[发明专利]一种驾驶习惯自学习方法、自动驾驶方法、装置和车辆

权利要求书

1.一种驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述方法包括：

获取驾驶员驾驶车辆过程中的一种或多种驾驶数据；

确定所述一种或多种驾驶数据被执行时对应的模式和/或量级；

将所述模式和/或量级作为识别所述驾驶员的身份标识的身份标识数据，并收集与所述身份标识对应的驾驶习惯数据；

将所述身份标识、所述身份标识数据和所述驾驶习惯数据进行对应存储。

2.根据权利要求1所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述驾驶数据包括以下任意一种或多种：驾驶模式开关数据、驾驶座位记忆开关数据和加速踏板变化率数据；

所述确定所述一种或多种驾驶数据被执行时对应的模式和/或量级，包括：

确定所述驾驶模式开关数据对应的驾驶模式；

确定所述驾驶座位记忆开关数据对应的驾驶座位记忆模式；

确定所述加速踏板变化率数据对应的加速踏板变化数量级。

3.根据权利要求2所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述将所述模式和/或量级作为识别所述驾驶员的身份标识的身份标识数据，包括：

将所述驾驶员驾驶过程中所采用的不同的驾驶模式、不同的驾驶座位记忆模式和/或不同的加速踏板变化数量级作为所述身份标识数据。

4.根据权利要求3所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述身份标识数据包括：主要身份标识数据；

所述将所述驾驶员驾驶过程中所采用的不同的驾驶模式、不同的驾驶座位记忆模式和/或不同的加速踏板变化数量级作为所述身份标识数据，包括：

将不同的驾驶模式和不同的驾驶座位记忆模式相结合作为区分驾驶员的主要身份类型的所述主要身份标识数据。

5.根据权利要求4所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述身份标识数据还包括：细分身份标识数据；

所述将所述驾驶员驾驶过程中所采用的不同的驾驶模式、不同的驾驶座位记忆模式和/或不同的加速踏板变化数量级作为所述身份标识数据，还包括：

将不同的加速踏板变化数量级作为对所述驾驶员的主要身份类型进行细分的所述细分身份标识数据。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述方法还包括：

将不同的驾驶员对应的所述身份标识数据和所述驾驶习惯数据存储到预设的云端数据库；

当车载控制器需要进行软件更新时，所述车载控制器与所述云端数据库进行通讯，将所述云端数据库中存储的不同的驾驶员对应的所述身份标识数据和所述驾驶习惯数据整合到更新软件中，并将所述更新软件下载到所述车载控制器中。

7.根据权利要求1-5任意一项所述的驾驶习惯自学习方法，其特征在于，所述方法还包括：

当根据已采集的驾驶数据的种类获得的身份标识数据不能唯一标识驾驶员的身份时，增加所述驾驶数据的种类。

8.一种驾驶习惯自学习装置，包括第一处理器和第一存储器，所述第一存储器中存储有第一指令，其特征在于，当所述第一指令被所述第一处理器执行时，实现如权利要求1-7任意一项所述的驾驶习惯自学习方法。

9.一种自动驾驶方法，其特征在于，基于权利要求1-7任意一项所述的驾驶习惯自学习方法获取的身份标识以及相应的驾驶习惯数据；所述方法包括：

获取当前驾驶员的一种或多种驾驶数据；

确定所述一种或多种驾驶数据被执行时对应的模式和/或量级；

将所述模式和/或量级与存储的所述身份标识数据相比较，根据比较结果确定所述驾驶员的身份标识；

根据所述身份标识对应的驾驶习惯数据进行自动驾驶。