(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、スマート運転制御方法及び装置、車両、電子機器、並びに記憶媒体を開示する。【解決手段】当該方法は、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップと、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップと、前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スマート運転制御方法であって、
車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップと、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップと、
前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップと、を含む
ことを特徴とするスマート運転制御方法。
【請求項２】
特定された運転安全レベルの関連情報を表示するステップ、及び／又は、特定された運転安全レベルの関連情報を送信するステップを更に含む
ことを特徴とする請求項１に記載のスマート運転制御方法。
【請求項３】
前記信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップは、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度をそれぞれマッピングして、少なくとも１つの運転安全レベルを取得することと、
前記少なくとも１つの運転安全レベルのうちの最低の運転安全レベルを前記車両に対応する運転安全レベルとすることと、を含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項４】
前記スマート運転制御は、車両に対して運転モードの切替え制御を行うことを含み、前記運転モードは、自動運転モードと、人工運転モードと、補助運転モードとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項５】
前記運転安全レベルは、
低安全レベルと、中低安全レベルと、中安全レベルと、高安全レベルとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項４に記載のスマート運転制御方法。
【請求項６】
前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップは、
前記運転安全レベルが低安全レベル若しくは中低安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して人工運転モードを実行させるか、及び／又は、プロンプト情報を発し、フィードバック情報に従って前記車両を制御して人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードを実行させること、及び／又は、
前記運転安全レベルが中安全レベル若しくは高安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して自動運転モードを実行させるか、又は、フィードバック情報に基づいて車両を制御して人工運転モード若しくは補助運転モードを実行させることを含む
ことを特徴とする請求項５に記載のスマート運転制御方法。
【請求項７】
前記車両走行環境は、道路と、対象と、シナリオと、障害物数とのうちの少なくとも１種を含み、
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果と、障害物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項８】
前記道路分割結果は、車線分割結果と、停止線分割結果と、交差点分割結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７に記載のスマート運転制御方法。
【請求項９】
前記対象検出結果は、通行人検出結果と、自動車検出結果と、非自動車検出結果と、障害物検出結果と、危険物検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７又は８に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１０】
前記シナリオ認識結果は、雨の日認識結果と、霧の日認識結果と、砂嵐認識結果と、洪水認識結果と、台風認識結果と、崖認識結果と、急坂認識結果と、険しい山道認識結果と、光線認識結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７から９の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１１】
前記障害物数検出結果は、通行人数検出結果と、自動車数検出結果と、非自動車数検出結果と、他物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７から１０の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１２】
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップは、
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することと、
各種の前記車両走行環境ごとに、それぞれ前記少なくとも１つの検出結果の信頼度から前記車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することと、を含み、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１つの検出結果の信頼度に対応する
ことを特徴とする請求項１から１１の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１３】
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果とのうちの少なくとも１種を含み、
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の前記車両走行環境の検出結果を取得することと、
各種の前記車両走行環境ごとに、前記車両走行環境の検出結果に基づいて各種の前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度を特定することと、
前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度に基づいて所定時間内で前記検出結果の平均信頼度を取得することと、
前記平均信頼度に基づいて各種の前記検出結果の信頼度を特定することと、を含み、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１種の前記検出結果に対応する
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１４】
前記車両走行環境の検出結果は、障害物数検出結果であり、
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の障害物数検出結果を取得することと、
各種の前記障害物数検出結果に基づいて、各種の障害物に対応する数を特定することと、
所定時間内で各種の前記障害物に対応する数について平均を求めて、各種の前記障害物に対応する数の平均を取得することと、
前記数の平均に基づいて各種の前記障害物数検出結果に対応する信頼度を取得することと、を含む
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１５】
前記数の平均に基づいて各種の前記障害物に対応する信頼度を取得することは、
前記数の平均を前記数の平均に対応する種類の障害物の所定数閾値で除算して、前記種類の障害物に対応する商を取得することと、
前記種類の障害物に対応する商に対して数値制限を行って、各種の前記障害物に対応する信頼度を取得することと、を含む
ことを特徴とする請求項１４に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１６】
各種の前記車両走行環境ごとに、それぞれ前記少なくとも１つの検出結果の信頼度から前記車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することは、
各種の前記車両走行環境ごとに、前記少なくとも１つの前記検出結果の信頼度のうちの最大値を前記車両走行環境の検出結果の信頼度として特定することを含む
ことを特徴とする請求項１２から１５の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１７】
前記センサは、ウェブカメラを含む
ことを特徴とする請求項１から１６の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１８】
車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するための信頼度取得手段と、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するための安全レベル特定手段と、
前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うためのスマート運転手段と、を備える
ことを特徴とするスマート運転制御装置。
【請求項１９】
特定された運転安全レベルの関連情報を表示するか、及び／又は、特定された運転安全レベルの関連情報を送信するための関連情報手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１８に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２０】
前記安全レベル特定手段は、さらに、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度をそれぞれマッピングして、少なくとも１つの運転安全レベルを取得し、前記少なくとも１つの運転安全レベルのうちの最低の運転安全レベルを前記車両に対応する運転安全レベルとする
ことを特徴とする請求項１８又は１９に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２１】
前記スマート運転制御は、さらに、車両に対して運転モードの切替え制御を行うことを含み、前記運転モードは、自動運転モードと、人工運転モードと、補助運転モードとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項１８から２０の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２２】
前記運転安全レベルは、低安全レベルと、中低安全レベルと、中安全レベルと、高安全レベルとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項２１に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２３】
前記スマート運転手段は、
前記運転安全レベルが低安全レベル若しくは中低安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して人工運転モードを実行させるか、及び／又は、プロンプト情報を発し、フィードバック情報に従って前記車両を制御して人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードを実行させ、及び／又は、
前記運転安全レベルが中安全レベル若しくは高安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して自動運転モードを実行させるか、又は、フィードバック情報に基づいて車両を制御して人工運転モード若しくは補助運転モードを実行させる
ことを特徴とする請求項２２に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２４】
前記車両走行環境は、道路と、対象と、シナリオと、障害物数とのうちの少なくとも１種を含み、
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果と、障害物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項１８から２３の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２５】
前記道路分割結果は、車線分割結果と、停止線分割結果と、交差点分割結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項２４に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２６】
前記対象検出結果は、通行人検出結果と、自動車検出結果と、非自動車検出結果と、障害物検出結果と、危険物検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項２４又は２５に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２７】
前記シナリオ認識結果は、雨の日認識結果と、霧の日認識結果と、砂嵐認識結果と、洪水認識結果と、台風認識結果と、崖認識結果と、急坂認識結果と、険しい山道認識結果と、光線認識結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項２４から２６の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２８】
前記障害物数検出結果は、通行人数検出結果と、自動車数検出結果と、非自動車数検出結果と、他物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項２４から２７の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項２９】
前記信頼度取得手段は、
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得するための環境検出モジュールと、
各種の前記車両走行環境ごとに、それぞれ前記少なくとも１つの検出結果の信頼度から前記車両走行環境の検出結果の信頼度を特定するための環境信頼度特定モジュールと、を備え、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１つの検出結果の信頼度に対応する
ことを特徴とする請求項１８から２８の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３０】
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果とのうちの少なくとも１種を含み、
前記環境検出モジュールは、さらに、ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の前記車両走行環境の検出結果を取得し、各種の前記車両走行環境ごとに、前記車両走行環境の検出結果に基づいて各種の前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度を特定し、前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度に基づいて所定時間内で前記検出結果の平均信頼度を取得し、前記平均信頼度に基づいて各種の前記検出結果の信頼度を特定し、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１種の前記検出結果に対応する
ことを特徴とする請求項２９に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３１】
前記車両走行環境の検出結果は、障害物数検出結果であり、
前記環境検出モジュールは、さらに、ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の障害物数検出結果を取得し、各種の前記障害物数検出結果に基づいて、各種の障害物に対応する数を特定し、所定時間内で各種の前記障害物に対応する数について平均を求めて、各種の前記障害物に対応する数の平均を取得し、前記数の平均に基づいて各種の前記障害物数検出結果に対応する信頼度を取得する
ことを特徴とする請求項２９に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３２】
前記環境検出モジュールは、さらに、前記数の平均に基づいて各種の前記障害物に対応する信頼度を取得するときに、前記数の平均を前記数の平均に対応する種類の障害物の所定数閾値で除算して、前記種類の障害物に対応する商を取得し、前記種類の障害物に対応する商に対して数値制限を行って、各種の前記障害物に対応する信頼度を取得する
ことを特徴とする請求項３１に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３３】
前記環境信頼度特定モジュールは、さらに、各種の前記車両走行環境ごとに、前記少なくとも１つの前記検出結果の信頼度のうちの最大値を前記車両走行環境の検出結果の信頼度として特定する
ことを特徴とする請求項２９から３２の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３４】
前記センサは、ウェブカメラを備える
ことを特徴とする請求項１８から３３の何れか一項に記載のスマート運転制御装置。
【請求項３５】
車両であって、
請求項１８から３４の何れか一項に記載のスマート運転制御装置を備える
ことを特徴とする車両。
【請求項３６】
電子機器であって、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、請求項１８から３４の何れか一項に記載のスマート運転制御装置を備える
ことを特徴とする電子機器。
【請求項３７】
電子機器であって、
実行可能指令を記憶するためのメモリと、
前記メモリと通信して前記実行可能指令を実行することで請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作を実施するためのプロセッサと、を備える
ことを特徴とする電子機器。
【請求項３８】
コンピュータ読み取り可能な指令を記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な指令が実行されたときに、請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作が実行される
ことを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
【請求項３９】
コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ可読コードが機器で運転されたときに、前記機器におけるプロセッサは、請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法を実施するための指令を実行する
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スマート運転の技術に関し、特に、スマート運転制御方法及び装置、車両、電子機器、並びに記憶媒体に関する。
＜関連出願の相互引用＞
本発明は、２０１８年０８月２９日に中国専利局へ提出された、出願番号がＣＮ２０１８１０９９５８９９．３であり、発明名称が「スマート運転制御方法及び装置、車両、電子機器、並びに記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容が援用により本願に組み入れられる。
【背景技術】
【０００２】
自動運転技術が徐々に成熟しており、大量の車種に補助又は自動運転技術が配備されているが、今までに自動運転技術に依然としていろんな問題が存在している。車両挙動が比較的に複雑である場合に、人工的監督、引いては人工的操縦も必要である。自動運転安全レベル判定は、自動運転技術における１つの重要な課題となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の実施例は、スマート運転制御技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の実施例の一態様は、スマート運転制御方法を提供する。当該スマート運転制御方法は、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップと、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップと、前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップと、を含む。
【０００５】
本発明の実施例のもう１つの態様は、スマート運転制御装置を提供する。当該スマート運転制御装置は、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するための信頼度取得手段と、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するための安全レベル特定手段と、前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うためのスマート運転手段と、を備える。
【０００６】
本発明の実施例のもう１つの態様は、車両を提供する。前記車両は、上記何れか一項に記載のスマート運転制御装置を備える。
【０００７】
本発明の実施例のもう１つの態様は、電子機器を提供する。当該電子機器は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、上記何れか一項に記載のスマート運転制御装置を備える。
【０００８】
本発明の実施例のもう１つの態様は、電子機器を提供する。当該電子機器は、実行可能指令を記憶するためのメモリと、前記メモリと通信して前記実行可能指令を実行することで上記何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作を実施するためのプロセッサと、を備える。
【０００９】
本発明の実施例のもう１つの態様は、コンピュータ読み取り可能な指令を記憶するためのコンピュータ記憶媒体を提供する。前記指令が実行されたときに、上記何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作が実行される。
【００１０】
本発明の実施例のもう１つの態様は、コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品を提供する。前記コンピュータ可読コードが機器で運転されたときに、前記機器におけるプロセッサは、上記何れか一項に記載のスマート運転制御方法を実施するための指令を実行する。
【００１１】
本発明の上記実施例に係るスマート運転制御方法及び装置、車両、電子機器、並びに記憶媒体によると、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得し、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定し、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行い、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果を纏めて、現在安全状態を評価して最終的に運転安全レベル制御車両の運転モードを取得できるため、車両の安全性及び利便性が向上する。
【００１２】
以下、図面および実施例により、本発明の技術案について更に詳細に記述する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
明細書の一部を構成する図面は、本発明の実施例を記述し、且つ記述とともに本発明の原理を解釈するために用いられる。
図面を参照し、以下の詳細な記述に基づいて、本発明をより明瞭に理解できるのだろう。
【図１】本発明の実施例に係るスマート運転制御方法の模式的なフローチャートである。
【図２】本発明の実施例に係るスマート運転制御方法の一例示における運転安全レベル制御のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例に係るスマート運転制御装置の構造模式図である。
【図４】本発明の実施例の端末機器又はサーバの実現に適する電子機器の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
現在、図面を参照して本発明の各種の例示的な実施例を詳細に記述する。注意すべきことは、別途に詳しく説明しない限り、これらの実施例に記述された部品とステップの相対的な配置、数値条件式、および、数値は、本発明の範囲を制限しない。
【００１５】
同時に、記述の便宜上、図面に示される各部分の寸法が実際の縮尺に応じて描かれるとは限らないことを理解すべきである。
【００１６】
以下では、少なくとも１つの例示的な実施例の記述が実に説明的なものに過ぎず、決して本発明及びその応用や使用に対する如何なる制限にもならない。
【００１７】
当業者にとって既知の技術、方法及び機器について詳細に議論しないが、適切な場合には、前記技術、方法及び機器が明細書の一部と見なされるべきである。
【００１８】
注意すべきことは、類似する符号及びアルファベットが後の図面において類似する要素を示すため、ある要素が、１つの図面で定義されると、後の図面において更なる議論される必要がない。
【００１９】
本発明の実施例は、コンピュータシステム／サーバに適用可能であり、他の大量の汎用又は専用の計算システム環境又は配置とともに操作され得る。コンピュータシステム／サーバとともに使用される周知の計算システム、環境及び／又は配置に適用される例は、パソコンシステム、サーバコンピュータシステム、薄クライアント、厚クライアント、ハンドヘルド若しくはラップトップデバイス、マイクロプロセッサによるシステム、セットトップボックス、プログラム可能消費電子製品、ネットワークパソコン、小型コンピュータシステム、大型コンピュータシステム、及び上記何れかのシステムを含む分散型クラウド計算技術環境等を含むが、それらに限定されない。
【００２０】
コンピュータシステム／サーバは、コンピュータシステムで実行されるコンピュータシステム実行可能指令（例えば、プログラムモジュール）の一般的な文脈において記述されてもよい。通常、プログラムモジュールは、ルーチン、プログラム、ターゲットプログラム、ユニット、ロジック、データ構造等を含んでもよく、それらは、特定のタスクを実行し、又は特定の抽象データ型を実現する。コンピュータシステム／サーバは、分散型クラウド計算環境において実施されてもよい。分散型クラウド計算環境において、タスクは、通信ネットワークを介して接続された遠隔処理機器が実行するものである。分散型クラウド計算環境において、プログラムモジュールは、記憶機器を含むローカル又は遠隔計算システム記憶媒体に位置してもよい。
【００２１】
図１は、本発明の実施例に係るスマート運転制御方法の模式的なフローチャートである。図１に示すように、当該実施例の方法は、ステップ１１０〜ステップ１３０を含む。
【００２２】
ステップ１１０では、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得する。
【００２３】
本実施では、車両に対応する少なくとも１種の車両走行環境を分析し、複数種の車両走行環境の、車両の運転状況への影響を総合的に考慮するため、取得された運転安全レベルの正確性が向上する。
【００２４】
１つの好適な例において、当該ステップＳ１１０は、プロセッサがメモリに記憶された対応する指令を呼び出して実行してもよく、プロセッサで運転された信頼度取得手段３１が実行してもよい。
【００２５】
ステップ１２０では、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定する。
【００２６】
好ましくは、少なくとも１つの車両走行環境の検出結果の信頼度を基に、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて少なくとも１つの運転安全レベルを特定してもよく（これらの運転安全レベルは、それぞれ異なる車両走行環境に対応する）、車両走行の安全性を向上させるために、取得された少なくとも１つの運転安全レベルのうちの低い運転安全レベル（例えば、最低の運転安全レベル）を車両の運転安全レベルとし、低い運転安全レベルに応じて車両に対して制御や調整を行い、車両走行の安全性を向上させる。
【００２７】
１つの好適な例において、当該ステップＳ１２０は、プロセッサがメモリに記憶された対応する指令を呼び出して実行してもよく、プロセッサで運転された安全レベル特定手段３２が実行してもよい。
【００２８】
ステップ１３０では、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行う。
【００２９】
運転安全レベルによって車両に対してスマート運転制御を行うことで、車両に適切な運転モードを実行させ得る。例えば、車両は、自動運転するときに、自動運転を行うことができ、運転者の気力を節約可能であり、自動運転に向いていないときに、人工運転又は補助運転によって車両走行の安全性を向上させることができる。
【００３０】
１つの好適な例において、当該ステップＳ１３０は、プロセッサがメモリに記憶された対応する指令を呼び出して実行してもよく、プロセッサで運転されたスマート運転手段３３が実行してもよい。
【００３１】
本発明の上記実施例に係るスマート運転制御方法によると、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得し、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定し、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行い、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果を纏めて、現在安全状態を評価して最終的に運転安全レベル制御車両の運転モードを取得できるため、車両の安全性及び利便性が向上する。
【００３２】
１つ又は複数の好適な実施例において、本発明の実施例の方法は、特定された運転安全レベルの関連情報を表示するステップ、及び／又は、特定された運転安全レベルの関連情報を送信するステップを含む。
【００３３】
ユーザが運転安全レベルに対して直感的な感覚を持つように、本実施例では、車載ディスプレイスクリーン又は携帯電話ディスプレイスクリーン等の表示機器を介して運転安全レベルの関連情報を表示してもよい。好ましくは、関連情報は、運転安全レベルに対応する運転モード、運転安全レベルに対応する撮像画面等を含むが、それらに限定されない。本実施例は、運転安全レベルの関連情報を送信することを更に含んでもよい。好ましくは、関連情報をユーザによって予め設定された機器（例えば、携帯電話、コンピュータ等の端末）へ送信し、機器を介して表示及び閲覧を行う。当該機器は、車載機器であってもよく、遠隔機器であってもよい。遠隔機器により、プリセットのユーザが運転安全レベルの関連情報を閲覧可能であり、車両に出現した突発事情に対する処理効率が向上でき、意外の発生も減少される。
【００３４】
１つ又は複数の好適な実施例において、ステップ１２０は、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度をそれぞれマッピングして、少なくとも１つの運転安全レベルを取得することを含んでもよい。
【００３５】
少なくとも１つの運転安全レベルのうちの最低の運転安全レベルを車両に対応する運転安全レベルとする。
【００３６】
本実施例において、設定された信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係により、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度に対してそれぞれマッピングを行い、少なくとも１つの運転安全レベルを取得する。その際、比較的に高い運転安全レベルを車両の運転安全レベルとすると、運転安全レベルが比較的に高いことによって自動運転に入る一方、自動運転が運転安全レベルの比較的に低い状況を処理できないため、車両に危険が伴う。したがって、本実施では、車両走行の安全性が向上するように、比較的に低い運転安全レベル（例えば、最低の運転安全レベル）を車両の運転安全レベルとする。例えば、処理を介した信頼度の値取りの範囲が０〜１であり、運転安全レベルが以下の４つのレベル、即ち、低安全レベル、中低安全レベル、中安全レベル、高安全レベルを含み、且つ低安全レベル、中低安全レベル、中安全レベル、高安全レベルが１、２、３、４のレベルの数値にそれぞれ対応するように設定されたときに、以下の数式（１）により、信頼度マッピングに基づいて対応する運転安全レベルを取得する。
ｆｏｒ（ｘ＝０〜Ｍ）            Ｍは、車両走行環境の数である。
【数１】
2021530394.tif 000003
式（１）
【００３７】
ただし、Ａ及びＢは、パラメータを呼び出して取得された固定係数であり、Ｃｏｎｆｘは、各種の車両走行環境に対応する信頼度であり、Ｌｅｖｅｌｘは、運転安全レベルを示す。Ｌｅｖｅｌｘを集合Ｋ１に置き、集合Ｋ１には、各種の運転シナリオに対応する運転安全レベルが保存される。各種の運転シナリオの自動運転安全への影響が互いに独立であるため、運転安全レベルが低いことは、自動運転安全のボトルネックとなっている。したがって、集合Ｋ１の最小値を自動運転安全レベルとし、Ｌｅｖｅｌｓａｆｅ＝ｍｉｎ｛Ｋ１｝となり、得られたＬｅｖｅｌｓａｆｅは、自動運転の安全レベルとなる。
【００３８】
１つ又は複数の好適な実施例において、スマート運転制御は、車両に対して運転モードの切替え制御を行うことを含み、運転モードは、自動運転モードと、人工運転モードと、補助運転モードとのうちの少なくとも２種を含む。
【００３９】
好ましくは、自動運転モードは、人為的な関与を必要とせず、完全にマシンによって環境観察及び車両制御を自動的に完成し、車両制御操作への人の関与を必要としないため、運転者へ便利なサービスを供給する。人工運転モードは、完全人工制御モードであり、運転者の操作及び観察によって車両制御を行い、周辺環境の観察から車両走行の制御及び他の機能まで人工で完成させる。補助運転モードは、情報の自動的な収集及び車両の人為的な制御を含んでもよく、自動運転モードよりも、補助運転モードは、多くの柔軟性を有する。人工運転モード及び補助運転モードは、運転安全レベルが比較的に低いときに使用されてもよいが、自動運転モードは、運転安全モードが比較的に高い場合のみに適用可能である。例えば、現在の道路状況が比較的に複雑であって自動運転モードが正しく処理できない場合には、運転者に対して人工運転モード若しくは補助運転モードへ切り替えるようプロンプトしてもよく、運転者が自ら運転モードを自動運転モード、人工運転モード若しくは補助運転モードへ切り替えてもよい。
【００４０】
好ましくは、運転安全レベルは、低安全レベルと、中低安全レベルと、中安全レベルと、高安全レベルとのうちの少なくとも２種を含む。
【００４１】
本実施例では、安全性の高低に応じて以上の４種の運転安全レベルを挙げてきた。ただし、低安全レベルの安全性が最も低く、中低安全レベルの安全性が低安全レベルよりも僅かに高く、通常、この２種の安全レベルの場合が自動運転モードに適用しない。その際、人工運転モードに切り替えて車両を制御する必要がある。無論、その際、運転者が人工操作によって運転モードを自動運転モードに切り替えた場合に、車両は、自動運転モードを実行可能である。それ相応に、アラートを発して現在の安全レベルが自動運転モードに適用しないと運転者へ通知してもよい。中安全レベルの安全性が中低安全レベルの安全性よりも高く、高安全レベルの安全性が比較的に高く、この２種の安全レベルの場合に、自動運転モードによって車両を制御し、又は運転者の操作によって人工運転モードを採用してもよい。車両に対する運転モードの切替え制御を実現するために、運転安全レベルは、少なくとも２種を含む。
【００４２】
１つ又は複数の好適な実施例において、ステップ１３０は、
運転安全レベルが低安全レベル若しくは中低安全レベルであることに応答して、車両を制御して人工運転モードを実行させるか、及び／又は、プロンプト情報を発し、フィードバック情報に従って車両を制御して人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードを実行させること、及び／又は、
運転安全レベルが中安全レベル若しくは高安全レベルであることに応答して、車両を制御して自動運転モードを実行させるか、又は、フィードバック情報に基づいて車両を制御して人工運転モード若しくは補助運転モードを実行させることを含んでもよい。
【００４３】
好ましくは、運転安全レベルが車両制御パネルを介して運転者へ表示され、運転安全レベルが低又は中低である場合に、運転モードが直接人工モードに切り替えられて警告が出され、その一方、運転安全レベルが中及び高である場合に、警告を必要とせずに車両を制御して自動運転モードに切り替えさせる。無論、運転安全レベルが何のレベルであっても、人為的な判断に基づいて手動運転モード切替えを行うことができる。即ち、ユーザの制御に基づいて運転モードを人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードに切り替える。
【００４４】
１つ又は複数の好適な実施例において、車両走行環境は、道路と、対象と、シナリオと、障害物数とのうちの少なくとも１種を含んでもよいが、それらに限定されない。
車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果と、障害物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００４５】
車両は、路面を走行する際、安全状況が主に路面状況、付近通行人車両及び他の物体、現在天気状況、車両前方障害物から影響を受ける。これらの状況の中、一旦何れか１つに問題が起きれば、車両の現在の安全レベルが低下したことを意味する。したがって、運転の安全レベルは、車両走行環境のうち、安全レベルが最も低い環境要素によって定められる。本実施例で挙げられた上記４種の車両走行環境は、車両走行環境の種類を限定するためのものではない。車両走行環境は、他の情報を含んでもよく、本発明では、車両走行環境が具体的にどれらの情報を含むかを限定しない。
【００４６】
好ましくは、道路分割結果は、車線分割結果と、停止線分割結果と、交差点分割結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００４７】
車両走行中において交通ルールを守る必要がある。交通ルールの一部である、車線、停止線及び交差点の分割結果が車両安全走行へ一定の影響を有する。道路分割結果に対する信頼度が比較的に低いときに、道路分割結果が取得されていないことを意味し、現在道路認識が妨げられていると考えられてもよい。その際、自動運転モードによって車両を制御すると、車両安全へ脅威を与え、安全運転に不利になる。
【００４８】
好ましくは、対象検出結果は、通行人検出結果と、自動車検出結果と、非自動車検出結果と、障害物検出結果と、危険物検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００４９】
車両は、走行中において複数種の対象、例えば、通行人、自動車、非自動車、障害物、危険物等に出会い、走行の安全のために、各種の対象を検出する必要があるが、検出結果の信頼度が比較的に低いときに、ウェブカメラの感知が妨げされ又は路面に他の対象がない可能性がある。その際、これらの対象について人為的に判断する必要がある。本実施例では、ウェブカメラの感知が妨げられたときに、状況に応じて運転モードを切り替えることで車両走行の安全性を向上させる。
【００５０】
好ましくは、シナリオ認識結果は、雨の日認識結果と、霧の日認識結果と、砂嵐認識結果と、洪水認識結果と、台風認識結果と、崖認識結果と、急坂認識結果と、険しい山道認識結果と、光線認識結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００５１】
車両走行中において、更に、天気、光線等のシナリオの影響も受ける。例えば、雨の日、霧の日等の天気により、識別率が低下してしまい、その場合は、自動運転シナリオ以外のシナリオに属し、これらのシナリオにおいて運転安全レベルが比較的に低く、自動運転を実行しない。車両走行の安全性が向上するように、車両運転モードを人工運転モード若しくは補助運転モードに切り替えてもよい。本実施例では、シナリオ認識結果を組み合わせて車両に対してスマート制御を行うことにより、本実施例に係るスマート運転制御方法の適用シナリオ範囲を拡張させ、本実施例に係るスマート運転制御方法は、複数種の異なるシナリオの何れにも車両走行の安全性を向上させることができる。
【００５２】
好ましくは、障害物数検出結果は、通行人数検出結果と、自動車数検出結果と、非自動車数検出結果と、他物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００５３】
ただし、障害物は、通行人、車両、非自動車、他の物体等を含んでもよいが、それらに限定されない。他の物体は、固定建物、一時積み上げ物品等を含んでもよいが、それらに限定されない。通常の場合に、車両の前方の障害物の数が大きいほど、表面道路状況が複雑になり、即ち、安全レベルが低くなる。異なる障害物（例えば、通行人及び車両）の個体サイズが異なるため、全ての障害物を同一の目標として検出を行うと、検出結果として得られた数は、影響されてしまう。本実施例では、異なる障害物数についてそれぞれ検出するため、各種の障害物数検出結果の正確率が向上し、更に障害物数検出結果の正確率が向上する。
【００５４】
１つ又は複数の好適な実施例において、ステップ１１０は、
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行い、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することと、
車両走行環境の各種ごとに、それぞれ少なくとも１つの検出結果の信頼度から車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することと、を含んでもよく、
各種の車両走行環境は、少なくとも１つの検出結果の信頼度に対応する。
【００５５】
ただし、好ましくは、センサは、カメラを含んでもよいが、それらに限定されない。収集されたデータは、画像であってもよい。例えば、カメラが車両の前方に設置されたときに、収集される画像は、車両前方の画像となる。センサを介して、車両に関する各種の環境情報の画像を取得可能である。好ましくは、ディープニューラルネットワークによって画像を処理し、各種の車両走行環境に対応する信頼度を取得してもよい。信頼度は、ある状況が当該車両走行環境に出る確率を示す。例えば、道路情報から車線、停止線又は交差点の状況が認識されていない場合に、それぞれ１つの信頼度が得られ、信頼度の最も大きいものを道路情報の信頼度とすると、現在道路認識が妨げされている信頼度がどのぐらいかは、特定可能である。道路認識が妨げられている可能性が大きいほど、安全レベルが低くなることを意味する。
【００５６】
好ましくは、車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果とのうちの少なくとも１種を含み、
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行い、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
センサで収集されたデータをディープニューラルネットワークで処理し、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果を取得することと、
車両走行環境の各種ごとに、車両走行環境の検出結果に基づいて各種の検出結果の少なくとも１つの初期信頼度を特定することと、
検出結果の少なくとも１つの初期信頼度に基づいて所定時間内で検出結果の平均信頼度を取得することと、
平均信頼度に基づいて各種の検出結果の信頼度を特定することと、を含み、
各種の車両走行環境は、少なくとも１種の検出結果に対応する。
【００５７】
各種の異なる車両走行環境は、対応する信頼度が得られる。本実施例では、道路分割結果、対象検出結果、シナリオ認識結果のうちの少なくとも１つについて、それに対応する信頼度を特定する。ただし、道路分割結果の信頼度が高いほど、道路分割結果が認識された可能性が低く、運転安全レベルが低いことを意味する。対象検出結果の信頼度が高いほど、対象が検出された可能性が低く、運転安全レベルが低いことを意味する。一方で、シナリオ認識結果の信頼度が高いほど、シナリオが認識された可能性が高く、運転安全レベルが低いことを意味する。信頼度は、現在車両の車両走行環境のどの状況が酷いかを示し得る。つまり、道路認識が妨げられているか、通行人、車両及び他の物体が出現したか、それともシナリオ情報が困難であるかは、示され得る。各種の車両走行環境は、何れも対応する安全レベルが得られ、問題が酷いほど、安全レベルが低くなる。各種の車両走行環境は、何れも少なくとも１種の検出結果に対応する。精確な信頼度が得られるように、その中の１つの信頼度を当該走行環境の信頼度とし、又は、複数の信頼度の平均を当該走行環境の信頼度としてもよい。
【００５８】
例えば、本実施例では、平均信頼度によって道路情報の初期信頼度を評価し、長さがＴｓｌｉｄｅのスライドウィンドウを設置し、当該タイムウィンドウ内の当該タイプの信頼度に対して積分を行ってタイムウィンドウ長を除算して平均信頼度ａｖｒ＿Ｃｏｎｆｉを得る数式は、数式（２）に示される。
【数２】
2021530394.tif 000004
式（２）
ただし、ｔは、時間を示し、Ｔｓｌｉｄｅ＝ｔ１−ｔ０は、スライドウィンドウの長さであり、Ｃｏｎｆｉ（ｔ）は、ｔ時間での第ｉ種道路情報に対応する初期信頼度を示し、ｉは、道路情報のうちの第ｉ種道路情報を示し、０〜Ｎ種含み、上記実施例に対応して３種（第０種〜第２種）、即ち、車線、停止線、交差点を含み、ａｖｒ＿Ｃｏｎｆｉ≠０であれば、重み付けされた後の信頼度Ｗｉ＊ａｖｒ＿Ｃｏｎｆｉを集合Ｋ２に追加し、集合Ｋ２は、０〜Ｎ種の道路情報のそれぞれに対応する平均信頼度を含む。
【００５９】
好ましくは、車両走行環境の各種ごとに、それぞれ少なくとも１つの検出結果の信頼度から車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することは、
【００６０】
車両走行環境の各種ごとに、少なくとも１つの検出結果の信頼度のうちの最大値を車両走行環境の検出結果の信頼度として特定することを含む。
【００６１】
信頼度のうちの最大値を取得することは、以下の数式（３）で実現され得る。集合Ｋ２における最大値は、当該車両走行環境における信頼度として取得される。
【数３】
2021530394.tif 000005
式（３）
ただし、Ｃｏｎｆｘは、道路情報の信頼度を示し、Ｋ２における各要素は、０〜Ｎ種の道路情報のそれぞれに対応する平均信頼度である。
【００６２】
１つ又は複数の好適な実施例において、車両走行環境の検出結果は、障害物数検出結果である。
【００６３】
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行い、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
センサで収集されたデータをディープニューラルネットワークで処理し、少なくとも１種の障害物数検出結果を取得することと、
各種の障害物数検出結果に基づいて、各種の障害物に対応する数を特定することと、
所定時間内で各種の障害物に対応する数について平均を求め、各種の障害物に対応する数の平均を取得することと、
数の平均に基づいて各種の障害物数検出結果に対応する信頼度を取得することと、を含む。
【００６４】
各種の障害物数の取得は、以下の数式（４）で実現され得る。長さがＴｓｌｉｄｅのスライドウィンドウを設置し、当該タイムウィンドウ内における当該タイプの数を統計する。
【数４】
2021530394.tif 000006
式（４）
ただし、ＣｏｎｆＴｈｒｊは、ｊタイプの信頼度閾値であり、ｉは、当該タイプの物体の番号であり、ｊは、当該タイプの番号であり、Ｃｏｎｆｉｊは、ｊタイプの第ｉ物体が出現する信頼度を示し、Ｎｕｍｊは、ｊタイプの物体の数を示す。
【００６５】
各種の障害物に対応する数の平均は、以下の数式（５）で取得され得る。ｊタイプ物体の数に対して積分を行ってタイムウィンドウ長で除算し、ｊタイプの物体のタイムウィンドウ内における数の平均ａｖｒ＿Ｎｕｍｊを得る。
【数５】
2021530394.tif 000007
式（５）
ただし、ｔは、時間を示し、Ｔｓｌｉｄｅ＝ｔ１−ｔ０は、スライドウィンドウの長さであり、Ｎｕｍｊ（ｔ）は、ｔ時間での第ｊタイプの障害物の数を示し、ｊは、障害物タイプを示し、０〜Ｎ種含み、例えば、上記実施例と言えば、３種（第０種〜第２種）、即ち、通行人、車両、非自動車を含む。
【００６６】
好ましくは、数の平均に基づいて各種の障害物に対応する信頼度を取得することは、
数の平均を数の平均に対応する種類の障害物の所定数閾値で除算し、種類の障害物に対応する商を取得することと、
種類の障害物に対応する商に対して数値制限を行い、各種の障害物に対応する信頼度を取得することと、を含む。
【００６７】
好ましくは、障害物に対応する商に対する数値制限は、制限関数で実現され得る。当該制限関数は、数値を０と１の間に制限する。数の平均に基づいて各種の障害物に対応する信頼度を取得することは、以下の数式（６）で実現され得、反比例関数によって数の平均を重み付けた後で信頼度へマッピングする。
【数６】
2021530394.tif 000008
式（６）
ただし、Ｃｌｉｐ０１（＊）は、制限関数であり、括弧内の数値を０と１の間に制限するために用いられ、０より小さい値を０にセットし、１より大きい値を１にセットする。ただし、ＮｕｍＴｈｒｊは、第ｊタイプ障害物数閾値を示し、Ｃｏｎｆｊは、第ｊタイプ障害物の信頼度を示す。Ｃｏｎｆｊ≠０である場合に、それを集合Ｋ３に追加し、集合Ｋ３は、各種のタイプの障害物の信頼度を含む。
【００６８】
好ましくは、車両走行環境の各種ごとに、それぞれ少なくとも１つの検出結果の信頼度から車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することは、
車両走行環境の各種ごとに、少なくとも１つの検出結果の信頼度のうちの最大値を車両走行環境の検出結果の信頼度として特定することを含む。
【００６９】
本実施例では、上記数式（３）におけるＫ２をＫ３に置き換えることにより、検出結果の信頼度のうちの最大値を取得可能である。
【００７０】
好ましくは、センサは、ウェブカメラを備える。
【００７１】
通常、車両に設けられるセンサは、ウェブカメラ、レーダ、ＧＰＳ、地図、慣性測定手段等を含むが、それらに限定されない。本発明の上記実施例では、主に収集された画像について処理を行い、他のセンサから取得された情報を補助情報としてもよく、又は他のセンサから取得された情報を無視してもよく、上記実施例の運転安全レベルに対する正確な認識を達成すればよい。
【００７２】
図２は、本発明の実施例に係るスマート運転制御方法の一例示における運転安全レベル制御のフローチャートである。図２に示すように、現在車両が自動運転モードであると仮定すると、安全レベルは、低安全レベル、中低安全レベル、中安全レベル及び高安全レベルの４つの安全レベルを含む。取得された車両走行環境に基づいて、取得された運転安全レベルが中低安全レベル以下であるか否かを判断し、中低安全レベル以下である場合に、車両の運転モードを人工運転モード若しくは補助運転モードに切り替え、中低安全レベルよりも高い場合に、自動運転モードを保持する。
【００７３】
当業者であれば理解できるように、上記方法実施例を実施する全部又は一部のステップは、プログラム指令に関連するハードウェアにて実施されてもよい。上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。当該プログラムが実行されたときに、上記方法実施例のステップが実行される。上記記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク又は光ディスク等の、プログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含む。
【００７４】
図３は、本発明の実施例に係るスマート運転制御装置の構造模式図である。当該実施例の装置は、本発明の上記各方法実施例を実施する。図３に示すように、当該実施例の装置は、
車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するための信頼度取得手段３１と、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定するための安全レベル特定手段３２と、
特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行うためのスマート運転手段３３と、を備える。
【００７５】
本発明の上記実施例に係るスマート運転制御装置は、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得し、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定し、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行い、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果を纏めて、現在安全状態を評価して最終的に運転安全レベル制御車両の運転モードを取得できるため、車両の安全性及び利便性を向上させる。
【００７６】
１つ又は複数の好適な実施例において、本発明の実施例の装置は、特定された運転安全レベルの関連情報を表示するか、及び／又は、特定された運転安全レベルの関連情報を送信するための関連情報手段を更に備える。
【００７７】
ユーザが運転安全レベルに対して直感的な感覚を持つように、本実施例では、車載ディスプレイスクリーン又は携帯電話ディスプレイスクリーン等の表示機器を介して運転安全レベルの関連情報を表示してもよい。好ましくは、関連情報は、運転安全レベルに対応する運転モード、運転安全レベルに対応する撮像画面等を含むが、それらに限定されない。本実施例は、運転安全レベルの関連情報を送信することを更に含んでもよい。好ましくは、関連情報をユーザによって予め設定された機器（例えば、携帯電話、コンピュータ等の端末）へ送信し、機器を介して表示及び閲覧を行ってもよい。当該機器は、車載機器であってもよく、遠隔機器であってもよい。遠隔機器により、プリセットのユーザが運転安全レベルの関連情報を閲覧可能であり、車両に出現した突発状況に対する処理効率が向上でき、意外の発生も減少される。
【００７８】
１つ又は複数の好適な実施例において、安全レベル特定手段３２は、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度をそれぞれマッピングして、少なくとも１つの運転安全レベルを取得し、少なくとも１つの運転安全レベルのうちの最低の運転安全レベルを車両に対応する運転安全レベルとする。
【００７９】
本実施例において、設定された信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係により、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度に対してそれぞれマッピングを行い、少なくとも１つの運転安全レベルを取得する。その際、比較的に高い運転安全レベルを車両の運転安全レベルとすると、運転安全レベルが比較的に高いことによって自動運転に入る一方、自動運転が運転安全レベルの比較的に低い状況を処理できないため、車両に危険が伴う。したがって、本実施では、車両走行の安全性が向上するように、最低の運転安全レベルを車両の運転安全レベルとする。
【００８０】
１つ又は複数の好適な実施例において、スマート運転制御は、車両に対して運転モードの切替え制御を行うことを含み、運転モードは、自動運転モードと、人工運転モードと、補助運転モードとのうちの少なくとも２種を含む。
【００８１】
好ましくは、運転安全レベルは、低安全レベルと、中低安全レベルと、中安全レベルと、高安全レベルとのうちの少なくとも２種を含む。
【００８２】
１つ又は複数の好適な実施例において、スマート運転手段３３は、運転安全レベルが低安全レベル若しくは中低安全レベルであることに応答して、車両を制御して人工運転モードを実行させるか、及び／又は、プロンプト情報を発し、フィードバック情報に従って車両を制御して人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードを実行させ、及び／又は、
運転安全レベルが中安全レベル若しくは高安全レベルであることに応答して、車両を制御して自動運転モードを実行させるか、又は、フィードバック情報に基づいて車両を制御して人工運転モード若しくは補助運転モードを実行させる。
【００８３】
好ましくは、運転安全レベルが車両制御パネルを介して運転者へ表示され、運転安全レベルが低又は中低である場合に、運転モードが直接人工モードに切り替えられて警告が出され、その一方、運転安全レベルが中及び高である場合に、警告なしで車両を制御して自動運転モードに切り替えさせる。無論、運転安全レベルが何のレベルであっても、人為的な判断に基づいて手動運転モード切替えを行うことができる。即ち、ユーザの制御に基づいて運転モードを人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードに切り替える。
【００８４】
１つ又は複数の好適な実施例において、車両走行環境は、道路と、対象と、シナリオと、障害物数とのうちの少なくとも１種を含んでもよいが、それらに限定されない。
車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果と、障害物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００８５】
車両は、路面を走行する際、安全状況が主に路面状況、付近通行人車両及び他の物体、現在天気状況、車両前方障害物から影響を受ける。これらの状況の中、一旦何れか１つに問題が起きれば、車両の現在の安全レベルが低下したことを意味する。したがって、運転の安全レベルは、車両走行環境のうち、安全レベルが最も低い環境要素によって定められる。本実施例で挙げられた上記４種の車両走行環境は、車両走行環境の種類を限定するためのものではない。車両走行環境は、他の情報を含んでもよく、本発明では、車両走行環境が具体的にどれらの情報を含むかを限定しない。
【００８６】
好ましくは、道路分割結果は、車線分割結果と、停止線分割結果と、交差点分割結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００８７】
好ましくは、対象検出結果は、通行人検出結果と、自動車検出結果と、非自動車検出結果と、障害物検出結果と、危険物検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００８８】
好ましくは、シナリオ認識結果は、雨の日認識結果と、霧の日認識結果と、砂嵐認識結果と、洪水認識結果と、台風認識結果と、崖認識結果と、急坂認識結果と、険しい山道認識結果と、光線認識結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００８９】
好ましくは、障害物数検出結果は、通行人数検出結果と、自動車数検出結果と、非自動車数検出結果と、他物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む。
【００９０】
１つ又は複数の好適な実施例において、信頼度取得手段３１は、環境検出モジュールと、環境信頼度特定モジュールとを備える。
環境検出モジュールは、車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行い、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得し、各種の車両走行環境は、少なくとも１つの検出結果の信頼度に対応する。
環境信頼度特定モジュールは、車両走行環境の各種ごとに、それぞれ少なくとも１つの検出結果の信頼度から車両走行環境の検出結果の信頼度を特定する。
【００９１】
ただし、好ましくは、センサは、カメラを含んでもよいが、それらに限定されない。収集されたデータは、画像であってもよい。例えば、カメラが車両の前方に設置されたときに、収集される画像は、車両前方の画像となる。センサを介して、車両に関する各種の環境情報の画像を取得可能である。好ましくは、ディープニューラルネットワークによって画像を処理し、各種の車両走行環境に対応する信頼度を取得してもよい。信頼度は、ある状況が当該車両走行環境に出る確率を示す。例えば、道路情報から車線、停止線又は交差点の状況が認識されていない場合に、それぞれ１つの信頼度が得られ、信頼度の最も大きいものを道路情報の信頼度とすると、現在道路認識が妨げされている信頼度がどのぐらいかは、特定可能である。道路認識が妨げられている可能性が大きいほど、安全レベルが低くなることを意味する。
【００９２】
好ましくは、車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果とのうちの少なくとも１種を含む。
環境検出モジュールは、センサで収集されたデータをディープニューラルネットワークで処理し、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果を取得し、車両走行環境の各種ごとに、車両走行環境の検出結果に基づいて各種の検出結果の少なくとも１つの初期信頼度を特定し（各種の車両走行環境は、少なくとも１種の前記検出結果に対応する）、検出結果の少なくとも１つの初期信頼度に基づいて所定時間内で検出結果の平均信頼度を取得し、平均信頼度に基づいて各種の検出結果の信頼度を特定する。
【００９３】
好ましくは、車両走行環境の検出結果は、障害物数検出結果である。
環境検出モジュールは、センサで収集されたデータをディープニューラルネットワークで処理し、少なくとも１種の障害物数検出結果を取得し、各種の障害物数検出結果に基づいて、各種の障害物に対応する数を特定し、所定時間内で各種の障害物に対応する数について平均を求め、各種の障害物に対応する数の平均を取得し、数の平均に基づいて各種の障害物数検出結果に対応する信頼度を取得する。
【００９４】
好ましくは、環境検出モジュールは、数の平均に基づいて各種の障害物に対応する信頼度を取得するときに、数の平均を数の平均に対応する種類の障害物の所定数閾値で除算し、種類の障害物に対応する商を取得し、種類の障害物に対応する商に対して数値制限を行い、各種の障害物に対応する信頼度を取得する。
【００９５】
好ましくは、環境信頼度特定モジュールは、車両走行環境の各種ごとに、少なくとも１つの検出結果の信頼度のうちの最大値を車両走行環境の検出結果の信頼度として特定する。
【００９６】
１つ又は複数の好適な実施例において、センサは、ウェブカメラを備える。
【００９７】
本発明の実施例に係るスマート運転制御装置の何れかの実施例の動作過程、設置方式及び対応する技術効果は、何れも本発明の上記対応方法実施例の具体的な記述を参照してもよいが、紙面の都合上から、ここで繰り返し説明しない。
【００９８】
本発明の実施例のもう１つの態様は、車両を提供する。当該車両は、上記何れか１つの実施例に記載のスマート運転制御装置を備える。
【００９９】
本発明の実施例のもう１つの態様は、電子機器を提供する。当該電子機器は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、上記何れか１つの実施例に記載のスマート運転制御装置を備える。好ましくは、当該電子機器は、車載電子機器であってもよい。
【０１００】
本発明の実施例のもう１つの態様は、電子機器を提供する。当該電子機器は、実行可能指令を記憶するためのメモリと、前記メモリと通信して前記実行可能指令を実行することで上記何れか１つの実施例に記載のスマート運転制御方法の操作を実施するためのプロセッサとを備える。
【０１０１】
本発明の実施例のもう１つの態様は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。当該コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な指令を記憶し、前記指令が実行されたときに、上記何れか１つの実施例に記載のスマート運転制御方法の操作が実施される。
【０１０２】
本発明の実施例のもう１つの態様は、コンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読コードを含み、前記コンピュータ可読コードが機器で運転されたときに、前記機器におけるプロセッサが、上記何れか１つの実施例に記載のスマート運転制御方法を実施するための指令を実行する。
【０１０３】
本発明の実施例は、電子機器を更に提供する。当該電子機器は、例えば、モバイル端末、パソコン（ＰＣ）、タブレットＰＣ、サーバ等であってもよい。以下では、図４は、本発明の実施例の端末機器又はサーバの実現に適する電子機器４００の構造模式図を示す。図４に示すように、電子機器４００は、１つ又は複数のプロセッサ、通信部等を備える。前記１つ又は複数のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）４０１、及び／又は１つ又は複数の専用プロセッサを備える。専用プロセッサは、加速手段４１３としてもよく、画像プロセッサ（ＧＰＵ）、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ及びその他のＡＳＩＣチップのような専用プロセッサ等を含んでもよいが、それらに限定されない。プロセッサは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）４０２に記憶された実行可能指令、又は、記憶部分４０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４０３にロードされた実行可能指令により、各種の適切な動作及び処理を実行してもよい。通信部４１２は、ネットワークカードを含んでもよいが、それに限定されない。前記ネットワークカードは、ＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでもよいが、それに限定されない。
【０１０４】
プロセッサは、読み出し専用メモリ４０２及び／又はランダムアクセスメモリ４０３と通信して実行可能指令を実行してもよく、バス４０４を介して通信部４１２に接続され、通信部４１２を介して他の目標機器と通信することにより、スト発明の実施例に係る何れか１つの方法に対応する操作を完成する。例えば、プロセッサは、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得することと、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定することと、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行うこととを完成する。
【０１０５】
また、ＲＡＭ  ４０３には、装置の操作に必要な各種のプログラム及びデータが更に記憶されてもよい。ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２及びＲＡＭ４０３は、バス４０４を介して互いに接続される。ＲＡＭ４０３がある場合に、ＲＯＭ４０２は、オプションのモジュールであってもよい。ＲＡＭ４０３は、実行可能指令を記憶し、又は運転時にＲＯＭ４０２へ実行可能指令を書き込む。実行可能指令により、中央処理装置４０１は、上記通信方法に対応する操作を実行する。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース４０５もバス４０４に接続される。通信部４１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば、複数のＩＢネットワークカード）を有してバスで互いに接続させるように設置されてもよい。
【０１０６】
キーボード、マウス等を含む入力部分４０６と、例えば、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶表示器（ＬＣＤ）等及びスピーカ等を含む出力部分４０７と、ハードディスク等を含む記憶部分４０８と、例えば、ＬＡＮカード、モデム等のネットワークインターフェースカードを含む通信部分４０９とは、Ｉ／Ｏインターフェース４０５に接続されている。通信部分４０９は、インターネットのようなネットワークを経由して通信処理を実行する。ドライバ４１０は、必要に応じてＩ／Ｏインターフェース４０５に接続される。取り外し可能媒体４１１、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等が必要に応じてドライバ４１０に取り付けられることにより、それから読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部分４０８にインストールされることは、便利になる。
【０１０７】
説明すべきことは、図４に示すアーキテクチャが単に選択可能な実現方式であり、具体的な実践過程において、実際の必要に応じて上記図４の部品数及びタイプについて選択、削減、追加又は置換を行ってもよい。異なる機能部品設置において、分離設置又は統合設置等の実現方式を採用してもよい。例えば、加速手段４１３及びＣＰＵ４０１は、分離して設置されてもよく、又は、加速手段４１３は、ＣＰＵ４０１に統合されてもよい。通信部は、分離して設置されてもよく、ＣＰＵ４０１又は加速手段４１３に統合設置されてもよい（等）。これらの置換可能な実施形態は、何れも本発明に開示された保護範囲に含まれる。
【０１０８】
特に、本発明の実施例によると、上記フローチャートを参照して記述された過程は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現され得る。例えば、本発明の実施例は、コンピュータプログラム製品を含む。当該コンピュータプログラム製品は、機器読み取り可能な媒体に有形的に含まれるコンピュータプログラムを含み、コンピュータプログラムは、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含み、プログラムコードは、本発明の実施例に係る方法ステップ、例えば、車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップと、信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、車両に対応する運転安全レベルを特定するステップと、特定された運転安全レベルに基づいて車両に対してスマート運転制御を行うステップと、を対応的に実行する指令を含んでもよい。このような実施例では、当該コンピュータプログラムは、通信部分４０９を介してネットワークからダウンロード及びインストールされ、及び／又は取り外し可能媒体４１１からインストールされてもよい。当該コンピュータプログラムが中央処理装置（ＣＰＵ）４０１によって実行されたときに、本発明の方法に係る上記機能の操作が実施される。
【０１０９】
本明細書における各実施例は、何れも漸進の方式で記述され、各実施例は、他の実施例との相違点を重点的に説明し、各実施例同士の同じ又は類似する部分が互いに参照すれば分かる。システム実施例は、方法実施例に基本的に対応するため、記述が相対的に簡単であり、関連箇所が方法実施例の部分の説明を参照すればよい。
【０１１０】
本発明の方法及び装置は、たくさんの方式で実現され得る。本発明の方法及び装置は、例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの如何なる組み合わせで実現され得る。前記方法のステップのための上記順番は、単に説明用であり、本発明の方法のステップは、他の方式で特別に説明しない限り、上記具体的に記述された順番に限定されない。また、幾つかの実施例において、本発明を記録媒体に記録されたプログラムとして実施してもよい。これらのプログラムは、本発明の方法を実施するための機器読み取り可能な指令を含む。したがって、本発明は、更に、本発明の方法を実行するためのプログラムを記憶する記録媒体もカバーする。
【０１１１】
本発明の記述は、例示及び記述のために与えられている。それは、漏れのないように、又は本発明を開示された形態に限るようにするわけではない。当業者にとって明らかな修正や変更は非常に多い。実施例の選択及び記述は、本発明の原理及び実際の応用をより良好に説明するために用いられる。こうして、当業者は、本発明を理解して特定の用途に適する様々な変更を有する各種の実施例を設計可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年1月12日(2021.1.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スマート運転制御方法であって、
車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップと、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップと、
前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップと、を含む
ことを特徴とするスマート運転制御方法。
【請求項２】
特定された運転安全レベルの関連情報を表示するステップ、及び／又は、特定された運転安全レベルの関連情報を送信するステップを更に含む
ことを特徴とする請求項１に記載のスマート運転制御方法。
【請求項３】
前記信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記車両に対応する運転安全レベルを特定するステップは、
信頼度と運転安全レベルとの間のマッピング関係に基づいて、前記少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度をそれぞれマッピングして、少なくとも１つの運転安全レベルを取得することと、
前記少なくとも１つの運転安全レベルのうちの最低の運転安全レベルを前記車両に対応する運転安全レベルとすることと、を含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項４】
前記スマート運転制御は、車両に対して運転モードの切替え制御を行うことを含み、前記運転モードは、自動運転モードと、人工運転モードと、補助運転モードとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項５】
前記運転安全レベルは、
低安全レベルと、中低安全レベルと、中安全レベルと、高安全レベルとのうちの少なくとも２種を含む
ことを特徴とする請求項４に記載のスマート運転制御方法。
【請求項６】
前記特定された運転安全レベルに応じて、前記車両に対してスマート運転制御を行うステップは、
前記運転安全レベルが低安全レベル若しくは中低安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して人工運転モードを実行させるか、及び／又は、プロンプト情報を発し、フィードバック情報に従って前記車両を制御して人工運転モード、補助運転モード若しくは自動運転モードを実行させること、及び／又は、
前記運転安全レベルが中安全レベル若しくは高安全レベルであることに応答して、前記車両を制御して自動運転モードを実行させるか、又は、フィードバック情報に基づいて車両を制御して人工運転モード若しくは補助運転モードを実行させることを含む
ことを特徴とする請求項５に記載のスマート運転制御方法。
【請求項７】
前記車両走行環境は、道路と、対象と、シナリオと、障害物数とのうちの少なくとも１種を含み、
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果と、障害物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項８】
前記道路分割結果は、車線分割結果と、停止線分割結果と、交差点分割結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７に記載のスマート運転制御方法。
【請求項９】
前記対象検出結果は、通行人検出結果と、自動車検出結果と、非自動車検出結果と、障害物検出結果と、危険物検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７又は８に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１０】
前記シナリオ認識結果は、雨の日認識結果と、霧の日認識結果と、砂嵐認識結果と、洪水認識結果と、台風認識結果と、崖認識結果と、急坂認識結果と、険しい山道認識結果と、光線認識結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７から９の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１１】
前記障害物数検出結果は、通行人数検出結果と、自動車数検出結果と、非自動車数検出結果と、他物数検出結果とのうちの少なくとも１種を含む
ことを特徴とする請求項７から１０の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１２】
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータに基づいて、少なくとも１種の車両走行環境の検出結果の信頼度を取得するステップは、
車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することと、
各種の前記車両走行環境ごとに、それぞれ前記少なくとも１つの検出結果の信頼度から前記車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することと、を含み、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１つの検出結果の信頼度に対応する
ことを特徴とする請求項１から１１の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１３】
前記車両走行環境の検出結果は、道路分割結果と、対象検出結果と、シナリオ認識結果とのうちの少なくとも１種を含み、
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の前記車両走行環境の検出結果を取得することと、
各種の前記車両走行環境ごとに、前記車両走行環境の検出結果に基づいて各種の前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度を特定することと、
前記検出結果の少なくとも１つの初期信頼度に基づいて所定時間内で前記検出結果の平均信頼度を取得することと、
前記平均信頼度に基づいて各種の前記検出結果の信頼度を特定することと、を含み、
各種の前記車両走行環境は、少なくとも１種の前記検出結果に対応する
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１４】
前記車両走行環境の検出結果は、障害物数検出結果であり、
前記車両に設けたセンサによって収集されたデータをもとに、それぞれ前記少なくとも１種の車両走行環境に応じて検出を行って、少なくとも１つの検出結果の信頼度を取得することは、
ディープニューラルネットワークを用いて前記センサで収集されたデータに対して処理を行って、少なくとも１種の障害物数検出結果を取得することと、
各種の前記障害物数検出結果に基づいて、各種の障害物に対応する数を特定することと、
所定時間内で各種の前記障害物に対応する数について平均を求めて、各種の前記障害物に対応する数の平均を取得することと、
前記数の平均に基づいて各種の前記障害物数検出結果に対応する信頼度を取得することと、を含む
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１５】
前記数の平均に基づいて各種の前記障害物に対応する信頼度を取得することは、
前記数の平均を前記数の平均に対応する種類の障害物の所定数閾値で除算して、前記種類の障害物に対応する商を取得することと、
前記種類の障害物に対応する商に対して数値制限を行って、各種の前記障害物に対応する信頼度を取得することと、を含む
ことを特徴とする請求項１４に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１６】
各種の前記車両走行環境ごとに、それぞれ前記少なくとも１つの検出結果の信頼度から前記車両走行環境の検出結果の信頼度を特定することは、
各種の前記車両走行環境ごとに、前記少なくとも１つの前記検出結果の信頼度のうちの最大値を前記車両走行環境の検出結果の信頼度として特定することを含む
ことを特徴とする請求項１２から１５の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１７】
前記センサは、ウェブカメラを含む
ことを特徴とする請求項１から１６の何れか一項に記載のスマート運転制御方法。
【請求項１８】
電子機器であって、
実行可能指令を記憶するためのメモリと、
前記メモリと通信して前記実行可能指令を実行することで請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作を実施するためのプロセッサと、を備える
ことを特徴とする電子機器。
【請求項１９】
コンピュータ読み取り可能な指令を記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な指令が実行されたときに、請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法の操作が実行される
ことを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
【請求項２０】
コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ可読コードが機器で運転されたときに、前記機器におけるプロセッサは、請求項１から１７の何れか一項に記載のスマート運転制御方法を実施するための指令を実行する
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
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