本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种自动驾驶方法。
背景技术
随着人工智能技术和计算机技术的发展，自动驾驶技术日渐成熟。自动驾驶车辆能够高效利用交通资源，缓解交通拥堵、减少碳排放，自动驾驶技术近年来发展迅速，自动驾驶技术也是近年的热点话题。自动驾驶技术已经逐渐走进人们的日常生活，潜移默化的改变着人们的出行方式。自动驾驶技术在军用及民用上均具有巨大的应用前景。军用上，它不仅能够作为无人运输平台，还能用作无人爆破车、无人作战平台、无人巡逻与监视车辆等；民用中，除了为人类生活带来便捷之外，还能够降低交通事故发生率与提高道路通行效率。
现有的自动驾驶车辆设有驾驶模式和乘坐模式，在驾驶模式状态下，用户可以自行驾驶车辆，在乘坐模式状态下，无需用户操控车辆，车辆自行进行自动驾驶。但是当用户选择乘坐模式时，对于所有的用户，智能车辆都只能采用相同的驾驶参数进行行驶，这就不能满足用户的需求，比如无论是老年人乘车或年轻人乘车，习惯乘坐车速快的人或习惯乘坐平稳车的人，都采用相同的加速度、减速度进行起停，以及采用相同的车速进行行驶，这就造成统一的驾驶参数的驾驶不能满足用户的习惯和需求，不能针对用户进行个性化设置，大大降低了用户体验度。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种自动驾驶方法，能够根据用户以往的历史驾驶记录得到用户的驾驶习惯参数，当用户在乘坐自动驾驶车辆时，可以根据用户驾驶习惯参数进行个性化行驶，更符合用户的习惯和要求。
为实现上述目的，本发明提供了一种自动驾驶方法，包括：
服务器根据用户id将驾驶记录信息进行分类划分，得到每个用户id相对应的多个驾驶记录信息；在所述驾驶记录信息中包括避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数；
将每个用户id对应的多个驾驶记录信息中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数进行统计处理，得到每个用户id相对应的平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数；
根据所述平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数生成用户id相对应的乘坐模式参数；
建立所述用户id和相对应的乘坐模式参数之间的关联关系，并生成用户乘坐模式关联列表；
接收用户终端发送的车辆预约信息；所述车辆预约信息中包括用户id和模式选择信息；
当所述模式选择信息为乘坐模式时，根据所述用户id在所述用户乘坐模式关联列表获取相对应的乘坐模式参数；
将所述获取到的所述乘坐模式参数发送给智能车辆。
优选的，在所述车辆预约信息中还包括预约位置信息和目标位置信息；在所述接收用户终端发送的车辆预约信息之后，所述方法还包括：
所述服务器根据监控到的智能车辆的当前位置信息、作业状态信息和所述预约位置信息选择被预约的智能车辆；所述车辆具有车辆id；
根据所述被预约的智能车辆的当前位置信息和所述预约位置信息获取相对应的第一环境地图信息和第一交通流信息；
根据所述第一环境地图信息、第一交通流信息、被预约的智能车辆的当前位置信息和预约位置信息进行路径规划，得到第一作业路径信息；
获取预设无人乘坐模式参数，根据所述车辆id，将所述用户id、第一作业路径信息和所述预设无人乘坐模式参数发送给所述智能车辆；
所述智能车辆根据所述第一作业路径信息和所述预设无人乘坐模式参数进行行驶。
进一步优选的，在所述得到第一作业路径信息之后，所述方法还包括：
所述服务器根据所述用户id，将所述车辆id和第一作业路径信息发送给用户终端。
进一步优选的，所述方法还包括：
所述服务器接收所述用户终端发送的到达信息；所述到达信息中包括用户id；
根据所述预约位置信息和目标位置信息获取第二环境地图信息和第二交通流信息；
根据所述第二环境地图信息、第二交通流信息、预约位置信息和目标位置信息进行路径规划，得到第二作业路径信息。
进一步优选的，所述将所述获取到的乘坐模式参数发送给智能车辆具体为：
所述服务器将所述第二作业路径信息和所述乘坐模式参数发送给所述智能车辆；
将所述第二作业路径信息发送给所述用户终端。
优选的，在所述服务器根据用户id将驾驶记录信息进行分类划分，得到每个用户id相对应的多个驾驶记录信息之前，所述方法还包括：
所述智能车辆实时监控和采集用户在驾驶模式下的驾驶状态信息，并发送给所述服务器；所述驾驶状态信息包括用户id、作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数；
所述服务器对所述驾驶状态信息进行解析，得到所述用户id、作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数；
根据所述作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数进行处理得到所述避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数；
根据所述避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数生成所述驾驶记录信息。
进一步优选的，所述根据所述作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数进行处理得到所述避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数具体包括：
根据所述多次避障状态参数进行平均值计算得到所述避障参数；
根据所述多次加减状态参数进行平均值计算得到所述加减速参数；
根据所述多次换道状态参数进行平均值计算得到所述换道参数；
根据所述多次行驶状态参数进行解析和计算得到所述车距控制参数和时速参数。
进一步优选的，在根据所述避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数生成所述驾驶记录信息之后，所述方法还包括：
建立所述用户id和所述驾驶记录信息之间的关联关系，并根据所述关联关系生成用户驾驶记录统计表。
本发明实施例提供的自动驾驶方法，能够根据用户以往的历史驾驶记录得到用户的驾驶习惯参数，当用户在乘坐自动驾驶车辆时，可以根据用户驾驶习惯参数进行个性化行驶，更符合用户的习惯和要求。
附图说明
图1为本发明实施例提供的自动驾驶方法的流程图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
本发明实施例提供的自动驾驶方法应用于服务器和多个智能车辆之间，用于根据用户的驾驶习惯规划用户在乘坐时车辆的自动驾驶参数。其中，智能车辆可以理解为无人驾驶的自动驾驶车辆，该智能车辆具有驾驶和乘坐两种模式，在驾驶模式状态下，用户可以自行驾驶车辆，在乘坐模式状态下，无需用户操控车辆，车辆自行进行自动驾驶。
图1为本发明实施例提供的自动驾驶方法的流程图，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
步骤101，服务器根据用户id将驾驶记录信息进行分类划分，得到每个用户id相对应的多个驾驶记录信息；
在驾驶记录信息中包括但不限于避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数。其中，避障参数具体可以包括避障距离和避障速度等，即用户在发现前方有障碍物，做出避障动作时车距离障碍物的距离以及避障时的速度；加减速参数具体可以包括用户在起步时的加速度和在停车时的减速度；换道参数具体可以包括换道时车辆距前车和后车的距离，以及超车速度等；车距控制参数具体可以包括车辆在行驶过程中保持的距前车的距离和后车的距离等；时速参数具体是指车辆在正常行驶过程中的速度参数。
为了得到每个用户的驾驶习惯，根据用户id将所有的驾驶记录信息进行分类划分，得到每个用户id相对应的多个驾驶记录信息。
服务器需要根据针对每个用户的驾驶记录得到用户的驾驶习惯，然后根据每个用户的驾驶习惯为用户规划自动驾驶参数，因此在步骤101之前，还包括驾驶记录信息是预先生成的，为更好的理解本发明，首先对驾驶记录信息的生成过程进行介绍，具体包括如下步骤：
步骤11，智能车辆实时监控和采集用户在驾驶模式下的驾驶状态信息，并发送给服务器；
具体的，在用户使用智能车进行自行驾驶时，智能车辆会实时监控和采集用户在驾驶模式下的驾驶状态信息，在用户完成驾驶后，智能车辆会将监测和采集到的驾驶状态信息上传至服务器。
驾驶状态信息包括但不限于用户id、作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数，由于用户在驾驶过程中，会出现多次避障、加减速、换道的情况，因此在驾驶状态信息中包括作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数，多次行驶状态是指在用户驾驶过程中除避障、加减速、换道等情况之外正常行驶的状态，正常行驶的状态间隔于避障、加减速、换道等情况之间。
步骤12，服务器对驾驶状态信息进行解析，得到用户id、作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数；
步骤13，根据作业时间段内的多次避障状态参数、加减状态参数、换道状态参数和行驶状态参数进行处理得到避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数；
具体的，根据多次避障状态参数进行平均值计算得到避障参数；根据多次加减状态参数进行平均值计算得到加减速参数；根据多次换道状态参数进行平均值计算得到换道参数；根据多次行驶状态参数进行解析和计算得到车距控制参数和时速参数，从而通过计算科学、准确的得到用户在一次驾驶过程中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数。在前述过程中已经对避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数进行了详细介绍，此处不再进行赘述。
步骤14，根据避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数生成驾驶记录信息。
在此之后，服务器建立用户id和驾驶记录信息之间的关联关系，并根据关联关系生成用户驾驶记录统计表，在用户驾驶记录统计列表中记录了所有用户的驾驶记录信息，每个用户可以对应多个驾驶记录信息，每个驾驶记录中都记录了用户在驾驶过程中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数。
步骤102，将每个用户id对应的多个驾驶记录信息中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数进行统计处理，得到每个用户id相对应的平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数；
具体的，对同一个用户id相对应的多个驾驶记录进行解析，得到避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数，然后将多个驾驶记录信息中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数进行统计处理，即计算多个驾驶记录信息中避障参数的平均值，得到平均避障参数；计算多个驾驶记录信息中加减速参数的平均值，得到平均加减速参数；计算多个驾驶记录信息中换道参数的平均值，得到平均换道参数；计算多个驾驶记录信息中车距控制参数的平均值，得到平均车距控制参数；计算多个驾驶记录信息中时速参数的平均值，得到平均时速参数，从而得到每个用户id相对应的平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数，通过平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数可以准确、科学表示用户在以往历史行驶过程中的驾驶习惯。
步骤103，根据平均避障参数、平均加减速参数、平均换道参数、平均车距控制参数和平均时速参数生成用户id相对应的乘坐模式参数；
乘坐模式参数用于在用户选择乘坐模式时车辆的自动驾驶参数，每个用户在乘坐模式下的自动驾驶参数都是根据该用户的驾驶习惯生成的，从而保证用户在乘坐时，自动驾驶车辆可以保持和用户一样的驾驶习惯，进而提高用户体验度。
步骤104，建立用户id和相对应的乘坐模式参数之间的关联关系，并生成用户乘坐模式关联列表；
用户乘坐模式关联列表中储存每个用户的用户id和相对应的乘坐模式参数之间的关联关系，这样可以在后续过程中根据用户id获取相对应的乘坐模式参数。
在优选的实施例中，用户乘坐模式关联列表中的用户相对应的乘坐模式参数是随着新增的驾驶状态信息进行更新的，具体的，根据列表中乘坐模式参数中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数、时速参数和新增的驾驶状态信息中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数、时速参数进行平均值计算，根据计算结果更新表中的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数，从而增加数据基础，得到更为准确的乘坐模式参数，更加符合用户的驾乘习惯。
步骤105，接收用户终端发送的车辆预约信息；
应当理解的是，用户终端具体是指具有联网功能的终端设备，比如智能手机，用户在想要约车时可以在手机登录约车app进行操作，用户在约车app中可以看到智能车的位置，用户通过服务器选择要乘坐的车辆，服务器记录用户id和用户所选择车辆的车辆id，在用户上车之后，可以在用户终端输入模式选择信息，模式选择信息包括驾驶模式和乘坐模式两种，用户终端根据模式选择信息生成车辆预约信息，并发送给服务器，在车辆预约信息中携带用户id。
服务器对车辆预约信息进行解析，当用户选择的是乘坐模式时，执行步骤106，当用户选择的是驾驶模式时，用户自行对智能车辆进行驾驶，智能车辆实时监控和采集用户在驾驶模式下的驾驶状态信息，并在用户完成驾驶后发送给服务器，服务器根据新生成驾驶状态信息更新用户乘坐模式关联列表中的用户相对应的乘坐模式参数，具体更新过程在前述优选的实施例中已经描述，此处不再赘述。
步骤106，当模式选择信息为乘坐模式时，根据用户id在用户乘坐模式关联列表获取相对应的乘坐模式参数；
当模式选择信息为乘坐模式时，说明用户不对车辆进行控制，车辆将进行自动驾驶，服务器根据用户id在用户乘坐模式关联列表获取相对应的乘坐模式参数，即根据用户的驾驶习惯生成的避障参数、加减速参数、换道参数、车距控制参数和时速参数。
步骤107，将获取到的乘坐模式参数发送给智能车辆。
服务器在获取该用户所对应的乘坐模式参数之后，根据车辆id将获取到的乘坐模式参数发送给智能车辆，从而使智能车辆能够根据乘坐模式参数进行行驶，即智能车辆根据乘坐用户的驾驶习惯进行自动驾驶，更符合用户的习惯和要求，进而使智能车辆能够根据用户习惯进行个性化行驶。
在一个具体的例子中，在车辆预约信息中还可以包括预约位置信息和目标位置信息，也就是说，智能车辆还可以到达用户预约的位置接用户，再将用户送到目标位置，具体的，在接收用户终端发送的车辆预约信息之后，方法还包括：首先。服务器根据监控到的智能车辆的当前位置信息、作业状态信息和预约位置信息选择被预约的智能车辆，其中，作业状态信息包括等待状态和运行状态，等待状态是指车辆没有接收到载客任务，运行状态是指车辆正在执行载客任务。服务器先选择作业状态信息为等待状态的车辆，然后在根据多个智能车辆的当前位置信息，选择距离预约位置信息距离最近的智能车辆为被预约的智能车辆，车辆具有车辆id。
其次，服务器根据被预约的智能车辆的当前位置信息和预约位置信息获取相对应的第一环境地图信息和第一交通流信息；根据第一环境地图信息、第一交通流信息、被预约的智能车辆的当前位置信息和预约位置信息进行路径规划，得到第一作业路径信息。具体的，服务器根据被预约的智能车辆的当前位置信息和预约位置信息在环境地图中获取相对应区块的环境地图信息，即为第一环境地图信息，然后根据第一环境地图信息获取相对应第一交通流信息，第一交通流信息是指根据第一环境地图信息获取的实时交通流信息，实时交通流信息可以是通过交通局提供的接口获取的，也可以是从第三方地图服务器，比如百度地图、谷歌地图获取的，通过交通流信息可以知道第一环境地图中的每条道路的交通状况，再基于第一环境地图信息和第一交通流信息，根据被预约的智能车辆的当前位置信息和用户输入的预约位置信息，通过算法进行计算，算法优选为a*算法，从而得到第一作业路径信息，即智能车辆从当前位置到达用户预约位置的路径。优选的，服务器还根据用户id，将车辆id和第一作业路径信息发送给用户终端，从而使用户在用户终端监控车辆的状态和行驶进程。
最后，获取预设无人乘坐模式参数，根据车辆id，将用户id、第一作业路径信息和预设无人乘坐模式参数发送给智能车辆；其中，预设无人乘坐模式参数是服务器预先设定的，是指在无人乘坐时智能车辆的最优运行参数。在此之后，智能车辆根据第一作业路径信息和预设无人乘坐模式参数进行行驶，从而到达用户预约的位置，进行载客。
在车辆到达用户预约位置后，乘客上车，并通过用户终端向服务器发送到达信息，到达信息中包括用户id；服务器根据预约位置信息和目标位置信息在环境地图中获取相对应区块的环境地图信息，即为第二环境地图信息，然后根据第二环境地图信息获取相对应第二交通流信息，第二交通流信息是指根据第二环境地图信息获取的实时交通流信息，并根据第二环境地图信息、第二交通流信息、预约位置信息和目标位置信息进行路径规划，得到第二作业路径信息，并将第二作业路径信息发送给用户终端，从而使用户可以在用户终端监控行驶路线，同时服务器将第二作业路径信息和乘坐模式参数发送给智能车辆，从而使智能车辆能够根据乘坐模式参数进行行驶，即智能车辆根据乘坐用户的驾驶习惯进行自动驾驶，更符合用户的习惯和要求，进而使智能车辆能够根据用户习惯进行个性化行驶。
本发明实施例提供的自动驾驶方法，能够根据用户以往的历史驾驶记录得到用户的驾驶习惯参数，当用户在乘坐自动驾驶车辆时，可以根据用户驾驶习惯参数进行个性化行驶，更符合用户的习惯和要求。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。