的参数；仅保留法规、系统使用所必要的提示、报警信息。
49.所述驾驶员驾驶风格判断方法如下：
50.驾驶员开车时，根据跟车距离远近、油门刹车切换频率、油门刹车深度及其变化率、前车减速时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异、碰撞报警频率、接管报警频率、辅助模式的设定跟车时距来判定驾驶员驾驶风格；
51.自动驾驶辅助系统工作时，根据设定跟车时距、驾驶员主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异来判定驾驶员驾驶风格。
52.可选地，所述驾驶员驾驶风格包含保守、标准和激进三种等级，车辆出厂时默认为
保守水平，对于有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶员驾驶风格按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态
53.可选地，所述驾驶经验判断的判定方法如下：
54.驾驶员开车时，根据跟车距离远近、油门刹车深度及其变化率、车辆对中效果、前车减速或接管报警或碰撞报警时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异来判定驾驶经验；
55.自动驾驶辅助系统工作时，根据设定跟车时距、驾驶员主动取消或主动接管或主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异来判定驾驶经验。
56.可选地，基于驾驶员注意力、疲劳状态和身体状态对辅助模式的判定结果进行修正。
57.可选地，所述驾驶经验包含教练、新手、熟练和专业四种等级，车辆出厂时默认为新手水平；对于有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶经验按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态。
58.可选地，在辅助模式设置结果为自动模式时：
59.当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，则判定为教练模式；
60.当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，则判定为新手模式；
61.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；
62.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
63.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；
64.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
65.当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，则判定为教练模式；
66.当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，则判定为新手模式；
67.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；
68.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
69.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；
70.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员处于疲
劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
71.当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且则判定为教练模式；
72.当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且则判定为新手模式；
73.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；
74.当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
75.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；
76.当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。
77.可选地，当辅助模式设置结果为教练模式，则判定为教练模式。
78.可选地，在辅助模式设置结果为熟练模式时：
79.当驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；
80.当驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。
81.可选地，在辅助模式设置结果为专业模式时：
82.当驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；
83.当驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。
84.可选地，还包括：
85.在教练辅助模式下，对自动驾驶系统的使用进行引导说明，具体包含：说明如何激活系统、设置系统，以及解释系统各种提示、报警和/或控制的原因。
86.第三方面，本发明所述的一种车辆，采用如本发明所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统。
87.第四方面，本发明所述的一种存储介质，其内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时，能执行如本发明所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法的步骤。
88.本发明具有以下优点：让用户快速了解自动驾驶辅助系统的使用方法、使用要求，并在使用过程中，根据驾驶员的驾驶经验、驾驶员驾驶风格以及分级辅助模式设置状态，自动分别按照教练模式、新手模式、熟练模式、专业模式调节系统的控制效果，真正做到让用户会用、敢用自动驾驶辅助系统。
附图说明
89.图1为本实施例的结构框图；
90.图2为本实施例的流程示意图；
91.图3为教练模式语音引导示例；
92.图中，1、感知认知模块，11、车辆状态感知认知子模块，12、驾驶员操作/状态感知认知子模块，13、道路、环境感知认知子模块，14、障碍物感知认知子模块，2、态机模块，21、驾驶辅助系统状态机，22、分级辅助模式状态机，3、控制目标选择模块，31、纵向控制目标选
择子模块， 32、横向控制目标选择子模块，33、驾驶员经验判定子模块，34、驾驶风格判定子模块，4、规划决策模块，41、纵向控制目标加速度规划子模块，42、横向控制目标轨迹规划子模块，5、hmi模块，51、设置子模块，52、图形显示子模块，53、影音显示子模块，6、执行器模块，61、纵向执行器，62、横向执行器，63、车身执行器。
具体实施方式
93.以下将结合附图对本发明进行详细的说明。
94.如图1所示，本实施例中，一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，包括：
95.感知认知模块1，用于识别自动驾驶辅助系统运行所需的车辆状态(如车速、加速度、实际档位、灯光状态等)、驾驶员操作/状态(如油门踏板开度及速度、制动踏板开度及速度、方向盘转动速度、转向灯开关状态等，以及是否注意力很少、疲劳、是否脱手、是否身体状态异常等)、道路、环境信息(如车道线、护栏、路沿、限速牌、隧道、匝道、施工、道路类型、天气、光照等) 和障碍物信息(如车辆、行人、事故车辆等)。
96.状态机模块2，用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出，以及决策当前属于哪种辅助模式，该状态机模块2与感知认知模块1连接。
97.控制目标选择模块3，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向、横向控制目标，以及根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别(驾驶员驾驶经验的级别包括新手级别、熟练级别、专业级别)，以及驾驶员驾驶风格的类型(驾驶员驾驶风格的类型包括保守型，标准型，还是激进型)，该控制目标选择模块3分别与感知认知模块1和状态机模块2连接。
98.规划决策模块4，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标加速度和目标轨迹，该规划决策模块4分别与状态机模块2和控制目标选择模块3连接。
99.hmi模块5，用于提供分级辅助模式策略设置、自动驾驶辅助系统操作设置，以及显示相关提示、报警信息，该hmi模块5与状态机模块2连接；其中，图形显示方式包含文字、图标等，但不限制其实现硬件方案，影音显示方式包含声音、语音、动画等。
100.执行器模块6，其包括纵向执行器、横向执行器和车身执行器，其中，纵向执行器用于控制车辆加速、减速和换挡，横向执行器用于控制车辆转向，车身执行器用于控制车辆点灯、开启双闪，该执行器模块6与规划决策模块4连接。
101.本实施例中，所述感知认知模块1包括：
102.车辆状态感知认知子模块11，用于识别车辆状态；
103.驾驶员操作/状态感知认知子模块12，用于识别驾驶员操作/状态；
104.道路、环境感知认知子模块13，用于识别道路、环境信息；
105.以及障碍物感知认知子模块14，用于识别障碍物信息。
106.本实施例中，所述状态机模块2包括：
107.驾驶辅助系统状态机21，用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出；
108.以及分级辅助模式状态机22，用于决策当前属于哪种辅助模式。
109.本实施例中，所述控制目标选择模块3包括：
110.纵向控制目标选择子模块31，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知
模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向目标；
111.横向控制目标选择子模块32，基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的横向控制目标；
112.驾驶员经验判断子模块33，用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别；
113.以及驾驶风格判定子模块34，用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶风格的类型。
114.本实施例中，所述规划决策模块4包括：
115.纵向控制目标加速度规划子模块41，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标加速度；
116.以及横向控制目标轨迹规划子模块42，用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标轨迹。
117.本实施例中，所述hmi模块5包括：
118.设置子模块51，用于提供分级辅助模式策略设置和自动驾驶辅助系统操作设置；
119.图形显示子模块52，用于通过图形显示相关提示、报警信息；
120.以及影音显示子模块53，用于通过图像显示相关提示、报警信息。
121.本系统能够自动推测驾驶员驾驶风格、驾驶经验，自动和/或根据用户设置，启用教练辅助模式，在该模式下提供最详细的自动驾驶系统使用引导，包含：详细说明如何激活、如何设置，什么时候需要调整设置字体，并详细解释系统各种提示、报警和/或控制的原因等；另外，可自动和/或根据用户设置，自动调整系统控制命令、提示信息、报警信息触发时机，和控制命令触发方式(如目标加速度幅值、斜率，目标轨迹的平顺性等)、报警信息呈现方式(如图形、图形+声音、图形 +声音和/或语音等)等来自动适应驾驶员不同驾驶风格、驾驶经验的用户，在不影响系统的最终使用体验感的前提下，最终让用户会用、敢用、愿意用自动驾驶辅助系统。
122.本实施例中，一种自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，采用如本实施例中任一所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其方法包括：
123.步骤1、根据辅助模式设置结果、驾驶经验判断结果和驾驶员驾驶风格判断结果，判断当前的辅助模式，其中，所述辅助模式包括教练模式、新手模式、熟练模式和专业模式；
124.步骤2、根据判断出的辅助模式进行对应的辅助驾驶。
125.本实施例中，辅助模式设置。
126.用户可通过设置子模块51手动选择如下任意模式：教练模式、熟练模式、专业模式、自动模式。车辆出厂时，默认为自动模式。
127.本实施例中，驾驶员驾驶经验判断。
128.驾驶经验包含教练(即入门)、新手、熟练、专业四种等级，车辆出厂时默认为新手水平。针对有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶经验可按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态。
129.驾驶员经验判断子模块33，结合感知认知模块1、状态机模块2、规划决策模块4，可通过如下方式推测驾驶员驾驶经验。
130.方式1、根据辅助模式设置结果。车辆出厂时，默认为新手水平；若设置为自动模式
时，按照方式2进行推测，设置为其他模式时，对应到具体模式。
131.方式2、驾驶员自己开车过程中、自动驾驶辅助系统辅助控制过程中，驾驶员的操作进行推测。
132.具体如下：
133.2.1、驾驶员自己开车时：跟车距离远近、油门刹车深度及其变化率、车辆对中效果、前车减速或接管报警或碰撞报警时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异等；
134.2.2、自动驾驶辅助系统工作时：设定跟车时距、驾驶员主动取消或主动接管或主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异等。
135.同时，会基于驾驶员注意力、疲劳状态，身体状态等对判断结果进行修正，即注意力分散、疲劳、身体状态异常时，熟悉、专业水平自动被修订为新手水平。
136.本实施例中，驾驶员驾驶风格判断。
137.驾驶员驾驶风格包含保守、标准和激进三种等级，车辆出厂时默认为保守水平。针对有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶员驾驶风格可按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态。
138.驾驶风格判断子模块34，结合感知认知模块1、状态机模块2和规划决策模块4，可通过如下方式推测驾驶员驾驶风格：
139.1、驾驶员自己开车时：跟车距离远近、油门刹车切换频率、油门刹车深度及其变化率、前车减速时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异、碰撞报警频率、接管报警频率、设定跟车时距(仅辅助模式)等；
140.2、自动驾驶辅助系统工作时：设定跟车时距、驾驶员主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异等。
141.本实施例中，辅助模式判断：
142.分级辅助模式状态机22，根据设置子模块51辅助模式设置结果、驾驶经验判断子模块33、驾驶风格判断子模块34，判断当前的辅助模式。并在判断为处于教练模式时，对驾驶辅助系统的运行状态、提示报警信息，提供更详细的语音引导说明，具体详见图3。
143.同时，当驾驶经验判断子模块33输出结果，与设置子模块51设置状态不符时，通过图形显示子模块52和/或影音显示子模块53主动提示驾驶员是否调节辅助模式状态，驾驶员同意时，自动改变模式设置子模块51的设置结果；当用户第一次使用驾驶辅助系统时，若激活失败，或用户购车后一直未使用时，在车辆点火后，通过图形显示子模块52和/或影音显示子模块53主动发出提示信息，询问用户是否观看驾驶辅助系统使用说明视频并进入教练模式。
144.本实施例中，教练模式辅助驾驶。
145.教练模式系统反应更灵敏，允许产生一定的误报警、误制动(即允许产生预设数量的误报警、误制动)，但需严格控制系统的漏制动(即漏制动的数量须少于预设数量)，并通过将制动时机提前等降低误制动时的减速度幅值。同时，需降低横向控制退出条件，尽早在
车道线不清晰等情况下较早进入横向延迟退出状态，并发出报警。为确保教练模式的效果，通常教练模式在特定路段(车道线清晰、完整，车流相对较小)才能激活自动驾驶辅助系统，可通过动态电子地图围栏实现或由驾驶员根据说明选取合适路段。
146.进入教练模式后，纵向控制目标选择在选取临车道目标时，会更容易将临道车辆选择为纵向控制目标，同时纵向控制目标加速度规划针对该目标在提前选取时的目标减速度的最大值进行限制；横向控制目标选择选取用于轨迹规划的目标条件要求更高，即系统更容易退出，以确保系统无法控制时，能及时发出报警，同时横向控制目标轨迹规划在保证安全前提下，会选择更平顺的控制轨迹。
147.在使用自动驾驶辅助系统过程中，分级辅助模式状态机22还会参照系统控制策略，根据当前感知认知结果、目标选择结果，对系统做出的任何动作、提示、警告通过语音进行详细说明，该说明通常在该动作、提示、警告发出之前，具体详见图3。教练模式下的图形显示的文字提示或警告信息均包含：提示信息/警告信息+具体原因，并重点突出提示/警告内容，如“请立即接管，系统即将退出”、“激活失败，请先系上安全带”。
148.本实施例中，新手模式辅助驾驶：
149.1、当分级辅助模式状态机21会解除最高工作速度限制；
150.2、纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划，均按照保守辅助驾驶风格效果进行标定；
151.3、分级辅助模式状态机不再通过影音显示子模块53做任何语音行驶的解释说明；
152.4、仅在驾驶辅助系统状态机21触发需要驾驶员接管，以及图形显示子模块52异常时，才会通过影音显示子模块53输出语音报警。
153.本实施例中，熟练模式辅助驾驶：
154.当分级辅助模式状态机22判断当前处于熟练模式时，相对于新手模式，主要区别在于：
155.1、纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划，均按照标准体验效果(即标准辅助驾驶风格)进行标定，即介于保守辅助驾驶风格和激进辅助驾驶风格两种驾驶风格之间。
156.2、仅在图形显示子模块52异常时，才会通过影音显示子模块53输出语音报警。
157.本实施例中，专业模式辅助驾驶：
158.当分级辅助模式状态机22判断当前处于专业模式时，相对于熟练模式，主要区别在于：
159.1、系统根据驾驶员驾驶风格(保守、标准、激进)自动调节灵敏度，即纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划，均根据驾驶员驾驶风格判定结果自动选择保守、标准或激进模式的参数；
160.2、仅保留法规、系统使用所必要的提示、报警信息。
161.本实施例中，根据辅助模式设置结果、驾驶经验判断结果和驾驶员驾驶风格判断结果，判断当前的辅助模式，并基于驾驶员注意力、疲劳状态和身体状态对辅助模式的判定结果进行修正，具体判定和修正情况如表1；
162.表1：
[0163][0164][0165]
本实施例中，一种车辆，采用如本实施例中所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统。
[0166]
本实施例中，一种存储介质，其内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时，能执行如本实施例中所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法的步骤。
[0167]
上述实施例为本发明方法较佳的实施方式，但本发明方法的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：包括：感知认知模块（1），用于识别自动驾驶辅助系统运行所需的车辆状态、驾驶员操作/状态、道路、环境信息和障碍物信息；状态机模块（2），用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出，以及决策当前属于哪种辅助模式，该状态机模块（2）与感知认知模块（1）连接；控制目标选择模块（3），基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向、横向控制目标，以及根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别，以及驾驶员驾驶风格的类型，该控制目标选择模块（3）分别与感知认知模块（1）和状态机模块（2）连接；规划决策模块（4），用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标加速度和目标轨迹，该规划决策模块（4）分别与状态机模块（2）和控制目标选择模块（3）连接；hmi模块（5），用于提供分级辅助模式策略设置、自动驾驶辅助系统操作设置，以及显示相关提示、报警信息，该hmi模块（5）与状态机模块（2）连接；执行器模块（6），其包括纵向执行器、横向执行器和车身执行器，其中，纵向执行器用于控制车辆加速、减速和换挡，横向执行器用于控制车辆转向，车身执行器用于控制车辆点灯、开启双闪，该执行器模块（6）与规划决策模块（4）连接。2.根据权利要求1所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：所述感知认知模块（1）包括：车辆状态感知认知子模块（11），用于识别车辆状态；驾驶员操作/状态感知认知子模块（12），用于识别驾驶员操作/状态；道路、环境感知认知子模块（13），用于识别道路、环境信息；以及障碍物感知认知子模块（14），用于识别障碍物信息。3.根据权利要求1或2所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：所述状态机模块（2）包括：驾驶辅助系统状态机（21），用于控制驾驶辅助系统是否激活、退出；以及分级辅助模式状态机（22），用于决策当前属于哪种辅助模式。4.根据权利要求3所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：所述控制目标选择模块（3）包括：纵向控制目标选择子模块（31），基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的纵向目标；横向控制目标选择子模块（32），基于不同分级辅助模式下的选取规则，从感知认知模块中的障碍物认知结果、道路认知结果中选择对应的横向控制目标；驾驶员经验判断子模块（33），用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶经验的级别；以及驾驶风格判定子模块（34），用于根据驾驶员操作、车辆状态、道路、环境状态以及障碍物状态推测出驾驶员驾驶风格的类型。5.根据权利要求1或2或4所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：所述规划决策模块（4）包括：纵向控制目标加速度规划子模块（41），用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规
划不同的目标加速度；以及横向控制目标轨迹规划子模块（42），用于基于不同分级辅助模式下的控制规则，规划不同的目标轨迹。6.根据权利要求5所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其特征在于：所述hmi模块（5）包括：设置子模块（51），用于提供分级辅助模式策略设置和自动驾驶辅助系统操作设置；图形显示子模块（52），用于通过图形显示相关提示、报警信息；以及影音显示子模块（53），用于通过图像显示相关提示、报警信息。7.一种自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：采用如权利要求1至6任一所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统，其方法包括：步骤1、根据辅助模式设置结果、驾驶经验判断结果和驾驶风格判断结果，判断当前的辅助模式，其中，所述辅助模式包括教练模式、新手模式、熟练模式和专业模式；步骤2、根据判断出的辅助模式进行对应的辅助驾驶。8.根据权利要求7所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：当判断出辅助模式为教练模式时，进行教练模式辅助驾驶；所述教练模式辅助驾驶被配置为：系统相对于其他模式的反应更灵敏，且允许产生预设数量的误报警、误制动，且漏制动的数量须少于预设数量，并通过将制动时机提前来降低误制动时的减速度幅值；同时降低横向控制的退出条件；车辆在车道线清晰、完整，且车流小于预设值时，才能激活自动驾驶辅助系统；在使用自动驾驶辅助系统过程中，分级辅助模式状态机还会参照系统控制策略，根据当前感知认知结果、目标选择结果，对系统做出的任何动作、提示、警告通过语音进行详细说明，该说明通常在该动作、提示、警告发出之前；教练模式下的图形显示的文字提示或警告信息均包括提示信息/警告信息+具体原因。9.根据权利要求8所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：当判断出辅助模式为新手模式时，进行新手模式辅助驾驶；所述新手模式辅助驾驶被配置为：解除最高工作速度的限制；纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划，均按照保守辅助驾驶风格效果进行标定；分级辅助模式状态机不通过影音显示子模块做语音行驶的解释说明，仅在驾驶辅助系统状态机触发需要驾驶员接管，以及图形显示模块异常时，才会通过影音显示子模块输出语音报警；其中，系统辅助驾驶风格按照系统辅助的激进程度，即灵敏度和强度，依次分为保守辅助驾驶风格、标准辅助驾驶风格和激进辅助驾驶风格。10.根据权利要求9所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：当判断出辅助模式为熟练模式时，进行熟练模式辅助驾驶；所述熟练模式辅助驾驶被配置为：纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划均按照标准辅助驾驶风格进行标定；仅在图形显示子模块异常时，才会通过影音显示子模块输出语音报警。11.根据权利要求10所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：当判断出辅助模式为专业模式时，进行专业模式辅助驾驶；
所述专业模式辅助驾驶被配置为：根据驾驶员驾驶风格自动调节灵敏度，即纵向控制目标选择、横向控制目标选择，以及纵向控制目标加速度规划、横向控制目标轨迹规划均根据驾驶员驾驶风格判定结果自动选择驾驶模式的参数；仅保留法规、系统使用所必要的提示、报警信息。12.根据权利要求7至11任一所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：所述驾驶员驾驶风格判断方法如下：驾驶员开车时，根据跟车距离远近、油门刹车切换频率、油门刹车深度及其变化率、前车减速时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异、碰撞报警频率、接管报警频率、辅助模式的设定跟车时距来判定驾驶员驾驶风格；自动驾驶辅助系统工作时，根据设定跟车时距、驾驶员主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异来判定驾驶员驾驶风格。13.根据权利要求12所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：所述驾驶员驾驶风格包含保守、标准和激进三种等级，车辆出厂时默认为保守水平，对于有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶员驾驶风格按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态。14.根据权利要求13所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：所述驾驶经验判断的判定方法如下：驾驶员开车时，根据跟车距离远近、油门刹车深度及其变化率、车辆对中效果、前车减速或接管报警或碰撞报警时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、非拥堵道路行驶车速与限速值差异来判定驾驶经验；自动驾驶辅助系统工作时，根据设定跟车时距、驾驶员主动取消或主动接管或主动踩油门频率、紧急工况时制动或方向介入时机和强度以及正确性、换道频率以及换道横向速度、换道时与周边车辆距离、设定巡航速度调节频率及其与限速值差异来判定驾驶经验。15.根据权利要求13或14所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：所述驾驶经验包含教练、新手、熟练和专业四种等级，车辆出厂时默认为新手水平；对于有身份识别或座椅记忆功能的车型，每次上电后初始时的驾驶经验按照识别/记忆结果输出，未识别到身份或无记忆时，默认为上次掉电时的状态。16.根据权利要求15所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：基于驾驶员注意力、疲劳状态和身体状态对辅助模式的判定结果进行修正。17.根据权利要求16所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于：在辅助模式设置结果为自动模式时：当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，则判定为教练模式；当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；
当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为保守，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，则判定为教练模式；当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为标准，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为教练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且则判定为教练模式；当驾驶经验判断结果为新手，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；当驾驶经验判断结果为熟练，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式；当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；当驾驶经验判断结果为专业，驾驶员驾驶风格判断结果为激进，且驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。18.根据权利要求17所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于，当辅助模式设置结果为教练模式，则判定为教练模式。19.根据权利要求18所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于，在辅助模式设置结果为熟练模式时：当驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为熟练模式；当驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。20.根据权利要求19所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于，在辅助模式设置结果为专业模式时：当驾驶员未处于疲劳、身体异常以及注意力不集中时，则判定为专业模式；当驾驶员处于疲劳、身体异常和注意力不集中的任一时，则判定为新手模式。21.根据权利要求8所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法，其特征在于，还包括：在教练辅助模式下，对自动驾驶系统的使用进行引导说明，具体包含：说明如何激活系统、设置系统，以及解释系统各种提示、报警和/或控制的原因。22.一种车辆，其特征在于：采用如权利要求1至7任一所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助系统。
23.一种存储介质，其特征在于：其内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时，能执行如权利要求7至21任一所述的自动驾驶辅助系统的分级辅助方法的步骤。
技术总结本发明公开了一种自动驾驶辅助系统的分级辅助系统、方法、车辆及存储介质，包括：感知认知模块、状态机模块、控制目标选择模块、规划决策模块、HMI模块和执行器模块，状态机模块与感知认知模块连接；控制目标选择模块分别与感知认知模块和状态机模块连接；规划决策模块分别与状态机模块和控制目标选择模块连接；HMI模块与状态机模块连接；执行器模块与规划决策模块连接。本发明在使用自动驾驶辅助系统过程中，能够针对不同驾驶经验、不同驾驶风格的驾驶员，提供不同控制效果的自动调节方法。提供不同控制效果的自动调节方法。提供不同控制效果的自动调节方法。
技术研发人员：任传兵 卢斌
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：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
