1.一种方法，包括：
(a)使车辆在道路网络上自主地驾驶，
(b)响应于表示对所述车辆进行速度降低安全操纵的请求的请求信号，通过计算地分析数据以选择用于所述操纵的目标位置，
(c)使所述车辆自主地驾驶朝向所述目标位置并进行所述操纵，并且
(d)重复操作(b)和(c)，直到所述车辆在所述目标位置处完成所述操纵。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标位置包括目标停车地点。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度降低操纵包括使所述车辆停车。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括从乘员、远程操作员、或者软件或硬件进程接收所述请求信号。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述请求信号包括从所述车辆中的用户接口接收到的、由所述车辆的乘员的交互而产生的数据中的至少一些数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用户接口包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或者它们中的两个或更多个的组合。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，接收所述请求信号包括经由电信从所述远程操作员接收命令。
8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，接收所述请求信号包括基于所述车辆的性能的退化而从所述软件或硬件进程接收所述请求。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述性能的退化包括所述车辆的传感器或组件的性能的退化。
10.如权利要求4所述的方法，其特征在于，接收所述请求信号包括基于检测到所述道路网络上的事件而从所述软件或硬件进程接收所述请求。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述请求信号或所述数据包括紧急程度。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述紧急程度已由所述请求信号的发起者指示。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，包括通过对所述请求的算法分析来推断所述紧急程度。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、或类型、或它们中的两个或更多个的分析。
15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据包括预期的停车时间间隔。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述预期的停车时间间隔已由所述请求信号的发起者指示。
17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，通过对所述请求的算法分析来推断所述预期的停车时间间隔。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对与所述请求相关联的数据的分析。
19.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据包括交通数据、传感器数据、或地图数据、或它们中的两个或更多个。
20.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括评估一个或多个目标位置的质量。
21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，相对于所述车辆离线地评估所述质量。
22.如权利要求20所述的方法，其特征在于，在所述车辆正驾驶时在线地评估所述质量。
23.如权利要求20所述的方法，其特征在于，对所述质量的评估包括基于以下因素中的一个或多个来计算质量：紧急状况、所述车辆在所述道路网络上的位置、交通速度、交通量、交通组成、车道选择、堵塞程度、从另一车辆的视线、与交叉路口的距离、专用车道的存在、地形、以及道路坡度。
24.如权利要求23所述的方法，其特征在于，由数值表示所述因素中的一个或多个。
25.如权利要求24所述的方法，其特征在于，所述数值中的每一个被映射到预定义的范围。
26.如权利要求23所述的方法，其特征在于，计算所述质量包括向所述因素中的一个或多个分配权重。
27.如权利要求26所述的方法，其特征在于，所述权重基于以下各项中的一项或多项：所述请求的特征、所述车辆的类型、法规、紧急程度和预期的停车时间间隔。
28.如权利要求23所述的方法，其特征在于，包括基于目标位置的质量值或指定所述目标位置的排除的信息来忽略所述目标位置。
29.如权利要求23所述的方法，其特征在于，包括以质量类别对目标位置进行分类。
30.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括：应用最小质量阈值来标识一个或多个可接受的目标位置。
31.如权利要求30所述的方法，其特征在于，包括基于以下各项中的一项或多项来计算所述最小质量阈值：紧急程度、预期的停车时间间隔、和冲突的规则。
32.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括标识用于选择目标位置的区域。
33.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述区域包括可驾驶区域或不可驾驶区域或两者。
34.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述区域包括由所述车辆的面向前的侧所面向的区域。
35.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述区域包括形状或大小或两者。
36.如权利要求35所述的方法，其特征在于，包括基于交通状况或基于紧急程度或基于两者来确定所述形状或所述大小。
37.如权利要求32所述的方法，其特征在于，包括基于一个或多个目标位置的质量来确定所述区域。
38.如权利要求32所述的方法，其特征在于，包括在没有目标位置被标识出时扩展所述区域。
39.如权利要求32所述的方法，其特征在于，包括基于所述车辆的新位置来更新所述区域。
40.如权利要求32所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括将所述区域离散化为潜在的目标地点。
41.如权利要求32所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括使用可用性数据。
42.如权利要求41所述的方法，其特征在于，包括从以下各项中的一项或多项获取所述可用性数据：众包数据库、传感器、感知过程、历史数据库、停车场数据库、停车空间数据库、所述车辆和另一车辆。
43.一种方法，包括：
(a)使车辆在道路网络上自主地驾驶，
(b)由计算机接收表示对紧急停车的请求或对紧急状况的标识的信号，
(b)由计算机分析所述请求或所述紧急状况和数据，以标识用于停车的目标位置，以及
(c)使所述车辆自主移动到并停在所述目标位置处。
44.如权利要求43所述的方法，其特征在于，包括从(a)乘员、(b)远程操作员、或(c)标识所述紧急状况的软件或硬件进程接收所述信号。
45.如权利要求43所述的方法，其特征在于，接收所述信号包括从所述车辆中的用户接口接收由所述车辆的乘员的交互而产生的所述数据中的至少一些数据。
46.如权利要求45所述的方法，其特征在于，所述接口包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或者它们中的两个或更多个的组合。
47.如权利要求43所述的方法，其特征在于，接收所述信号包括经由电信从远程操作员接收命令。
48.如权利要求43所述的方法，其特征在于，由软件或硬件进程基于所述车辆的性能的退化而发起所述信号。
49.如权利要求48所述的方法，其特征在于，所述性能的退化包括所述车辆的传感器或组件的性能的退化。
50.如权利要求43所述的方法，其特征在于，通过检测到所述道路网络上的事件而发起所述信号。
51.如权利要求43所述的方法，其特征在于，所述数据或所述信号包括紧急程度。
52.如权利要求51所述的方法，其特征在于，所述紧急程度已由所述信号的发起者指示。
53.如权利要求51所述的方法，其特征在于，包括通过对所述信号的算法分析来推断所述紧急程度。
54.如权利要求53所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、或类型、或它们中的两个或更多个的分析。
55.如权利要求43所述的方法，其特征在于，所述数据或所述信号包括预期的停车时间间隔。
56.如权利要求55所述的方法，其特征在于，从所述信号的发起者接收所述预期的停车时间间隔。
57.如权利要求55所述的方法，其特征在于，通过对所述信号的算法分析来推断所述预期的停车时间间隔。
58.如权利要求57所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括分析所述数据。
59.如权利要求43所述的方法，其特征在于，所述数据包括交通数据、传感器数据、地图数据、或它们中的两个或更多个。
60.如权利要求43所述的方法，其特征在于，分析所述请求包括评估一个或多个目标位置的质量。
61.如权利要求60所述的方法，其特征在于，相对于所述车辆离线地评估所述质量。
62.如权利要求60所述的方法，其特征在于，在所述车辆正驾驶时在线地评估所述质量。
63.如权利要求60所述的方法，其特征在于，评估所述质量包括基于以下因素中的一个或多个来计算质量：紧急状况、所述车辆在所述道路网络上的位置、交通速度、交通量、交通组成、车道选择、堵塞程度、从另一车辆的视线、与交叉路口的距离、专用车道的存在、地形、以及道路坡度。
64.如权利要求63所述的方法，其特征在于，由数值表示所述因素中的一个或多个。
65.如权利要求64所述的方法，其特征在于，所述数值中的每一个被映射到预定义的范围。
66.如权利要求63所述的方法，其特征在于，对所述质量的计算包括向所述因素中的一个或多个分配权重。
67.如权利要求66所述的方法，其特征在于，所述权重基于以下各项中的一项或多项：所述请求的特征、所述车辆的类型、法规、紧急程度和预期的停车时间间隔。
68.如权利要求63所述的方法，其特征在于，包括基于目标位置的质量值或指定所述目标位置的排除的信息来忽略所述目标位置。
69.如权利要求63所述的方法，其特征在于，包括以质量类别对目标位置进行分类。
70.如权利要求43所述的方法，其特征在于，所述分析包括：应用最小质量阈值来标识一个或多个可接受的目标位置。
71.如权利要求70所述的方法，其特征在于，包括基于以下各项中的一项或多项来计算所述最小质量阈值：紧急程度、预期的停车时间间隔、和冲突的规则。
72.如权利要求43所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括标识用于选择目标位置的区域。
73.如权利要求72所述的方法，其特征在于，所述区域包括可驾驶区域或不可驾驶区域或两者。
74.如权利要求72所述的方法，其特征在于，所述区域包括由所述车辆的面向前的侧所面向的区域。
75.如权利要求72所述的方法，其特征在于，所述区域包括形状或大小或两者。
76.如权利要求75所述的方法，其特征在于，包括基于交通状况或基于紧急程度或基于两者来确定所述形状或所述大小。
77.如权利要求72所述的方法，其特征在于，包括基于一个或多个目标位置的质量来确定所述区域。
78.如权利要求72所述的方法，其特征在于，包括在没有目标位置被标识出时扩展所述区域。
79.如权利要求72所述的方法，其特征在于，包括基于所述车辆的新位置来更新所述区域。
80.如权利要求72所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括将所述区域离散化为潜在的目标地点。
81.如权利要求72所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括使用可用性数据。
82.如权利要求81所述的方法，其特征在于，包括从以下各项中的一项或多项获取所述可用性数据：众包数据库、传感器、感知过程、历史数据库、停车场数据库、停车空间数据库、所述车辆和另一车辆。
83.一种方法，包括：
规划过程，所述规划过程与驾驶在道路网络上的车辆相关联，所述规划过程包括：(a)由计算机接收表示对所述车辆进行速度降低安全操纵的请求的输入信号、(b)分析数据以更新目标位置和到所述目标位置的轨迹、(c)提供输出信号以控制所述车辆移动到所述目标位置、以及(d)重复(a)、(b)和(c)直到所述车辆到达所述目标位置。
84.如权利要求83所述的方法，其特征在于，所述目标位置包括目标停车地点。
85.如权利要求83所述的方法，其特征在于，所述速度降低操纵包括使所述车辆停车。
86.如权利要求83所述的方法，其特征在于，包括基于请求从乘员、远程操作员、或者软件或硬件进程接收所述输入信号。
87.如权利要求83所述的方法，其特征在于，接收所述输入信号包括从所述车辆中的用户接口接收由所述车辆的乘员的交互而产生的所述数据中的至少一些数据数据是。
88.如权利要求87所述的方法，其特征在于，所述用户接口包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或者它们中的两个或更多个的组合。
89.如权利要求86所述的方法，其特征在于，接收所述输入信号包括经由电信从所述远程操作员接收命令。
90.如权利要求86所述的方法，其特征在于，从所述软件或硬件进程基于所述车辆的性能的退化而发起所述输入信号。
91.如权利要求90所述的方法，其特征在于，所述性能的退化包括所述车辆的传感器或组件的性能的退化。
92.如权利要求86所述的方法，其特征在于，根据检测到所述道路网络上的事件而发起所述输入信号。
93.如权利要求83所述的方法，其特征在于，所述数据包括紧急程度。
94.如权利要求93所述的方法，其特征在于，所述紧急程度已由所述输入信号的发起者指示。
95.如权利要求93所述的方法，其特征在于，包括通过对所述输入信号的算法分析来推断所述紧急程度。
96.如权利要求95所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、或类型、或它们中的两个或更多个的分析。
97.如权利要求83所述的方法，其特征在于，所述数据包括预期的停车时间间隔。
98.如权利要求97所述的方法，其特征在于，所述预期的停车时间间隔已由所述输入信号的发起者指示。
99.如权利要求97所述的方法，其特征在于，通过对所述输入信号的算法分析来推断所述预期的停车时间间隔。
100.如权利要求99所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对与所述输入信号相关联的数据的分析。
101.如权利要求83所述的方法，其特征在于，所述数据包括交通数据、传感器数据、或地图数据、或它们中的两个或更多个。
102.如权利要求83所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括评估一个或多个目标位置的质量。
103.如权利要求102所述的方法，其特征在于，相对于所述车辆离线地评估所述质量。
104.如权利要求102所述的方法，其特征在于，在所述车辆正驾驶时在线地评估所述质量。
105.如权利要求102所述的方法，其特征在于，评估所述质量包括基于以下因素中的一个或多个来计算质量：紧急状况、所述车辆在所述道路网络上的位置、交通速度、交通量、交通组成、车道选择、堵塞程度、从另一车辆的视线、与交叉路口的距离、专用车道的存在、地形、以及道路坡度。
106.如权利要求105所述的方法，其特征在于，由数值表示所述因素中的一个或多个。
107.如权利要求106所述的方法，其特征在于，所述数值中的每一个被映射到预定义的范围。
108.如权利要求105所述的方法，其特征在于，计算所述质量包括向所述因素中的一个或多个分配权重。
109.如权利要求108所述的方法，其特征在于，所述权重基于以下各项中的一项或多项：所述请求的特征、所述车辆的类型、法规、紧急程度和预期的停车时间间隔。
110.如权利要求105所述的方法，其特征在于，包括基于目标位置的质量值或指定所述目标位置的排除的信息来忽略所述目标位置。
111.如权利要求105所述的方法，其特征在于，包括以质量类别对目标位置进行分类。
112.如权利要求83所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括：应用最小质量阈值来标识一个或多个可接受的目标位置。
113.如权利要求112所述的方法，其特征在于，包括基于以下各项中的一项或多项来计算所述最小质量阈值：紧急程度、预期的停车时间间隔、和冲突的规则。
114.如权利要求83所述的方法，其特征在于，对所述数据的分析包括标识用于选择目标位置的区域。
115.如权利要求114所述的方法，其特征在于，所述区域包括可驾驶区域或不可驾驶区域或两者。
116.如权利要求114所述的方法，其特征在于，所述区域包括由所述车辆的面向前的侧所面向的区域。
117.如权利要求114所述的方法，其特征在于，所述区域包括形状或大小或两者。
118.如权利要求117所述的方法，其特征在于，包括基于交通状况或基于紧急程度或基于两者来确定所述形状或所述大小。
119.如权利要求114所述的方法，其特征在于，包括基于一个或多个目标位置的质量来确定所述区域。
120.如权利要求114所述的方法，其特征在于，包括在没有目标位置被标识出时扩展所述区域。
121.如权利要求114所述的方法，其特征在于，包括基于所述车辆的新位置来更新所述区域。
122.如权利要求114所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括将所述区域离散化为潜在的目标地点。
123.如权利要求114所述的方法，其特征在于，选择目标位置包括使用可用性数据。
124.如权利要求123所述的方法，其特征在于，包括从以下各项中的一项或多项获取所述可用性数据：众包数据库、传感器、感知过程、历史数据库、停车场数据库、停车空间数据库、所述车辆和另一车辆。
125.一种方法，包括
基于用于规划轨迹的自动过程在无人类干预的情况下使车辆在所述轨迹上自主地驾驶通过道路网络到达目的位置，以及
使所述自动过程基于从所述车辆的乘员接收到的进行速度降低操纵的请求来改变对所述轨迹的规划以到达目标位置。
126.如权利要求125所述的方法，其特征在于，所述目标位置包括目标停车地点。
127.如权利要求125所述的方法，其特征在于，所述速度降低操纵包括使所述车辆停车。
128.如权利要求125所述的方法，其特征在于，所述请求包括从所述车辆的用户接口接收到的、由于所述乘员的交互而产生的数据，并且所述用户接口包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或它们中的两个或更多个的组合。
129.如权利要求128所述的方法，其特征在于，所述数据包括紧急程度。
130.如权利要求129所述的方法，其特征在于，包括通过对所述请求的算法分析来推断所述紧急程度。
131.如权利要求130所述的方法，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、或类型、或它们中的两个或更多个的分析。
132.如权利要求128所述的方法，其特征在于，所述数据包括预期的停车时间间隔。
133.如权利要求132所述的方法，其特征在于，所述预期的停车时间间隔已由所述乘员指示。
134.如权利要求132所述的方法，其特征在于，包括通过对所述请求的算法分析来推断所述预期的停车时间间隔。
135.如权利要求125所述的方法，其特征在于，包括分析附加数据，所述附加数据包括交通数据、传感器数据、或地图数据、或它们中的两个或更多个。
136.如权利要求135所述的方法，其特征在于，分析所述附加数据包括评估一个或多个目标位置的质量。
137.如权利要求136所述的方法，其特征在于，相对于所述车辆离线地评估所述质量。
138.如权利要求136所述的方法，其特征在于，在所述车辆正驾驶时在线地评估所述质量。
139.如权利要求136所述的方法，其特征在于，评估所述质量包括基于以下因素中的一个或多个来计算质量：紧急状况、所述车辆在所述道路网络上的位置、交通速度、交通量、交通组成、车道选择、堵塞程度、从另一车辆的视线、与交叉路口的距离、专用车道的存在、地形、以及道路坡度。
140.如权利要求139所述的方法，其特征在于，由数值表示所述因素中的一个或多个。
141.如权利要求140所述的方法，其特征在于，所述数值中的每一个被映射到预定义的范围。
142.如权利要求139所述的方法，其特征在于，计算所述质量包括向所述因素中的一个或多个分配权重。
143.如权利要求142所述的方法，其特征在于，所述权重基于以下各项中的一项或多项：所述请求的特征、所述车辆的类型、法规、紧急程度和预期的停车时间间隔。
144.如权利要求136所述的方法，其特征在于，包括基于目标位置的质量或指定所述目标位置的排除的信息来忽略所述目标位置。
145.如权利要求136所述的方法，其特征在于，包括以质量类别对目标位置进行分类。
146.如权利要求136所述的方法，其特征在于，分析所述附加数据包括：应用最小质量阈值来标识一个或多个可接受的目标位置。
147.如权利要求146所述的方法，其特征在于，包括基于以下各项中的一项或多项来计算所述最小质量阈值：紧急程度、预期的停车时间间隔、和冲突的规则。
148.如权利要求125所述的方法，其特征在于，包括标识潜在地包括目标位置的区域。
149.如权利要求148所述的方法，其特征在于，所述区域包括可驾驶区域或不可驾驶区域或两者。
150.如权利要求148所述的方法，其特征在于，所述区域包括由所述车辆的面向前的侧所面向的区域。
151.如权利要求148所述的方法，其特征在于，所述区域包括形状或大小或两者。
152.如权利要求151所述的方法，其特征在于，包括基于交通状况或基于紧急程度或基于两者来确定所述形状或所述大小。
153.如权利要求148所述的方法，其特征在于，包括基于一个或多个目标位置的质量来确定所述区域。
154.如权利要求148所述的方法，其特征在于，包括在没有目标位置被标识出时扩展所述区域。
155.如权利要求148所述的方法，其特征在于，包括基于所述车辆的新位置来更新所述区域。
156.如权利要求148所述的方法，其特征在于，包括通过将所述区域离散化为潜在的目标地点来在所述区域中选择目标位置。
157.如权利要求148所述的方法，其特征在于，包括通过使用可用性数据来选择目标位置。
158.如权利要求157所述的方法，其特征在于，包括从以下各项中的一项或多项获取所述可用性数据：众包数据库、传感器、感知过程、历史数据库、停车场数据库、停车空间数据库、所述车辆和另一车辆。
159.一种自主车辆，包括：
(a)转向设备、加速设备和减速设备，所述转向设备、加速设备和减速设备响应来自驾驶控制系统的信号，以在道路网络上自主地驾驶所述车辆；
(b)接收设备，所述接收设备在所述车辆上，所述接收设备接收用于所述车辆进行速度降低安全操纵的请求信号，并且使所述驾驶控制系统分析数据并选择用于所述操纵的目标位置；以及
(c)通信元件，所述通信元件将指示命令的信号发送到所述驾驶控制系统以用于所述转向设备、加速设备和减速设备使所述车辆驾驶到所述目标位置并在所述目标位置处执行所述操纵。
160.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，所述目标位置包括目标停车地点。
161.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，所述速度降低操纵包括使所述车辆停车。
162.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，从乘员、远程操作员、或软件或硬件进程接收所述请求。
163.如权利要求162所述的自主车辆，其特征在于，所述请求信号包括从所述车辆中的用户接口接收到的、由所述车辆的乘员的交互而产生的数据。
164.如权利要求163所述的自主车辆，其特征在于，所述接口包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或者它们中的两个或更多个的组合。
165.如权利要求162所述的自主车辆，其特征在于，接收所述请求信号包括经由电信从所述远程操作员接收命令。
166.如权利要求162所述的自主车辆，其特征在于，由软件或硬件进程基于所述车辆的性能的退化而发起所述请求信号。
167.如权利要求166所述的自主车辆，其特征在于，所述性能的退化包括所述车辆的传感器或组件的性能的退化。
168.如权利要求162所述的自主车辆，其特征在于，通过检测到所述道路网络上的事件而发起所述请求信号。
169.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，所述数据包括紧急程度。
170.如权利要求169所述的自主车辆，其特征在于，所述紧急程度已由所述请求的发起者指示。
171.如权利要求169所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统通过对所述请求的算法分析来推断所述紧急程度。
172.如权利要求171所述的自主车辆，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、或类型、或它们中的两个或更多个的分析。
173.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，所述数据包括预期的停车时间间隔。
174.如权利要求173所述的自主车辆，其特征在于，所述预期的停车时间间隔已由所述请求的发起者指示。
175.如权利要求173所述的自主车辆，其特征在于，通过对所述请求的算法分析来推断所述预期的停车时间间隔。
176.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，所述数据包括交通数据、传感器数据、或地图数据、或它们中的两个或更多个。
177.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，分析所述数据包括评估一个或多个目标位置的质量。
178.如权利要求177所述的自主车辆，其特征在于，相对于所述车辆离线地评估所述质量。
179.如权利要求177所述的自主车辆，其特征在于，在所述车辆正驾驶时在线地评估所述质量。
180.如权利要求177所述的自主车辆，其特征在于，评估所述质量基于以下因素中的一个或多个：紧急状况、所述车辆在所述道路网络上的位置、交通速度、交通量、交通组成、车道选择、堵塞程度、从另一车辆的视线、与交叉路口的距离、专用车道的存在、地形、以及道路坡度。
181.如权利要求180所述的自主车辆，其特征在于，由数值表示所述因素中的一个或多个。
182.如权利要求181所述的自主车辆，其特征在于，所述数值中的每一个被映射到预定义的范围。
183.如权利要求180所述的自主车辆，其特征在于，对所述质量的计算包括向所述因素中的一个或多个分配权重。
184.如权利要求183所述的自主车辆，其特征在于，所述权重基于以下各项中的一项或多项：所述请求信号的特征、所述车辆的类型、法规、紧急程度和预期的停车时间间隔。
185.如权利要求180所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统基于目标位置的质量值或指定所述目标位置的排除的信息来忽略目标位置。
186.如权利要求180所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统以质量类别对目标位置进行分类。
187.如权利要求159所述的自主车辆，其特征在于，分析所述数据包括：应用最小质量阈值来标识一个或多个可接受的目标位置。
188.如权利要求187所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统基于以下各项中的一项或多项计算所述最小质量阈值：紧急程度、预期的停车时间间隔、和冲突的规则。
189.如权利要求188所述的自主车辆，其特征在于，分析所述数据包括标识潜在地包括目标位置的区域。
190.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述区域包括可驾驶区域或不可驾驶区域或两者。
191.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述区域包括由所述车辆的面向前的侧所面向的区域。
192.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述区域包括形状或大小或两者。
193.如权利要求192所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统基于交通状况或基于紧急程度或基于两者来确定所述形状或所述大小。
194.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统基于一个或多个目标位置的质量来确定所述区域。
195.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，当没有目标位置被标识出时，所述驾驶控制系统扩展所述区域。
196.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统基于所述车辆的新位置来更新所述区域。
197.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统通过将所述区域离散化为潜在的目标地点来选择目标位置。
198.如权利要求189所述的自主车辆，其特征在于，所述驾驶控制系统通过使用可用性数据来选择目标位置。
199.如权利要求198所述的自主车辆，其特征在于，包括从以下各项中的一项或多项获取所述可用性数据：众包数据库、传感器、感知过程、历史数据库、停车场数据库、停车空间数据库、所述车辆和另一车辆。
200.一种装置，包括：
用户接口设备，所述用户接口设备位于自主车辆中并且包括处理器和存储器，所述用户接口设备被配置成向车辆的乘员暴露(a)使所述乘员能够表达用于所述车辆进行速度降低操纵的请求信号的输入特征，以及(b)向所述乘员报告所述操纵的状态的输出特征。
201.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述速度降低操纵包括使所述车辆停车。
202.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输入特征的一部分或全部被可移除的或易碎的介质遮挡。
203.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输入特征包括按钮、开关、拉绳、踏板、垫、传感器、汽笛、显示器、或语音助手、或者它们中的两个或更多个的组合。
204.如权利要求203所述的装置，其特征在于，所述语音助手包括自然语言处理模块。
205.如权利要求204所述的装置，其特征在于，所述自然语言处理模块推断紧急程度。
206.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输入特征进一步使所述乘员能够标识目标位置。
207.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输入特征进一步使所述乘员能够表达紧急程度、预期的停车时间间隔、或两者。
208.如权利要求207所述的装置，其特征在于，基于按压的长度或按压的数量或两者来确定所述紧急程度。
209.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述处理器通过算法分析来推断紧急程度。
210.如权利要求209所述的装置，其特征在于，所述算法分析包括对口头请求的频率、音量、声音、语音、类型、或单词、或它们中的两个或更多个的分析。
211.如权利要求209所述的装置，其特征在于，所述算法分析包括对直至到达停车的估计时间、或直至到达停车的估计距离、或两者的分析。
212.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述处理器通过算法分析来推断预期的停车时间间隔。
213.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述处理器标识潜在地用于所述速度降低操纵的区域。
214.如权利要求213所述的装置，其特征在于，所述输出特征报告包括与目标位置有关的信息的所述区域，所述信息包括以下各项中的一项或多项：形状、大小、质量和直至到达所述目标位置的估计时间。
215.如权利要求214所述的装置，其特征在于，在没有目标位置被标识出时，所述输入特征允许所述乘员扩展所述区域。
216.如权利要求214所述的装置，其特征在于，所述输入特征允许所述乘员降低质量阈值。
217.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输出特征报告朝向目标位置的轨迹。
218.如权利要求200所述的装置，其特征在于，所述输入特征或所述输出特征或两者基于视觉通信或听觉通信或两者而起作用。
219.如权利要求200所述的装置，其特征在于，在所述乘员的个人设备上实现向所述乘员报告。