[发明专利]自动驾驶环境中的风险评估

权利要求书

1.一种用于评估车辆的自动驾驶系统ADS的风险暴露的方法，所述方法包括：

获得所述车辆的驱动能力，其中所获得的驱动能力包括所述驱动能力的不确定性评估；

获得所述车辆的周围环境中的自由空间区域的位置，其中所获得的自由空间区域的位置包括所评估的自由空间区域的位置的不确定性评估；

基于所获得的驱动能力和所获得的自由空间区域的位置，形成所述车辆的所述周围环境的风险地图，其中所述风险地图包括针对在所述车辆的所述周围环境中包括的多个区域段中的每个区域段的风险参数；并且

基于与所述ADS的至少一条计划路径相交的区域段的集合的所述风险参数，确定所述ADS的总风险值。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

获得包括所述周围环境的HD地图信息和所述车辆的地理位置的地图数据，所述地理位置包括所述车辆的所述地理位置的不确定性评估；

其中所述风险地图进一步基于所获得的地图数据形成。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述自由空间区域的位置包括：

位于所述车辆的所述周围环境中的外部物体的位置，并且其中所述外部物体的所述位置包括所述外部物体的所述位置的不确定性、所述外部物体的任意动态物体的轨迹以及所述动态物体的所述轨迹的不确定性。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述ADS与指示与所述车辆的所述周围环境中的多个场景有关的统计分布的统计模型相关联，所述方法进一步包括：

获得在所述车辆的所述周围环境中出现的至少一个场景的概率；

其中所述风险地图进一步基于所获得的在所述车辆的所述周围环境中出现的所述至少一个场景的概率形成。

5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述总风险值的步骤包括：

聚集与所述至少一条计划路径中的每条计划路径相交的所述区域段的集合的所述风险参数；并且

基于所聚集的风险参数和用于产生所聚集的风险参数的样本的总数，确定所述总风险值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述总风险值的步骤包括：

针对每个时间样本：

基于与自之前时间样本以来最近计划路径相交的所述区域段的集合，确定所述ADS的当前风险值；

通过将所述当前风险值与针对所述之前时间样本的先前计算的复合风险值求和，确定当前复合风险值；并且

通过将所述当前复合风险值除以直到当前时间样本并包括所述当前时间样本而使用的样本的总数，来确定所述总风险值。

7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：

将所述当前风险值与第一风险阈值比较；并且

如果所述当前风险值超过所述第一风险阈值，则执行至少一个第一动作。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述至少一个第一动作包括以下中的至少一个：

对所述车辆的乘员产生切换请求；

启动最低风险条件MRC操控；以及

在具有显示器的电子装置处：

在所述显示器上显示用户界面，所述用户界面包括指示所超过的第一风险阈值的图示。

9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：

将所述总风险值与第二风险阈值比较；并且

如果所述总风险值超过所述第二风险阈值，则执行至少一个第二动作。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，其中所述至少一个第二动作包括以下中的至少一个：

对所述车辆的乘员产生切换请求；

停用所述ADS特征；

至少暂时地禁止所述ADS特征的未来激活；

在具有显示器的电子装置处：

在所述显示器上显示用户界面，所述用户界面包括指示所超过的第二风险阈值的图示。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述总风险值进一步基于所述至少一条计划路径的持续时间确定。