用于操作者技能减轻的系统和方法与流程

本文描述的实施例总体上涉及自主车辆。更具体地，实施例总体上涉及依照操作者行为和技能来控制车辆的系统和方法。

背景技术：

机动车辆的操作已经普及有一个多世纪了。车辆长久以来由胜任的操作者使用车辆内的诸如方向盘和踏板之类的控制装置来操作。然而，由于不同操作者具有不同的技能水平，因此操作者驾驶车辆的熟练度广泛地变化。如所预期的，有多年驾驶经验的人比对驾驶不熟悉的人在道路航行方面更熟练。另外，不同的驾驶情形需要不同的技能水平来安全驾驶。例如，操作者可能能够轻松地在某些居住区航行，但可能尚未掌握在高速公路上航行的技能组。操作者熟练度可以随着年龄、训练、先天能力或其它因素而变化。由于车辆本来就是危险设备，因此操作者的胜任力和熟练度是有价值的。

技术实现要素：

本文描述的系统和方法包括确定操作者熟练度并且依照所述熟练度来控制一个或多个车辆系统。在一个实施例中，公开了一种用于调节操作者的车辆访问的车辆调节系统。车辆调节系统可以包括一个或多个处理器以及可通信地耦接到一个或多个处理器的存储器。存储器可以存储测量模块，该测量模块包括在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器使用驾驶能力信息确定车辆中的操作者的驾驶能力度量的指令。存储器还可以存储比较模块，该比较模块包括在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器评价车辆中的至少一个车辆系统的车辆系统熟练度以及比较驾驶能力度量与车辆系统熟练度的指令。存储器还可以存储评价模块，该评模块包括在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器使用该比较针对至少一个车辆系统确定操作者的熟练度水平并且基于熟练度水平向操作者提供对至少一个车辆系统的访问的指令。

在另一个实施例中，公开了一种用于调节操作者的车辆访问的非暂态计算机可读介质。存储器可以存储在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器使用驾驶能力信息确定车辆中的操作者的驾驶能力度量的指令。存储器还可以存储用于评价车辆中的至少一个车辆系统的车辆系统熟练度的指令。存储器还可以存储用于比较驾驶能力度量与车辆系统熟练度的指令。存储器还可以存储用于使用该比较针对至少一个车辆系统确定操作者的熟练度水平的指令。存储器还可以存储用于基于熟练度水平向操作者提供对至少一个车辆系统的访问的指令。

在另一个实施例中，公开了一种用于调节操作者的车辆访问的方法。方法可以包括用驾驶能力信息确定车辆中的操作者的驾驶能力度量。方法还可以包括评价车辆中的至少一个车辆系统的车辆系统熟练度。方法还可以包括比较驾驶能力度量与车辆系统熟练度。方法还可以包括使用该比较针对至少一个车辆系统确定操作者的熟练度水平。方法还可以包括基于熟练度水平向操作者提供对至少一个车辆系统的访问。关于附图和以下描述可以更清楚地理解本申请的实施例。

附图说明

为使可以详细地理解本公开的上述特征的方式，可以通过参考实施例来更具体地描述以上简要总结的本公开，在附图中图示了这些实施例中的一些。然而，要注意，附图仅示出了本公开的典型实施例，并且因此将不被视为限制其范围。本公开可以允许有其它等效的实施例。

图1是根据本文描述的实施例的可用作车辆调节系统的部分的车辆的框图。

图2a是根据本文描述的实施例的用于调节操作者的车辆访问的车辆调节系统的图示。

图2b是根据一个或多个实施例的车辆调节系统的示意图。

图3描绘了根据本文描述的实施例的在结合了车辆调节系统的车辆中的操作者。

图4是根据一个或多个实施例的用于调节操作者的车辆访问的方法的流程图。

为了便于理解，在可能的情况下，使用相同的附图标记指定附图共有的相同元件。另外，一个实施例的元件可以有利地适于用于本文描述的其它实施例。

具体实施方式

本文描述的系统和方法确定一个或多个车辆系统的操作者熟练度。然后，该熟练度可以被用于限制或允许操作者访问所述车辆系统。本文描述的实施例利用来自车辆的控制器访问网络(can)总线、外部环境传感器和其它部件的数据。系统和方法监视操作者的行为，并且确定他们对车辆进行一般操作以及对车辆的一个或多个部件进行操作的“可信赖”或“有技能”的程度。在一些示例中，车辆可以将操作者的决策与相同情况下车辆将进行的操作进行比较，以确定操作者的技能水平。

一旦系统和方法已确定操作者的技能水平(例如，操作者熟练度)，系统和方法就接着可以允许车辆交互和控制的适当水平。在一个示例中，当最大技能水平被确定时，车辆可以允许最大行为范围。在这点上，操作者然后可以在任何环境中以及在任何区域中操作车辆。然而，如果操作者不是高度有技能的或者以其它方式影响了他们的正常技能水平(即，新的操作者或被暂时削弱的操作者)，则本文描述的系统和方法可以对车辆的能力设置“严格上限”，以便保证半自主和自主系统可以确保车辆安全。操作控制可以采取限制操作者操作车辆的时间(例如，一天中的某些时间)、操作者操作车辆的地点(例如，城市驾驶、居住区驾驶、高速公路驾驶等)、操作者操作车辆时的状况(例如，高交通量、恶劣天气等)的形式、其它形式的操作者限制或其组合。

另外，本文描述的系统和方法适用于给定的操作者。在一个示例中，如果操作者始终跑过停车标志，则系统和方法学习到所述操作者的能力较弱，并且使车辆的能力减少。如果操作者然后学习正确地停车，则系统和方法然后可以学习该新行为并放宽以上限制。当应用于新的操作者时，系统和方法可以充当教学工具。当操作者在新场景中展示胜任力时，系统解锁新的车辆能力(例如，速度、高速公路入口等)。从这个意义上讲，本文描述的系统和方法是“驾驶表现的游戏化”，而实际上并未将驾驶本身变成游戏。随着操作者的技能进步，操作者被给予对不同功能的访问。关于附图和以下描述可以更清楚地理解本申请的实施例。

参照图1，图示了车辆100的示例。如本文使用的，“车辆”是任何形式的机动化运输工具。在一个或多个实现方式中，车辆100是汽车。尽管本文将相对于汽车描述布置，但是将理解的是，实施例不限于汽车。在一些实现方式中，车辆100可以是例如可以自主地、半自主地或由车辆内的操作者手动地操作的任何其它形式的机动化运输工具。车辆100可以包括车辆调节系统170或支持车辆调节系统170的能力，因此受益于本文讨论的功能。

车辆100还包括各种元件。将理解的是，在各种实施例中，车辆100可能不必具有图1中示出的所有元件。车辆100可以具有图1中示出的各种元件的任何组合。另外，除了图1中示出的那些元件之外，车辆100还可以具有附加元件。在一些布置中，车辆100可以在没有图1中示出的元件中的一个或多个的情况下被实现。虽然图1中各种元件被示出为位于车辆100内，但是将理解的是，这些元件中的一个或多个可以位于车辆100的外部。另外，所示出的元件可以在物理上分开大的距离。

在图1中示出并且将连同后续附图一起描述车辆100的可能元件中的一些。然而，出于使该描述简洁的目的，将在讨论了图2至图4之后提供对图1中的许多元件的描述。另外，将理解的是，为了图示的简便和清楚，在适当的情况下，在不同的附图当中重复附图标记以指示对应或类似的元件。另外，讨论概述了诸多具体细节，以提供对本文描述的实施例的更透彻理解。然而，本领域技术人员将理解，可以使用这些元件的各种组合来实践本文描述的实施例。

参照图2a更清楚地描述车辆调节系统170。车辆调节系统170被示出为包括图1中描绘的来自车辆100的处理器110。因此，处理器110可以是车辆调节系统170的部分，车辆调节系统170可以包括与处理器110分开的处理器，或者车辆调节系统170可以通过数据总线或另一通信路径访问处理器110。在一个实施例中，车辆调节系统170包括存储器214，存储器214存储测量模块220、比较模块230和评价模块240。存储器214是随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、硬盘驱动器、闪速存储器或用于存储模块220、230和240的其它合适存储器。模块220、230和240可以是例如计算机可读指令，这些计算机可读指令在由处理器110执行时使处理器110执行本文公开的各种功能。

测量模块220总体上包括用于控制处理器110使用驾驶能力信息260确定车辆中的操作者的驾驶能力度量265的指令。更具体地，驾驶能力信息265广泛地覆盖关于操作者在操作车辆100时的表现和个人特性的信息，诸如行为、特殊习惯、个性、医疗信息以及可以直接或间接与操作车辆时的表现相关的其它信息。当诸如推进系统141、制动系统142、转向系统143、信令系统146、其它系统及其组合之类的车辆的一个或多个车辆系统与操作车辆相关时，驾驶能力信息260可以包括操作者操纵该一个或多个车辆系统的能力。在一个示例中，驾驶能力信息260可以包括驾驶经验、控制车辆系统中的任一个或全部的能力、操作者习惯的特定环境、能力随时间的变化、关于操作者的医疗信息(例如，日落综合征、痴呆症发作等)、传感器数据或可以与驾驶能力相关的关于操作者的其它信息。

驾驶能力信息260可以包括使用一个或多个传感器收集的信息。如本文使用的，传感器可以包括被定位在或者内部(例如，被定位在车辆的内部)或者外部(被定位在车辆的外部)的传感器。可以适于本文描述的系统和方法的示例性传感器包括图像捕获设备(例如，相机、热成像)、音频设备(例如，麦克风)等等。传感器可以是被描绘为图1的车辆100的部分的传感器系统120的部分。在一个实施例中，测量模块220可以使用传感器系统120接收驾驶能力信息260。测量模块220可以在操作者驾驶车辆之前、期间或之后从传感器系统120接收数据。可以被用于产生驾驶能力信息260的由传感器收集的关于操作者的数据包括面部表情、视线、定位、导致车辆移动的动作、注意力和警觉性等等。如此，驾驶能力信息260是与操作者的驾驶能力相关的信息，并且可以包括驾驶能力度量265。

驾驶能力度量265是由车辆调节系统170收集的关于车辆系统140中的一个或多个的操作者表现的信息。驾驶能力度量265可以作为驾驶能力信息260的部分被存储。驾驶能力度量265可以被数值地表示，诸如一系列数字或范围，这些数字或范围指示关于一个或多个系统的操作者表现的某个部分。驾驶能力度量265可以是操作者驾驶能力的一个或多个指示物的集合。在一个实施例中，驾驶能力度量265可以是与驾驶特性相关的一系列测量。驾驶能力度量265尽管与作为其来源的车辆系统140固有地相关，但是可以直接或间接地可适用于车辆系统140中的每一个。驾驶能力度量265的示例性实施例包括位置的改变、速度、加速度、急放(surging)、距障碍物的距离、车道位置的维持等等。设想到其它实施例而没有在本文中具体阐述。

使用传感器系统120，测量模块220还可以收集关于环境的信息，该信息可以被用在评价操作者的熟练度水平255。在一个实施例中，测量模块220可以确定操作者在特定的驾驶条件组下应该如何表现。如此，测量模块220可以收集环境信息270，环境信息270可以形成车辆调节系统170确定预期操作者驾驶行为的基础。环境信息270可以包括在一个或多个时间点期间从车辆100周围的环境收集到的信息。在一个实施例中，环境信息270包括关于车辆的位置、大气条件、一天中的时间、交通量水平、总体位置类型(街区、高速公路等)等等的信息。使用环境信息270和驾驶能力信息260，测量模块220可以评价操作者能力，该操作者能力可以作为驾驶能力度量265的部分被存储。

比较模块230通常包括用于控制处理器110评价车辆100的车辆系统140的车辆系统熟练度250的指令。如以上参照图1描述的车辆系统140可以包括车辆系统熟练度250。车辆系统熟练度250是车辆调节系统170已指定为访问车辆系统140中的一个或多个或去除对车辆系统140中的一个或多个的限制的边界的操作者熟练度。车辆系统熟练度250可以针对特定车辆系统被个性化或者被一般地提供。在一些实施例中，车辆系统熟练度250可以被分层级，一旦操作者被确定为具有使该操作者有资格获得特定级别的访问的驾驶能力度量265，就可以使该级别的所有系统可用。在其它实施例中，车辆系统熟练度250被单独地关联，使得相对于那个车辆系统的操作者表现来控制操作者可用的访问级别。

比较模块230还可以包括用于比较驾驶能力度量265与车辆系统熟练度250的指令。一旦已经建立了车辆系统熟练度250，就可以将驾驶能力度量265与车辆系统熟练度250进行比较。来自比较模块230的比较可以包括定性测量(例如，操作者以“平均水平”执行转向功能)和定量测量(例如，访问转向系统的最小车辆系统熟练度为10中的2.5并且操作者的驾驶能力度量265为6.7)。车辆系统熟练度250可以包括车辆的人类操作的限制和车辆系统140的限制二者。如此，车辆系统熟练度250可以是车辆特定的，具有与特定操作者和/或特定车辆相关的限制。同样，随着车辆系统140劣化或被维修，车辆系统熟练度250可以随时间而变化。在其它实施例中，车辆系统熟练度250可以随时间而变化，以反映具有更多使用或劣化的系统的安全操作的限制。

在其它实施例中，可以在比较在第二系统处操作者的驾驶能力度量265时比较或考虑在第一系统处操作者的驾驶能力度量265。在一个示例中，在转向系统143(即，第二系统)处操作者的驾驶能力度量265与转向系统143的车辆系统熟练度250顺利地比较。然而，在推进系统141(即，第一系统)处操作者的驾驶能力度量265与推进系统141的车辆系统熟练度250不利地比较。然后，比较模块230可以在转向系统143处的比较中使用推进系统141处的比较，或者反之亦然。

评价模块240通常包括用于控制处理器110使用比较针对车辆系统确定操作者的熟练度水平255的指令。操作者的熟练度水平255是如根据驾驶能力度量确定的操作者对于所考虑的车辆系统的胜任力和熟练度。可以关于期望行为285确定操作者的熟练度水平255。期望行为285可以是由车辆调节系统170预期的来自操作者的车辆控制行为。期望行为285可以得自各种来源，包括收集到的操作者信息(例如，使用多个操作者来源来创建操作者模型)、最佳操作者信息(例如，专家操作者)、车辆控制模型(例如，基于自主驾驶系统的操作的预期操作者行为)或可以提供预期操作者行为的指示的其它来源。期望行为285可以包括适当的转弯，给予其它车辆的泊位、牵引力的维持、在特定驾驶条件下的控制、动作定时、注意力以及其它安全性和车辆控制相关因素。

评价模块240还可以包括用于依照熟练度水平255来控制车辆系统140的指令。评价模块240可以与诸如数据存储装置115、传感器系统120、车辆系统140、自主驾驶模块160、增强现实系统180、其它系统或其组合之类的车辆100中的一个或多个系统或设备通信。然后，评价模块240可以或者停止或者限制对所连接的系统的访问，使得操作者对所述系统的访问级别反映出熟练度水平255。评价模块240还可以将关于车辆系统140中的各种限制和许可的指导转发给操作者。评价模块240可以包括将信息以图形或口头形式提供给车辆100中的操作者，诸如通过参照图1描述的增强现实系统180。

在可选实施例中，期望行为285可以作为操作者模型280的部分被存储。操作者模型280是信息的集合，该信息的集合向车辆调节系统170提供关于一个或多个驾驶行为和动作的质量的指导。操作者模型280可以包括收集到的关于一个或多个操作者的驾驶信息。在该实施例中，关于一个或多个操作者的驾驶信息可以被用在确定期望行为285中。在一个示例中，驾驶信息被用来创建模型以预测期望行为。在另一个示例中，驾驶信息被用来选择或修改预先存在的模型。本领域的技术人员将理解可用于所述驾驶信息的使用的各种排列置换。

如上所述，熟练度水平255可以是或者分层级的或者单独关联的实现方式。在分层级的实现方式中，一个或多个车辆系统140的熟练度水平被概括为技能范围，诸如从新手到专家的技能范围。在分层级的实现方式的一个示例中，一旦驾驶能力度量265达到被认为是中间的水平，则使所有车辆系统140在非高速公路环境中可用。在单独关联的实现方式中，单独地呈现车辆系统140中的每一个的熟练度水平255，并且基于所述单独测量来控制车辆系统140。在单独关联的实现方式的一个示例中，针对转向、制动、控制、响应性等等确定驾驶能力度量265，使得每个系统的可用性取决于单独的度量。料想到其它实施例而没有在本文中具体阐述。

评价模块240还可以包括用于基于熟练度水平255提供对车辆系统的访问的指令。在本文描述的实施例中，通过车辆调节系统170，车辆100可以控制对车辆系统140的访问。评价模块240可以限制或允许对一个或多个车辆系统140的访问。在另一个实施例中，评价模块240可以允许对车辆系统140的部分的访问，诸如限制车辆速度。在其它实施例中，评价模块240可以基于诸如操作者意图操作车辆100的一天中的时间或位置之类的环境参数来控制对车辆系统140的访问。

另外，评价模块240可以包括用于基于各种事件(诸如随时间)、基于健康状况或者随着操作者的熟练度水平255的提高来调制对车辆系统140的访问的指令。车辆调节系统170可以随时间而更新，收集与操作者的熟练度水平255相关的信息。可以关于一天中的时间(例如，太阳升起时有改善)、位置(例如，操作者在街区中驾驶得更熟练)等等来确定熟练度水平255。另外，如上所述的车辆调节系统170可以适应于多个操作者。车辆调节系统170通过模块220、230和240可以创建多个简档。与特定操作者相关联的每个简档可以包括每个操作者的单独的熟练度水平255，使得每个操作者基于单独的能力访问车辆系统140。

图2b描绘了根据一个或多个实施例的车辆调节系统170的示意图。车辆调节系统170通过测量模块220收集关于操作者和环境的信息。该信息被转发到比较模块，比较模块设置访问系统的边界并且将操作者熟练度与所述边界进行比较。然后，来自比较模块230的比较被转发到评价模块240，评价模块240确定操作者熟练度并且基于所述熟练度允许访问。

如这里示出的，测量模块220接收来自诸如传感器系统120之类的传感器系统的输入。接收到的信息可以包括关于在操作车辆100时的操作者表现的信息以及关于环境和周遭的信息。传感器系统120的传感器可以包括图像捕获设备、音频捕获设备、lidar、radar等等。然后，接收到的信息可以由测量模块220处理为以上参照图2a描述的驾驶能力信息265和环境信息270。然后，包括驾驶能力度量265的驾驶能力信息260和环境信息270可以被转发给比较模块230。

然后，比较模块230可以将驾驶能力度量265和环境信息270应用于所确定的车辆系统熟练度250。最初，比较模块230形成车辆系统熟练度250。可以基于环境信息270、以其它操作者表现或模型系统(例如，操作者模型280)为基础的根据情况的预期等等来创建车辆系统熟练度250。如上所述，操作者模型280可以得自多个来源，既有车辆100本地的又有远程的(例如，经由“云”290的服务器292)。然后，可以依照与操作者表现相关的环境信息270，将驾驶能力度量265应用于车辆系统熟练度。驾驶能力度量265在这里被示为分开的元素，但是要理解，驾驶能力度量265可以是如以上参照图2a描述的驾驶能力信息260的一部分。

另外，驾驶能力信息260可以应用于确定或以其它方式修改驾驶能力度量265与车辆系统熟练度250的比较。在一个示例中，驾驶能力信息260包括关于操作者怒路症的信息。在这种情形下，操作者原本将有资格访问车辆系统140。然而，基于该怒路症信息和关于高速公路交通量的信息，车辆调节系统170接着可以修改该比较，以反映以上信息。本领域的技术人员将理解关于以上比较的可用的各种排列置换。料想到其它实施例而没有在本文中具体阐述。

然后，比较模块230可以将该比较转发给评价模块240。然后，评价模块240可以根据该比较确定熟练度水平255，如以上参照图2a描述的。然后，操作者的熟练度水平被用来针对该操作者确定对车辆系统140的调节。评价模块240还可以被更新，使得随着驾驶能力度量265改变，熟练度水平255和对车辆系统140的访问相应地改变。可以以多种方式修改对车辆系统140的访问。在一个示例中，如果操作者没有允许访问一个或多个车辆系统140的熟练度水平255，则可以将对所述车辆系统140的控制交给诸如自主驾驶模块160之类的自主驾驶模块。在另一个示例中，车辆调节系统170可以控制所述车辆系统140。在另一个示例中，在有或没有用于补充操作者控制的车辆系统的自主控制的情况下，可以限制而非完全停止对所述车辆系统的访问。

因此，车辆调节系统170可以使用操作者熟练度和表现来控制车辆100，从而为操作者和公众提供诸多益处。当操作者可能不能手动控制时，车辆调节系统170通过为操作者自主控制来增加道路上的安全性。另外，车辆调节系统170可以通过对操作者进行关于车辆调节的教育来帮助操作者学习更安全地驾驶。最终，车辆调节系统170可以随时间而改变控制级别，从而再肯定操作者信心并且随着驾驶熟练度改变而提供适当的车辆访问。

图3描绘了根据本文描述的实施例的车辆100的内部部分300中的操作者304。在该实施例中，车辆100结合了车辆调节系统170。操作者304位于车辆100的操作者座椅306中。车辆100可以是半自主的或自主的，如参照图1描述的。通常，车辆100可以包括挡风玻璃308和仪表板310以及镜318。车辆100还可以包括内部传感器315，诸如图像捕获设备312a和312b(例如，相机或红外传感器)和/或一个或多个音频捕获设备314a和314b(例如，麦克风或声纳)。在一些实施例中，图像捕获设备312a和312b以及音频捕获设备314a和314b被集成到车辆100中，诸如被集成到仪表板310和/或镜318中。本文描述的实施例中使用的传感器还可以包括外部传感器330a和330b，外部传感器330a和330b可以是被描述为图1中的传感器系统120的部分的传感器中的一个或多个。

在本文示出的示例性实施例中，车辆调节系统170通过来自测量模块220的指令开始。测量模块220包括用于收集操作者304的驾驶能力信息260的指令。系统170可以开始于操作者304操作车辆100通过一个或多个位置，诸如街区、高速公路、越野或可以操作车辆的其它位置。然后，测量模块220访问一个或多个内部传感器，诸如图像捕获设备312a和312b和/或音频捕获设备314a和314b。图像捕获设备312a和312b可以是诸如摄像机之类的能够收集一个或多个物体的图像的任何设备。图像捕获设备312a和312b可以被定位以收集车辆100的内部部分300的一部分的图像。在一个实施例中，图像捕获设备312被定位在车辆100的内部部分300中，诸如与仪表板310或镜318一起集成。

通过内部传感器315，测量模块220可以收集关于操作者304的驾驶能力信息260的信息，包括注意范围、焦点、空间识别、基于位置的适用驾驶法规的知识、操纵、加速度等等。在本文描绘的实施例中，测量模块220使用图像捕获设备312a和312b以及音频捕获设备314a和314b来收集来自操作者304的语音、视线方向、方向盘的移动、定位和姿势等等。来自传感器系统120的其它车辆传感器(例如，燃料流量传感器、gps传感器等)可以被结合到驾驶能力信息260中并且被用来提供车辆动作和表现的实时测量。

在测量模块220收集关于操作者304的信息的同时，操作者302可以以标准方式操作车辆100。车辆调节系统170可以在确定操作者的熟练度水平255之前具有默认的访问级别。默认的访问级别可以是由系统170、操作者304或终端用户确定的完全访问、受限制访问等等。车辆调节系统170可以在诸如日、周或月的时段之类的时间段内收集驾驶能力信息260。驾驶能力信息260可以包括操作者304的驾驶能力度量265。基于操作者在车辆100中的表现，驾驶能力度量265可以包括用于特定车辆系统140的数据点。可以与环境信息270同时地收集以上数据和信息，环境信息270可以被用来通过与驾驶能力信息260的关联来指示动作和观察的结果。

在其它实施例中，操作者304可以已经以前一次或多次操作车辆100或具有车辆调节系统170的至少一部分的另一车辆。在这种情况下，车辆调节系统170可以具有先前存储在数据库210中或另一数据存储装置中的驾驶能力信息260、驾驶能力度量和/或环境信息270。在该实施例中，车辆调节系统170可以访问或检索驾驶能力信息260和/或环境信息270，以用于确定本文描述的车辆调节。在这里示出的示例中，默认地，操作者304具有对车辆系统140的完全访问。

车辆调节系统170使用测量模块220可以将驾驶能力信息260、驾驶能力度量265、环境信息270和/或操作者模型280转发给比较模块230。比较模块230可以包括用于依照环境信息270确定或获取车辆系统熟练度250的指令。可以在车辆100正由操作者304操作的同时确定车辆系统熟练度250。另外，车辆系统熟练度250可以结合操作者模型280。当操作者304在正常操作期间控制车辆100时，可以由车辆调节系统170检测车辆系统140的能力。在这里示出的示例中，操作者304正在街区街道上操作车辆100。其它示例可以包括不同的位置、较高的速度速率或可以被用来区分各种车辆系统140的能力的其它因素。

在该时间期间，车辆调节系统170正在收集关于转向柱的正确移动、车辆位置的异常变化、轮胎和道路之间的牵引力的维持、加速期间燃料流的质量、适当的氧气混合以及车辆100的其它操作特性的信息。可以由测量模块220、比较模块230或其组合来收集该信息。可以将以上信息与操作者模型280进行比较，以创建车辆系统熟练度，确定可以维持对车辆100的每个系统的控制和/或安全性的来自可能操作者(例如，操作者304)的输入，该输入以其它方式被称为车辆系统熟练度250。

比较模块230还可以包括用于依照驾驶能力信息260将驾驶能力度量265与车辆系统熟练度250进行比较的指令。如上所述，车辆系统熟练度250包括可以维持车辆系统140中的每一个的安全性和/或控制的输入或输入范围。因此，然后，可以将从操作者304接收的输入与车辆系统140中的至少一个的车辆系统熟练度250进行比较。该比较可以是确定驾驶能力度量265是否落在车辆系统熟练度250之内或附近。在其它实施例中，比较模块230的比较可以是基于与由车辆系统熟练度250设置的输入或输入范围的接近度。比较模块230的比较还可以包括驾驶能力度量265与车辆系统熟练度250的统计测量。在一个示例中，操作者304可以在交叉路口340处总共进行六(6)次转弯。在六次转弯中，只有五(5)次可以被认为是熟练的，而第六次转弯被认为是远远不足的。在这种情况下，平均值可能指示转向系统143的偏远(outlying)的驾驶能力度量265。然而，驾驶能力度量265中的离群值的排除或标准偏差可以指示操作者304落入如上所述的车辆系统熟练度250之内。

然后，评价模块240可以应用来自比较模块230的比较，以确定操作者304的熟练度水平。然后，可以依照由环境信息270和驾驶能力信息260提供的驾驶事件、状况和情形来分析来自操作者304的信息(包括车辆系统熟练度250和驾驶能力度量265)的比较，以确定操作者304的熟练度水平255。因此，以这种方式，评价模块240可以充当比较模块230处的比较的检查。

使用上文中的示例，操作者304正在街区街道驾驶，并且在交叉路口340处的总共六次转弯中有一次不足转弯。如上所述，驾驶能力度量265的平均值指示转向系统143的偏远的驾驶能力度量265。这里，评价模块240查阅驾驶能力信息260以获得解释驾驶能力度量265的测量的信息。另外，评价模块240可以查阅环境信息270以获得使真实世界事件与驾驶能力度量265相关的信息。在该查阅中，评价模块240可以从环境信息270中识别出在不足转弯期间动物越入交叉路口340。然后，评价模块240可以使用驾驶能力信息260来确认操作者304的动作与躲避动物的避让操纵一致。然后，评价模块240可以选择从评价中排除不足转弯，并且基于驾驶能力信息260和环境信息270来相应地确定熟练度水平255。本领域的技术人员将理解，以上示例可以被扩展到各种事件。

在确定了熟练度水平255的情况下，评价模块240然后可以提供或控制对车辆系统140的访问。如针对以上示例阐述的，默认地，车辆系统140可用于操作者304。这里，评价模块240已确定操作者304具有对于转向系统143足够的熟练度水平255。如此，评价模块240维持操作者304的完全访问。在其它实施例中，评价模块240可以从减少的/受限制访问移动至完全访问、从完全访问移动至减少的/受限制访问、或情形允许的其它情况。

在其它实施例中，车辆调节系统170通过评价模块240可以向操作者304提供关于熟练度水平255的信息。在一个实施例中，评价模块240可以包括用于使用控制台显示器324向操作者304提供信息的指令。在另一个实施例中，评价模块240可以包括用于使用在这里被示出为操作者显示器320的增强现实系统180向操作者304提供信息的指令。在或者控制台显示器324或者增强现实系统实施例中，评价模块240可以向操作者304提供关于熟练度水平255的有用数据或指导。在一个示例中，评价模块240为操作者304或为其它操作者提供熟练度水平255和适当的解释。评价模块240还可以提供关于校正措施或其它提示的指导，以帮助操作者304改进他或她的驾驶。

车辆调节系统170可以为车辆操作者提供诸多益处。系统170可以为车辆操作者的驾驶风格和习惯提供洞见，并且如果有要改进的地方，则系统170可以提供用于改进他们的驾驶的指导。另外，如果操作者在车辆操作期间没有表现出合理的决策或技能，则系统170可以通过限制操作者的驾驶来使道路更安全。

图4是根据一个或多个实施例的用于调节操作者的车辆访问的方法400的流程图。该方法可以包括在车辆操作之前、期间或之后确定操作者的熟练度水平。一旦已经建立了操作者熟练度水平，该方法就可以确定操作者可以安全操纵车辆的控制级别。如以上关于系统170所描述的和如本文描述的，控制级别可以是分层级的、情形等等。方法400可以包括在402处确定车辆中的操作者的驾驶能力度量。然后，在404处，可以评价车辆的车辆系统的车辆系统熟练度。然后，在406处，可以比较驾驶能力度量与车辆系统熟练度。在408处，使用比较，可以针对车辆系统确定操作者的熟练度水平。然后，在410处，可以基于熟练度水平提供对车辆系统的访问。

方法400可以开始于在402处确定车辆中的操作者的驾驶能力度量。驾驶能力度量是一个或多个车辆系统处操作者的驾驶能力的确定。驾驶能力度量可以包括与车辆系统相关的操作者的单独技能水平或总体技能水平。在一个实施例中，驾驶能力度量是数值度量。驾驶能力度量可以基本上类似于参照图2a和图2b描述的驾驶能力度量265。可以基于从诸如传感器系统120之类的一个或多个传感器收集的信息来确定驾驶能力度量。如上，驾驶能力度量可以针对车辆系统140中的特定车辆系统被个性化，或者驾驶能力度量可以是分层级的。在其它实施例中，驾驶能力度量可以被诸如另一车辆、模拟器等等之类的外部源收集。

在一些实施例中，驾驶能力度量可以随操作者熟练度而变化。操作者熟练度随经验、实践、年龄、健康和其它因素的变化而变化。这样，驾驶能力度量被预期为随时间而改变。方法400可以包括基于操作者熟练度改变来改变驾驶能力度量。另外，方法400可以包括针对每个操作者的单独的驾驶能力度量。在一个或多个实施例中，驾驶能力度量可以被确定是诸如参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170之类的系统的部分。在一个实施例中，车辆调节系统170的测量模块220可以包括用于使用驾驶能力信息来确定车辆中的操作者的驾驶能力度量的指令。驾驶能力度量可以包括使用诸如车辆100的传感器系统120之类的一个或多个传感器收集信息。驾驶能力度量可以作为诸如车辆100的数据库210之类的数据库的部分被存储。

然后，在404处，可以评价车辆的车辆系统的车辆系统熟练度。然后，方法400可以确定车辆系统140的车辆系统熟练度。车辆系统熟练度是方法400用来调解对车辆系统140的访问的熟练度。车辆系统熟练度可以与参照图2a和图2b描述的车辆系统熟练度250基本上类似。可以关于环境信息、操作者模型等等来确定车辆系统熟练度。车辆系统熟练度可以针对特定车辆系统被个性化，被分层级以总体反映控制车辆系统的能力等等。车辆系统熟练度可以包括用于熟练度的各种参数，包括一天中的时间、所述操作的位置、恶劣天气等等。另外，车辆系统熟练度可以基于车辆劣化、环境变化等而随时间变化。

在一个或多个实施例中，车辆系统熟练度可以被确定是诸如参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170之类的系统的部分。在一个实施例中，车辆调节系统170的比较模块230可以包括用于评价诸如车辆100的车辆系统140之类的车辆的车辆系统的车辆系统熟练度的指令。驾驶能力度量可以包括使用诸如车辆100的传感器系统120之类的一个或多个传感器收集信息。车辆系统熟练度可以作为诸如车辆100的数据库210之类的数据库的部分被存储。

然后，在406处，可以比较驾驶能力度量与车辆系统熟练度。驾驶能力度量反映了操作者的能力，而车辆系统熟练度表示在对系统的一个或多个访问级别可用之前的一个或多个有效边界。这样，与车辆系统熟练度相比，方法400比较驾驶能力度量并确定驾驶能力度量落在哪里。来自方法400的比较可以包括确定驾驶能力度量与车辆系统熟练度之间的相对接近度。在一个或多个实施例中，该比较可以作为诸如参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170之类的系统的部分被执行。在一个实施例中，车辆调节系统170的比较模块230可以包括用于使用驾驶能力信息来确定车辆中的操作者的驾驶能力度量的指令。驾驶能力度量可以包括使用诸如车辆100的传感器系统120之类的一个或多个传感器收集信息。驾驶能力度量可以作为诸如车辆100的数据库210之类的数据库的部分被存储。

在408处，使用比较，可以针对车辆系统确定操作者的熟练度水平。方法400可以使用比较、环境信息、驾驶能力信息等等来确定操作者的熟练度水平。环境信息可以包括在一个或多个时间点期间从车辆周围的环境收集到的信息。驾驶能力信息可以包括关于驾驶能力度量收集的信息。在一个实施例中，驾驶能力度量提供针对驾驶系统的足够或不足的熟练度的数值指示，而环境信息和驾驶能力信息提供了关于驾驶能力度量的情况的指导。

驾驶能力信息、驾驶能力度量和环境信息可以基本上类似于参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170的驾驶能力信息260、驾驶能力度量265和环境信息270。在一个或多个实施例中，熟练度水平可以被确定为诸如参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170之类的系统的部分。在一个实施例中，车辆调节系统170的评价模块240可以包括用于使用比较来针对车辆系统确定操作者的熟练度水平的指令。可以使用驾驶能力信息260、驾驶能力度量265和环境信息270来得出熟练度水平。可以使用诸如车辆100的传感器系统120之类的一个或多个传感器来收集驾驶能力信息260、驾驶能力度量265和环境信息270。熟练度水平255可以作为诸如车辆100的数据库210之类的数据库的部分被存储。

然后，在410处，可以基于熟练度水平提供对车辆系统的访问。在在确定了熟练度水平的情况下，方法400然后可以依照熟练度水平来更改车辆系统访问。在默认开始于完全访问的车辆中，方法400可以依照不足的熟练度水平来减少访问，或者以其它方式维持所述车辆系统访问。在开始于受限制访问或无访问的车辆中，方法400可以依照足够的熟练度水平来增加车辆系统访问，依照不足的熟练度水平而维持限于无访问，或者以其它方式更改访问以反映足够或不足的熟练度水平。

在其它实施例中，方法400可以向操作者提供与熟练度水平相关的指导。该指导可以包括操作者熟练度水平、关于评分和测量的解释以及可能的改进之处。可以诸如通过显示器在口头上递送指导。可以适用于方法400的一种这样的显示器是参照图3描述的车辆100的显示器324。在一个或多个实施例中，车辆系统访问可以作为诸如参照图2a和图2b描述的车辆调节系统170之类的系统的部分被提供。在一个实施例中，车辆调节系统170的评价模块240可以包括用于基于熟练度水平提供对车辆系统的访问的指令。如上所述，对车辆100的车辆系统140的访问可以反映操作者的熟练度水平255。

本文描述的方法400可以基于操作者的熟练度水平来控制对一个或多个车辆系统的访问。如此，方法400为操作者和周围环境二者提供诸多益处。方法400可以提供受操作者能力限制的控制，这可以为操作者和其它驾驶员增加道路安全性。另外，方法400可以包括向操作者提供关于熟练度水平的指导，这将有助于操作者改进驾驶表现。

现在，图1将作为本文公开的系统和方法可以在其内操作的示例车辆环境被充分详细地讨论。在一些实例中，车辆100被配置为在自主模式、一种或多种半自主操作模式和/或手动模式之间选择性地切换。在转变为手动模式时也被称为移交的这种切换可以以现在已知或以后开发的合适方式来实现。“手动模式”意指根据从操作者(例如，人类使用者/驾驶员)接收到的输入来执行车辆的导航和/或操纵中的全部或大部分。

在一个或多个实施例中，车辆100是自主车辆。如本文使用的，“自主车辆”是指以自主模式操作的车辆。“自主模式”是指使用一个或多个计算设备沿着行驶路线导航和/或操纵车辆100，以在来自操作者的输入很少或没有输入的情况下控制车辆100。在一个或多个实施例中，车辆100是高度自动化或完全自动化的。在一个实施例中，车辆100被配置有一种或多种半自主操作模式，在该一种或多种半自主操作模式中，一个或多个计算设备执行车辆的沿着行驶路线的导航和/或操纵的一部分，并且车辆操作者向车辆提供输入以执行车辆100的沿着行驶路线的导航和/或操纵的一部分。因此，在一个或多个实施例中，车辆100根据特别定义的自主级别进行自主操作。例如，车辆100可以根据汽车工程师协会(sae)自动车辆分类0-5进行操作。在一个实施例中，车辆100根据sae级别2进行操作，其提供通过在没有操作者输入的情况下进行制动、加速和转向来控制车辆100的自主驾驶模块160，但是操作者将监视驾驶并且保持警惕并做好准备，以在自主驾驶模块160无法正确地响应或以其它方式不能够充分地控制车辆100时干预控制车辆100。

车辆100可以包括一个或多个处理器110。在一种或多种布置中，(一个或多个)处理器110可以是车辆100的主处理器。例如，(一个或多个)处理器110可以是电子控制单元(ecu)。车辆100可以包括用于存储一种或多种类型的数据的一个或多个数据存储装置115。数据存储装置115可以包括易失性和/或非易失性存储器。合适的数据存储装置115的示例包括ram(随机存取存储器)、闪速存储器、rom(只读存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、寄存器、磁盘、光盘、硬盘驱动器或任何其它合适的存储介质或者其任何组合。数据存储装置115可以是(一个或多个)处理器110的部件，或者数据存储装置115可以可操作地连接到(一个或多个)处理器110以供其使用。如在本描述中通篇使用的术语“可操作地连接”可以包括直接或间接连接，包括没有直接物理接触的连接。

在一种或多种布置中，一个或多个数据存储装置115可以包括地图数据116。地图数据116可以包括一个或多个地理区域的地图。在一些实例中，地图数据116可以包括关于一个或多个地理区域中的道路、交通控制设备、道路标记、结构、特征和/或地标的信息或数据。地图数据116可以采用任何合适的形式。在一些实例中，地图数据116可以包括区域的俯瞰图。在一些实例中，地图数据116可以包括区域的地面图，包括360度地面图。地图数据116可以包括针对被包括在地图数据116中的一个或多个项目和/或相对于被包括在地图数据116中的其它项目的测量、尺寸、距离和/或信息。地图数据116可以包括具有关于道路几何形状的信息的数字地图。地图数据116可以是高质量的和/或高度详细的。

在一种或多种布置中，地图数据116可以包括一个或多个地形地图117。(一个或多个)地形地图117可以包括关于一个或多个地理区域的地面、地形、道路、表面和/或其它特征的信息。(一个或多个)地形地图117可以包括一个或多个地理区域中的海拔数据。地图数据116可以是高质量的和/或高度详细的。(一个或多个)地形地图117可以定义一个或多个地面表面，这些地面表面可以包括铺砌的道路、未铺砌的道路、土地以及定义地面表面的其它事物。

在一种或多种布置中，地图数据116可以包括一个或多个静态障碍物地图118。(一个或多个)静态障碍物地图118可以包括关于位于一个或多个地理区域内的一个或多个静态障碍物的信息。“静态障碍物”是其位置在一段时间内不改变或基本上不改变和/或其大小在一段时间内不改变或基本上不改变的物理物体。静态障碍物的示例包括树木、建筑物、路缘、围栏、栏杆、中间物、电线杆、雕像、纪念碑、标志、长凳、家具、邮箱、大石头、坡。静态障碍物可以是延伸到地面水平以上的物体。被包括在(一个或多个)静态障碍物地图118中的一个或多个静态障碍物可以具有位置数据、大小数据、尺寸数据、材料数据和/或与其相关联的其它数据。(一个或多个)静态障碍物地图118可以包括针对一个或多个静态障碍物的测量、尺寸、距离和/或信息。(一个或多个)静态障碍物地图118可以是高质量的和/或高度详细的。(一个或多个)静态障碍物地图118可以被更新以反映在被绘制地图的区域内的改变。

一个或多个数据存储装置115可以包括地图数据116和/或传感器数据119。在该上下文中，“地图数据”是指可由车辆100、车辆100的一个或多个系统或者操作者使用的提供两个物体之间的相对接近度的任何数据。“传感器数据”是指关于车辆100配备的传感器的任何信息，包括关于这样的传感器的能力和其它信息。如以下将说明的，车辆100可以包括传感器系统120。传感器数据119可以涉及传感器系统120的一个或多个传感器。作为示例，在一种或多种布置中，传感器数据119可以包括关于传感器系统120的一个或多个lidar传感器124的信息。在一些实例中，地图数据116和/或传感器数据119中的至少一部分可以位于定位在车辆100上的一个或多个数据存储装置115中。可替代地或附加地，地图数据116和/或传感器数据119中的至少一部分可以位于相对于车辆100远程定位的一个或多个数据存储装置115中。

如上所述，车辆100可以包括传感器系统120。传感器系统120可以包括一个或多个传感器。“传感器”意指可以检测和/或感测某事物的任何设备、部件和/或系统。一个或多个传感器可以被配置为实时地检测和/或感测。如本文所使用的，术语“实时”意指用户或系统感测到对于要进行的特定处理或确定而言足够立即或者使得处理器能够跟上某个外部处理的处理响应性水平。

在其中传感器系统120包括多个传感器的布置中，传感器可以彼此独立地起作用。可替代地，传感器中的两个或更多个传感器可以彼此组合地工作。在这种情况下，这两个或更多个传感器可以形成传感器网络。传感器系统120和/或一个或多个传感器可以可操作地连接到(一个或多个)处理器110、(一个或多个)数据存储装置115和/或车辆100的另一元件(包括图1中示出的元件中的任一个)。传感器系统120可以获取车辆100的外部环境的至少一部分(例如，附近车辆)的数据。

传感器系统120可以包括任何合适类型的传感器。本文将描述不同类型的传感器的各种示例。然而，将理解，实施例不限于所描述的特定传感器。传感器系统120可以包括一个或多个车辆传感器121。(一个或多个)车辆传感器121可以检测、确定和/或感测关于车辆100本身的信息。在一种或多种布置中，(一个或多个)车辆传感器121可以被配置为诸如例如基于惯性加速度来检测和/或感测车辆100的位置和朝向改变。在一种或多种布置中，(一个或多个)车辆传感器121可以包括一个或多个加速度计、一个或多个陀螺仪、惯性测量单元(imu)、航位推算系统、全球导航卫星系统(gnss)、全球定位系统(gps)、导航系统147、和/或其它合适的传感器。(一个或多个)车辆传感器121可以被配置为检测和/或感测车辆100的一种或多种特性。在一种或多种布置中，(一个或多个)车辆传感器121可以包括用于确定车辆100的当前速度的速度计。

可替代地或附加地，传感器系统120可以包括被配置为获取和/或感测驾驶环境数据的一个或多个环境传感器122。“驾驶环境数据”包括关于自主车辆所处的外部环境或者其一个或多个部分的数据或信息。例如，一个或多个环境传感器122可以被配置为检测、量化和/或感测车辆100的外部环境的至少一部分中的障碍物和/或关于这种障碍物的信息/数据。这种障碍物可以是静止物体和/或动态物体。一个或多个环境传感器122可以被配置为检测、测量、量化和/或感测车辆100的外部环境中的其它事物，诸如例如车道标记、标志、交通信号灯、交通标志、车道线、人行横道、靠近车辆100的路缘、在道路之外的物体等。

本文将描述传感器系统120的传感器的各种示例。示例传感器可以是一个或多个环境传感器122和/或一个或多个车辆传感器121的部分。此外，传感器系统120可以包括操作者传感器，该操作者传感器用于跟踪或以其它方式监视与车辆100的操作者相关的方面。然而，将理解，实施例不限于所描述的特定传感器。

作为示例，在一种或多种布置中，传感器系统120可以包括一个或多个雷达传感器123、一个或多个lidar传感器124、一个或多个声纳传感器125和/或一个或多个相机126。在一种或多种布置中，一个或多个相机126可以是高动态范围(hdr)相机、红外(ir)相机等。在一个实施例中，相机126包括设置在车辆的乘客隔室内的一个或多个相机，用于对操作者执行眼球跟踪，以便确定操作者的视线、操作者的眼球踪迹等。

车辆100可以包括输入系统130。“输入系统”包括使得信息/数据能够被输入到机器中的任何设备、部件、系统、元件或布置或者其组。输入系统130可以从车辆乘客(例如，操作者或乘客)或者从外部系统(诸如从以上参考图2a描述的车辆调节系统170)接收输入。车辆100可以包括输出系统135。“输出系统”包括使得信息/数据能够被传输给车辆或被呈现给车辆乘客(例如，人、车辆乘客等)的任何设备、部件或布置或者其组。输出系统135可以被配置为将传感器数据和其它信息传送给如上所述的车辆调节系统170。

车辆100可以包括一个或多个车辆系统140。在图1中示出了一个或多个车辆系统140的各种示例。然而，车辆100可以包括更多、更少或不同的车辆系统。应认识到的是，虽然分开地定义了特定的车辆系统，但是可以经由车辆100内的硬件和/或软件以其它方式组合或分离系统或其部分中的每一个或任一个。车辆100可以包括推进系统141、制动系统142、转向系统143、节气门系统144、传动系统145、信令系统146和/或导航系统147。这些系统中的每一个可以包括现在已知或以后开发的一个或多个设备、部件和/或其组合。

导航系统147可以包括被配置为确定车辆100的地理位置和/或确定用于车辆100的行驶路线的现在已知或以后开发的一个或多个设备、传感器、应用和/或其组合。导航系统147可以包括一个或多个地图绘制应用，以确定用于车辆100的行驶路线。导航系统147可以包括全球定位系统、本地定位系统或地理位置系统。

(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以被可操作地连接，以与各种车辆系统140和/或其各个部件通信。例如，返回图1，(一个或多个)处理器110和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以进行通信，以发送和/或接收来自各种车辆系统140的信息，以控制车辆100的移动、速度、操纵、航向、方向等。(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以控制这些车辆系统140中的一些或全部，并且因此可以是部分或完全自主的。

(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以被可操作地连接，以与各种车辆系统140和/或其各个部件通信。例如，返回图1，(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以进行通信，以发送和/或接收来自各种车辆系统140的信息，以控制车辆100的移动、速度、操纵、航向、方向等。(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以控制这些车辆系统140中的一些或全部。

(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以可操作以通过控制车辆系统140和/或其部件中的一个或多个来控制车辆100的导航和/或操纵。例如，当以自主模式操作时，(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以控制车辆100的方向和/或速度。(一个或多个)处理器110、车辆调节系统170和/或(一个或多个)自主驾驶模块160可以使车辆100加速(例如，通过增加向发动机提供的燃料供应)、减速(例如，通过减少对发动机的燃料供应和/或通过施加制动)和/或改变方向(例如，通过使两个前轮转向)。如本文所使用的，“使”或“使得”意指以直接或间接的方式做出、迫使、强迫、指导、命令、指示和/或使得事件或动作能够发生或至少处于这种事件或动作可能发生的状态。

车辆100可以包括一个或多个致动器150。致动器150可以是可操作以响应于接收到来自(一个或多个)处理器110和/或(一个或多个)自主驾驶模块160的信号或其它输入而修改、调节和/或更改车辆系统140或其部件中的一个或多个的任何元件或元件的组合。可以使用任何合适的执行器。例如，一个或多个致动器150可以包括马达、气动致动器、液压活塞、继电器、螺线管和/或压电致动器，这仅仅是列举几种可能性。

车辆100可以包括一个或多个模块，这些模块中的至少一些在本文中被描述。模块可以被实现为在由处理器110执行时实现本文描述的各种处理中的一个或多个处理的计算机可读程序代码。模块中的一个或多个可以是(一个或多个)处理器110的部件，或者模块中的一个或多个可以在(一个或多个)处理器110可操作地连接到的其它处理系统上执行和/或分布在这些其它处理系统当中。模块可以包括可由一个或多个处理器110执行的指令(例如，程序逻辑)。可替代地或附加地，一个或多个数据存储装置115可以包含这种指令。

在一种或多种布置中，本文描述的模块中的一个或多个可以包括人工智能或计算智能元件，例如，神经网络、模糊逻辑或其它机器学习算法。另外，在一种或多种布置中，模块中的一个或多个可以分布在本文描述的多个模块当中。在一种或多种布置中，本文描述的模块中的两个或更多个可以被组合成单个模块。

车辆100可以包括一个或多个自主驾驶模块160。(一个或多个)自主驾驶模块160可以被配置为从传感器系统120以及/或者能够捕获与车辆100和/或车辆100的外部环境相关的信息的任何其它类型的系统接收数据。在一种或多种布置中，(一个或多个)自主驾驶模块160可以使用这样的数据来生成一个或多个驾驶场景模型。(一个或多个)自主驾驶模块160可以确定车辆100的位置和速度。(一个或多个)自主驾驶模块160可以确定障碍物或包括交通标志、树木、灌木、附近的车辆、行人等的其它环境特征的位置。

(一个或多个)自主驾驶模块160可以被配置为接收和/或确定用于由(一个或多个)处理器110和/或本文描述的模块中的一个或多个用来估计车辆100的位置和朝向的在车辆100的外部环境内的障碍物的位置信息、基于来自多个卫星的信号的全球坐标中的车辆位置、或者能够被用于确定车辆100的当前状态或确定车辆100相对于其环境的位置以用于创建地图或确定车辆100相对于地图数据的位置的任何其它数据和/或信号。

(一个或多个)自主驾驶模块160可以独立地或与车辆调节系统170组合地被配置为基于由传感器系统120获取的数据、驾驶场景模型和/或来自任何其它合适源的数据来确定(一个或多个)行驶路径、车辆100的当前自主驾驶操纵、未来自主驾驶操纵和/或对当前自主驾驶操纵的修改。“驾驶操纵”意指影响车辆的移动的一个或多个动作。驾驶操纵的示例包括：加速、减速、制动、转向、在车辆100的横向方向上移动、改变行驶车道、并入行驶车道和/或倒车，这仅仅是列举几种可能性。(一个或多个)自主驾驶模块160可以被配置为实现所确定的驾驶操纵。(一个或多个)自主驾驶模块160可以直接或间接地使这种自主驾驶操纵被实现。如本文所使用的，“使”或“使得”意指以直接或间接的方式做出、命令、指示和/或使得事件或动作能够发生或至少处于这种事件或动作可能发生的状态。(一个或多个)自主驾驶模块160可以被配置为执行各种车辆功能，和/或将数据传输到车辆100或其一个或多个系统(例如，车辆系统140中的一个或多个)、从车辆100或其一个或多个系统(例如，车辆系统140中的一个或多个)接收数据、与车辆100或其一个或多个系统(例如，车辆系统140中的一个或多个)交互和/或控制车辆100或其一个或多个系统(例如，车辆系统140中的一个或多个)。

应当理解，ar系统180可以采取许多不同的形式，但是一般用于增强或以其它方式补充对在车辆周围的真实世界环境内的物体的观察。即，例如，ar系统180可以使用一个或多个ar显示器来覆盖图形，以便通过例如车辆100的挡风玻璃提供图形与真实世界集成的外观。因此，ar系统180可以包括与车辆100的挡风玻璃、侧窗、后窗、镜和其它方面集成的显示器。在其它方面，ar系统180可以包括诸如护目镜或眼镜之类的头戴式显示器。在任一种情况下，ar系统180用于渲染附加于真实世界中的物体、修改真实世界中的物体和/或这二者的组合的图形元素。在一个实施例中，ar系统180的至少一个ar显示器将来自相机(例如，面对外部的相机)的车辆100的周围环境的至少部分的实时图像与来自ar系统180和/或车辆调节系统170的合成对象(例如，所渲染的图形元素)融合。作为一个示例，监视器(即，ar显示器)被集成在车辆100的仪表板的内部或正上方，并且被控制以显示由ar系统180渲染的图形元素与来自相机的真实世界图像的融合视图。以这种方式，ar系统180可以增强或以其它方式修改操作者/乘客的视图，以便提供丰富/精美的视觉感观体验。利用对附图的进一步讨论，所指出的功能和方法将变得更加清楚。

本文公开了详细方面。然而，要理解的是，所公开的方面仅旨在作为示例。因此，本文公开的具体结构和功能细节将不被解释为限制性的，而是仅仅作为权利要求的基础以及作为教导本领域技术人员在几乎任何合适的详细结构中以各种方式采用本文的方面的代表性基础。另外，本文使用的术语和短语不旨在是限制性的，而是提供可能实现方式的可理解的描述。在图1-图5中示出了各种实施例，但是实施例不限于所图示的结构或应用。

图中的流程图和框图图示了根据各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现方式的架构、功能和操作。就这点而言，流程图或框图中的每个框可以表示包括用于实现指定的(一个或多个)逻辑功能的一个或多个可执行指令的模块、段或代码的部分。还应该注意，在一些替代的实施例中，框中指出的功能可以不按照图中指出的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可以按相反顺序执行。

以上描述的系统、部件和/或方法可以在硬件或者硬件和软件的组合中实现，并且可以以集中式方式在一个处理系统中实现或者以其中不同元件跨数个互连处理系统分散的分布式方式来实现。适用于执行本文描述的方法的任何种类的处理系统或其它装置都是合适的。硬件和软件的典型组合可以是具有计算机可用程序代码的处理系统，该计算机可用程序代码在被加载和执行时控制处理系统，使得处理系统执行本文描述的方法。系统、部件和/或方法还可以被嵌入在可由机器读取的诸如计算机程序产品或其它数据程序存储设备之类的计算机可读存储装置中，从而有形地实施可由机器执行以执行本文描述的方法和方法的指令的程序。这些元件也可以被嵌入在包括使得能够实现本文描述的方法的实施例的所有特征并且当被加载到处理系统中时能够执行这些方法的应用产品中。

此外，本文描述的布置可以采取在其上实施或嵌入(例如，存储)有计算机可读程序代码的一个或多个计算机可读介质中实施的计算机程序产品的形式。可以利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。短语“计算机可读存储介质”意指非暂态存储介质。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子、磁、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备或者前述的任何合适组合。计算机可读存储介质的更具体示例(非穷尽列表)将包括以下：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘驱动器(hdd)、固态驱动器(ssd)、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪速存储器)、光纤、便携式致密盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、光学存储设备、磁存储设备或者前述的任何合适组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是能够包含或存储供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合使用的程序的任何有形介质。

可以使用任何合适的介质传输在计算机可读介质上实施的程序代码，这些合适的介质包括但不限于无线、有线、光纤、线缆、rf等或前述的任何合适组合。可以用一种或多种编程语言的任何组合编写用于执行本布置的方面的操作的计算机程序代码，这些编程语言包括诸如java^tm、smalltalk、c++等之类的面向对象的编程语言以及诸如“c”编程语言或类似编程语言之类的传统过程性编程语言。程序代码可以完全在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为独立软件包执行、部分地在用户的计算机上并且部分地在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种场景中，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(lan)或广域网(wan))连接到用户的计算机，或者可以与外部计算机(例如，使用互联网服务供应商通过互联网)进行连接。

如本文使用的术语“一”和“一个”被定义为一个或多于一个。如本文使用的术语“多个”被定义为两个或多于两个。如本文使用的术语“另一个”被定义为至少第二个或更多个。如本文使用的术语“包含”和/或“具有”被定义为包括(即，开放式语言)。如本文使用的短语“…和…中的至少一个”是指并涵盖了相关联的列出项目中的一个或多个的任何和所有可能组合。作为示例，短语“a、b和c中的至少一个”包括仅a、仅b、仅c或其任何组合(例如，ab、ac、bc或abc)。

尽管前述内容是针对所公开的设备、系统和方法的实施例，但是在没有脱离其基本范围的情况下，可以设计所公开的设备、系统和方法的其它和另外的实施例。其范围由以下权利要求确定。