自动驾驶系统的信任度的校准方法、装置、设备及车辆与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶系统的信任度的校准方法、装置、设备及车辆。

背景技术：

2.随着自动驾驶技术的进步，用户需要投入在汽车操控和道路观察的活动逐渐减少，更多精力投入到非驾驶相关行为(non-driving-relayed task，ndrt)上，如看电影、玩游戏、玩手机、聊天及睡觉等。这一现象的前提是用户对车辆的自动驾驶系统有合适的信任感。

技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种自动驾驶系统的信任度的校准方法、装置、设备及车辆，可以及时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度。
4.本技术实施例第一方面提供了一种自动驾驶系统的信任度的校准方法，包括：
5.获取车辆内用户的状态信息，所述状态信息包括行为信息和/或生理信息；
6.根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，所述目标信任度指数用于表征所述用户对所述车辆的自动驾驶系统的信任程度；
7.根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作。
8.本技术实施例第二方面提供了一种自动驾驶系统的信任度的校准装置，包括：
9.状态获取单元，用于获取车辆内用户的状态信息，所述状态信息包括行为信息和/或生理信息；
10.信任度计算单元，用于根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，所述目标信任度指数用于表征所述用户对所述车辆的自动驾驶系统的信任程度；
11.信任度校准单元，用于根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作。
12.本技术实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：
13.存储有可执行程序代码的存储器；
14.以及所述存储器耦合的处理器；
15.所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，所述可执行程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如本技术实施例第一方面所述的方法。
16.本技术实施例第四方面提供了一种车辆，所述车辆包括本技术实施例第三方面所述的电子设备。
17.本技术实施例第五方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行程序代码，所述可执行程序代码被处理器执行时，实现如本技术实施例第一方面所述的方法。
18.本技术实施例第六方面公开一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行本技术实施例第一方面公开的任意一种所述的方法。
19.本技术实施例第七方面公开一种应用发布平台，该应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行本技术实施例第一方面公开的任意一种所述的方法。
20.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：
21.在本技术实施例中，获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息；根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度；根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作。
22.通过实施该方法，可以根据车辆内用户的状态信息实时确定用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度，进而根据该信任程度执行对应的目标操作，以达到实时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度的目的。
附图说明
23.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，还可以根据这些附图获得其它的附图。
24.图1是本技术实施例公开的一种应用场景示意图；
25.图2是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准方法的一种流程图示；
26.图3是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准方法的另一种流程图示；
27.图4是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准装置的一种结构图示；
28.图5是本技术实施例公开的电子设备的一种结构图示。
具体实施方式
29.本技术实施例提供了一种自动驾驶系统的信任度的校准方法、装置、设备及车辆，可以及时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度。
30.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，都应当属于本技术保护的范围。
31.本技术实施例公开的技术方案应用于自动驾驶车辆，自动驾驶车辆可以包括但不限于两轮车、三轮车、四轮车、混合动力车或具有自动驾驶能力的其他行驶能源驱动车辆。自动驾驶车辆在执行自动驾驶代理的情况下，车辆内的用户可以在车内进行非驾驶相关行为(non-driving-relayed task，ndrt)，也可以随时监控车辆。需要说明的是，车辆内的用户可以是自动驾驶车辆的驾驶员、操作员、监督员，也可以是普通乘客。
32.图1是本技术实施例公开的一种应用场景示意图。如图1所示的应用场景示意图包括车辆10。随着自动驾驶技术的进步，车辆10内的用户投入在汽车操控和道路观察的活动逐渐减少，更多精力投入到ndrt上，如看电影、玩游戏、玩手机、聊天及睡觉等。而这一现象的前提是用户对车辆10的自动驾驶系统有合适的信任度，因此，如何校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度成为了行业亟需解决的技术问题。
33.在现有技术中，校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度的方法通常是，获取车辆10内用户在一段时长内主观上报的针对车辆的自动驾驶系统的信任度的报告，并根据所获取到的报告进行度量，以及根据度量结果进行校准，这一校准方式的实时性较差。
34.在本技术实施例公开的技术方案中，可以根据车辆10内用户的状态信息实时确定用户对车辆10的自动驾驶系统的信任程度，进而根据该信任程度执行对应的目标操作，达到了实时校准用户对车辆10的自动驾驶系统的信任程度的目的。
35.请参阅图2，图2是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准方法的一种流程图示。如图2所示的校准方法可以包括以下步骤：
36.201、获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息。
37.在本技术实施例中，可以通过车辆的传感器系统获取车辆内用户的状态信息。其中，传感器系统可以包括但不限于以下设备：注视检测器、摄像头、麦克风、穿戴设备和其它生理信号测量设备等。其中，注视检测器和摄像头可以用于获取车辆内用户的行为信息，穿戴设备和其它生理信号测量设备可以用于获取车辆内用户的生理信息。
38.在一些实施例中，行为信息可以包括以下至少一种：姿势信息、表情信息及眼动信息等。生理信息可以包括以下至少一种：心电、心率、压力、皮肤温度、血氧饱和度、血压、呼吸频率、皮电、肌电，及脑电等。
39.202、根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度。
40.其中，在车辆内用户为一个的情况下，目标信任度指数表征的是该用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度，目标信任度指数可以根据该用户的状态信息得到。在车辆内用户为多个的情况下，目标信任度指数表征的可以是该多个用户对车辆的自动驾驶系统的整体信任程度，目标信任度指数可以根据每一用户的状态信息得到。
41.其中，目标信任指数可以与上述信任程度成正比，目标信任度指数越大，用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度越高。
42.203、根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作。
43.在一些实施例中，根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作，可以包括：
44.在目标信任度指数小于第一指数阈值时，执行用于提高信任程度的第一操作；和/或，
45.在目标信任度指数大于第二指数阈值时，执行用于降低信任程度的第二操作。
46.通过实施该方法，在目标信任度指数小于第一指数阈值时，执行用于提高信任程度的第一操作，以及在目标信任度指数大于第二指数阈值时，执行用于降低信任程度的第二操作，这样，用户对车辆的自动驾驶系统可以保持合适的信任度，使得用户不仅可以从自动驾驶系统中有效受益，还可以保持适当的驾驶警觉性，降低事故的发生概率。
47.在一些实施例中，根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作，可以包括：根据目标信任度指数，通过车辆的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作。
48.其中，车载设备可以包括以下至少一种：车载屏幕、扬声器、震动执行器、气味发生器及座舱灯光控制器等
49.在一些实施例中，执行第一操作可以包括以下至少一种：
50.通过车载屏幕和/或扬声器输出天气信息；
51.通过车载屏幕和/或扬声器输出美食推荐信息；
52.通过车载屏幕和/或扬声器输出景点推荐信息；
53.通过扬声器播放缓和音乐；
54.通过车载屏幕显示有趣视觉广告；
55.控制座舱灯光处于缓和氛围模式；
56.控制气味发生器散发舒缓精神的香味。
57.在一些实施例中，执行第二操作，可以包括以下至少一种：
58.通过车载屏幕和/或扬声器输出车辆状态信息；其中，车辆状态信息可以包括以下至少一种：车辆行驶速度、车辆当前位置、驾驶模式等；
59.通过车载屏幕和/或扬声器输出车辆周围环境信息；其中，车辆周围环境信息可以包括以下至少一种：车辆附近的其他车辆、行人、交通信号灯及交通标志等；
60.通过车载屏幕和/或扬声器输出车辆决策信息等；其中，车辆决策信息可以包括以下至少一种：加速、减速、紧急停车及变道等；
61.控制座舱灯光处于强烈氛围模式；
62.控制气味发生器散发振奋精神的香味；
63.控制震动执行器大幅度震动。
64.通过实施该方法，用于调整信任程度的信息不仅限于视觉，还可以包括触觉、听觉及嗅觉，校准方式更加丰富。
65.通过实施上述方法，可以根据车辆内用户的状态信息实时确定用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度，根据该信任程度执行对应的目标操作，以达到实时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度的目的。
66.请参阅图3，图3是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准方法的另一种流程图示。如图3所示的校准方法可以包括以下步骤：
67.301、获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息。
68.其中，关于状态信息的相关内容，请参照图2所示的步骤201下面的描述，此处不再赘述。
69.302、根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度。
70.在一些实施例中，还可以通过根据车辆周围的环境信息识别车辆当前的驾驶场景信息。
71.进一步的，根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，可以包括：根据状态信息和车辆当前的驾驶场景信息，确定用户对应的目标信任度指数。
72.在一些实施例中，车辆内用户的个数为多个，根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，可以包括：根据车辆内每一用户的状态信息，确定每一用户对应的信任度指数；将每一用户对应的信任度指数中最小的信任度指数，作为车辆内用户对应的目标信任度指数。
73.在一些实施例中，状态信息包括行为信息和生理信息，车辆内用户包括第一用户；根据第一用户的状态信息，确定第一用户对应的信任度指数，可以包括：根据第一用户的行
为信息，确定第一信任度指数；根据第一用户的生理信息，确定第二信任度指数；根据第一信任度指数和第二信任度指数，确定第一用户对应的信任度指数。
74.在一些实施例中，根据第一用户的行为信息，确定第一信任度指数，可以包括：根据第一用户的行为信息和车辆当前的驾驶场景信息，确定第一信任度指数。
75.在一些实施例中，行为信息包括姿势信息、表情信息及眼动信息，根据第一用户的行为信息和车辆当前的驾驶场景信息，确定第一信任度指数，可以包括但不限于以下方式：
76.方式1、分别根据第一用户的姿势信息、表情信息及眼动信息，确定第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数；根据车辆当前的驾驶场景信息，对第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数分别进行调整；根据调整后的第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数，确定第一信任度指数。
77.在一些实施例中，根据第一用户的姿势信息确定第一子信任度指数，可以包括：根据第一用户的姿势信息，确定第一用户的姿势轻松度等级；将第一信任度指数表中，与第一用户的姿势轻松度等级对应的信任度指数，作为第一子信任度指数；其中，姿势轻松度等级表征第一用户的姿势越轻松，对应的信任度指数越高。
78.在一些实施例中，根据车辆当前的驾驶场景信息调整第一子信任度指数，可以包括：在车辆当前的驾驶场景信息指示车辆处于复杂驾驶场景时，利用第一系数调整第一子信任度指数；在车辆当前的驾驶场景信息指示车辆处于简单驾驶场景时，利用第二系数调整第一子信任度指数。
79.在一些实施例中，第一系数大于1，第二系数小于1。
80.示例性的，复杂驾驶场景包括路况复杂的驾驶场景及人流量大的驾驶场景。简单驾驶场景包括路况简单的驾驶场景及人流量小的驾驶场景。
81.在一些实施例中，根据第一用户的姿势信息，确定第一用户的姿势轻松度等级，可以包括：通过第一等级分类器，处理第一用户的姿势信息，以得到第一用户的姿势轻松度等级。其中，第一等级分类器可以是利用多种样本姿势信息预先训练得到的。
82.示例性的，在第一用户的姿势信息指示第一用户坐姿端正、抓握物品且动作幅度小时，确定第一用户的轻松度等级为第一等级；
83.在第一用户的姿势信息指示第一用户坐姿端正且抓握物品时，确定第一用户的姿势轻松度等级为第二等级；
84.在第一用户的姿势信息指示第一用户坐姿端正时，确定第一用户的姿势轻松度等级为第三等级；
85.在第一用户的姿势信息指示第一用户慵懒躺卧时，确定第一用户的姿势轻松度等级为第四等级；
86.在第一用户的姿势信息指示第一用户慵懒躺卧，且动作幅度大时，确定第一用户的姿势轻松度等级为第五等级；
87.需要说明的，从第一等级到第五等级第一用户的姿势越来越轻松。
88.在一些实施例中，根据第一用户的表情信息，确定第二子信任度指数，可以包括：根据第一用户的表情信息，确定第一用户的表情情绪等级；将第二信任度指数表中，与第一用户的表情情绪等级对应的信任度指数，作为第二子信任度指数；其中，表情情绪等级表征第一用户的情绪越积极，对应的信任度指数越高。
89.其中，关于调整第二子信任度指数的方式，可以参见上述调整第一子信任度指数的方式，此处不再赘述。
90.在一些实施例中，表情信息可以包括第一用户的面部表情数据，根据第一用户的表情信息，确定第一用户的表情情绪等级可以包括：将第一用户的面部表情数据输入到第二等级分类器中，以得到第一用户的表情情绪等级。其中，第二等级分类器可以是利用多种样本面部表情数据预先训练得到的。
91.在一些实施例中，眼动信息可以包括注视时长比例，该注视时长可以由对自身ndrt任务(看电影、玩手机、阅读、玩游戏等)的注视时长除以指定时长得到，或者，可以由对车辆内显示系统的注视时长除以指定时长得到，或者，可以由对车辆外部环境(行人、车辆、道路、周边树木的注视时长除以指定时长得到。
92.进一步的，根据眼动信息确定第三子信任度指数，可以包括：从第三信任度指数表中，查注视时长对应的第三子信任度指数。
93.其中，在注视时长由对自身ndrt任务(看电影、玩手机、阅读、玩游戏等)的注视时长除以指定时长得到的情况下，或者，注视时长由对车辆外部环境(行人、车辆、道路、周边树木的注视时长除以指定时长得到的情况下，注视时长越长，则第三子信任度指数表示的信任度越强。在注视时长由对车辆内显示系统(显示驾驶地图、显示车辆驾驶信息等)的注视时长除以指定时长得到的情况下，注视时长越短，则第三子信任度指数表示的信任度越强。
94.其中，关于调整第三子信任度指数的方式，可以参见上述调整第一子信任度指数的方式，此处不再赘述。
95.在一些实施例中，根据调整后的第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数，确定第一信任度指数，可以包括但不限于以下方式：
96.将调整后的第一子信任度指数、调整后的第二子信任度指数及调整后的第三子信任度指数中最大的信任度指数，作为第一信任度指数；
97.或者，
98.将调整后的第一子信任度指数、调整后的第二子信任度指数及调整后的第三子信任度指数的平均值，作为第一信任度指数；
99.或者，
100.将调整后的第一子信任度指数、调整后的第二子信任度指数及调整后的第三子信任度指数中最小的信任度指数，作为第一信任度指数。
101.方式2、分别根据第一用户的姿势信息、表情信息及眼动信息，确定第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数；根据第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数确定第三信任度指数；根据车辆当前的驾驶场景信息，调整第三信任度指数，以得到第一信任度指数。
102.其中，关于第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数的计算方式，可以参见上述描述，此处不再赘述。
103.在一些实施例中，根据第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数确定第三信任度指数，可以包括但不限于以下方式：
104.将第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数中最大的信任度指
数，作为第三信任度指数；
105.或者，
106.将第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数的平均值，作为第三信任度指数；
107.或者，
108.将第一子信任度指数、第二子信任度指数及第三子信任度指数最小的信任度指数，作为第三信任度指数。
109.其中，关于第三信任度指数的调整方式，可以参见上述调整第一子信任度指数的方式，此处不再赘述。
110.在一些实施例中，根据第一用户的生理信息，确定第二信任度指数的方式具体可以包括：通过第四等级分类器，处理第一用户的生理信息，以得到第一用户的生理情绪等级；其中，第四等级分类器可以由多个样本生理信息预先训练得到；将第四信任度指数表中，与第一用户的生理情绪等级匹配的信任度指数，作为第二信任度指数。其中，生理情绪等级表征第一用户的情绪越紧张，则对应的第二信任度指数表示的信任度越强。
111.在一些实施例中，根据第一用户的生理信息，确定第二信任度指数的方式具体可以包括：通过第四等级分类器，处理第一用户的生理信息，以得到第一用户的生理情绪等级；其中，第四等级分类器可以由多个样本生理信息预先训练得到；获取第四信任度指数表中，与第一用户的生理情绪等级匹配的信任度指数；根据车辆当前的驾驶场景信息，调整与第一用户的生理情绪等级匹配的信任度指数，以得到第二信任度指数。
112.在一些实施例中，根据第一信任度指数和第二信任度指数，确定第一用户对应的信任度指数，可以包括但不限于以下方式：
113.将第一信任度指数和第二信任度指数中最大的信任度指数，作为第一用户对应的信任度指数；
114.或者，
115.将第一信任度指数和第二信任度指数的平均值，作为作为第一用户对应的信任度指数；
116.或者，
117.将第一信任度指数和第二信任度指数中最小的信任度指数，作为第一用户对应的信任度指数。
118.303、识别目标用户对应的目标提醒模式。
119.在车辆内用户数量为1时，目标用户为该用户；在车辆内用户包括多个用户时，目标用户为多个用户中对车辆的自动驾驶系统的信任程度最低的用户。
120.在一些实施例中，目标提醒模式包括以下至少一种：视觉提醒模式、听觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式。
121.在一些实施例中，识别目标用户对应的目标提醒模式，可以包括：根据目标用户的行为信息，识别目标用户对应的目标提醒模式。
122.在一些实施例中，根据目标用户的行为信息，识别目标用户对应的目标提醒模式，可以包括：
123.在目标用户的行为信息指示目标用户坐着且睁眼时，确定目标提醒模式为视觉提
醒模式；
124.在目标用户的行为信息指示目标用户闭眼、目标用户的眼睛的注视点位于车窗外或者目标用户躺平时，确定目标提醒模式为以下至少一种：听觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式；
125.在目标用户的行为信息指示目标用户佩戴耳机时，确定目标提醒模式为以下至少一种：视觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式；
126.304、从车辆的至少一个车载设备中，确定目标提醒模式匹配的车载设备。
127.其中，车载屏幕对应的提醒模式为视觉提醒模式、扬声器对应的提醒模式为听觉提醒模式，振动器对应的提醒模式为触觉提醒模式，气味发生器对应的提醒模式为嗅觉提醒模式。
128.305、根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作。
129.在一些实施例中，目标提醒模式匹配的车载设备为一个或多个。
130.在目标提醒模式匹配的车载设备为多个时，根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作，可以包括但不限于以下方式：
131.方式1、将目标提醒模式匹配的车载设备中使用优先级最高的车载设备，作为目标设备；根据目标信任度指数，通过目标设备执行用于调整信任程度的目标操作。
132.在一些实施例中，根据目标信任度指数，通过目标设备执行用于调整信任程度的目标操作，可以包括：在目标信任度指数小于第一指数阈值时，通过目标设备执行用于提高信任程度的第一操作；和/或，在目标信任度指数大于第二指数阈值时，通过目标设备执行用于降低信任程度的第二操作。
133.方式2、在目标信任度指数小于第一指数阈值时，获取目标用户的驾驶经验指数，驾驶经验指数用于表征目标用户的驾驶熟练程度；将目标提醒模式匹配的车载设备中，对应驾驶经验指数的车载设备，作为目标设备；其中，驾驶经验指数越低，对应的车载设备对目标用户的视觉干扰越少；通过目标设备，执行用于提高信任程度的第一操作。
134.在一些实施例中，可以预先设定有多个指数范围，每一指数范围分别对应不同的车载设备。其中，对应驾驶经验指数的车载设备，包括：目标用户的驾驶经验指数所处的指数范围对应的车载设备。
135.示例性的，预先设定4个指数范围，分别包括第一指数范围、第二指数范围、第三指数范围及第四指数范围。其中，第一指数范围表征的驾驶熟练程度小于第二指数范围表征的驾驶熟练程度，第二指数范围表征的驾驶熟练程度小于第三指数范围表征的驾驶熟练程度，第三指数范围表征的驾驶熟练程度小于第四指数范围表征的驾驶熟练程度。第一指数范围对应的车载设备为气味发生器，第二指数范围对应的车载设备为震动执行器，第三指数范围对应的车载设备为扬声器，第四指数范围对应的车载设备为车载屏幕。
136.通过实施该方法，在驾驶经验较少的用户对车辆缺乏信任感时，尽量优先选择不增加其工作负荷的方式进行校准，校准方式更加贴合用户需求。
137.下面结合场景示例，对上述步骤做进一步说明：
138.示例1：在车辆内用户长时间关注车辆外部信息，且身体姿势表现紧张时，判断用户对车辆的自动驾驶系统的信任感较低需要进行校准。为校准用户对车辆的自动驾驶系统
的信任感，在用户关注的车内地图显示系统上高亮显示行人的出现，或者车辆停止等待的文字说明信息，也可以通过语音提示用户该类信息，从而让用户能够更加舒适和专注于当前的ndrt。
139.示例2：用户过度沉浸在ndrt任务中，视觉注视停留在非导航信息上的时间占比较高，没有关注车辆情况，且此时驾驶场景较为复杂，判断用户对车辆的自动驾驶系统的信任感过高需要进行校准。为校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任感，通过语音和座舱振动提示用户需要关注车辆驾驶周边的环境信息和车辆驾驶的决策信息等。
140.示例3：在车辆行驶过程中，用户睡眠时间过长，长时间没有关注车辆信息，且此时驾驶场景较为简单，判断用户对车辆的自动驾驶系统的信任感过高需要进行校准。为校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任感，通过播放音乐，定时进行语音播报，或散发气味提高车内氛围，让用户保持一定程度的清醒状态，稍微了解车辆状况。
141.通过实施上述方法，可以根据车辆内用户的状态信息实时确定用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度，根据该信任程度执行对应的目标操作，以达到实时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度的目的。进一步的，还可以从车载设备中确定出目标提醒模式匹配的车载设备，并通过目标提醒模式匹配的车载设备，执行用于调整信任程度的目标操作，可以快速被车辆内用户所感知，更加贴合用户需求。
142.请参阅图4，图4是本技术实施例公开的自动驾驶系统的信任度的校准装置的一种结构图示。如图4所示的校准装置可以包括状态获取单元401、信任度计算单元402及信任度校准单元403；其中：
143.状态获取单元401，用于获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息；
144.信任度计算单元402，用于根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度；
145.信任度校准单元403，用于根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作。
146.在一些实施例中，车辆内用户的个数为多个，信任度计算单元402用于根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数的方式具体可以包括：信任度计算单元402，用于根据车辆内每一用户的状态信息，确定每一用户对应的信任度指数；将每一用户对应的信任度指数中最小的信任度指数，作为车辆内用户对应的目标信任度指数。
147.在一些实施例中，状态信息包括行为信息和生理信息，车辆内用户包括第一用户；信任度计算单元402用于根据第一用户的状态信息，确定第一用户对应的信任度指数的方式具体可以包括：信任度计算单元402，用于根据第一用户的行为信息，确定第一信任度指数，行为信息包括以下至少一种：姿势信息、表情信息及眼动信息；以及，根据第一用户的生理信息，确定第二信任度指数，生理信息包括以下至少一种：心电、心率、压力、皮肤温度、血氧饱和度、血压、呼吸频率、皮电、肌电，及脑电；以及，根据第一信任度指数和第二信任度指数，确定第一用户对应的信任度指数。
148.在一些实施例中，信任度计算单元402用于根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数的方式具体可以包括：信任度计算单元402，用于根据状态信息及车辆当前的驾驶场景信息，确定用户对应的目标信任度指数。
149.在一些实施例中，信任度校准单元403用于根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作的方式具体可以包括：信任度校准单元403，用于识别目标用户对应的目标提醒模式；以及，从车辆的至少一个车载设备中，确定目标提醒模式匹配的车载设备；以及，根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作。
150.在一些实施例中，在车辆内用户数量为1时，目标用户为该用户；在车辆内用户包括多个用户时，目标用户为多个用户中对车辆的自动驾驶系统的信任程度最低的用户。
151.在一些实施例中，目标提醒模式匹配的车载设备为多个，信任度校准单元403用于根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作的方式具体可以包括：信任度校准单元403，用于将目标提醒模式匹配的车载设备中使用优先级最高的车载设备，作为目标设备；以及，根据目标信任度指数，通过目标设备执行用于调整信任程度的目标操作。
152.在一些实施例中，目标提醒模式匹配的车载设备为多个，信任度校准单元403用于根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作的方式具体可以包括：在目标信任度指数小于第一指数阈值时，获取目标用户的驾驶经验指数，驾驶经验指数用于表征目标用户的驾驶熟练程度；以及，将目标提醒模式匹配的车载设备中，对应驾驶经验指数的车载设备，作为目标设备；其中，驾驶经验指数越低，对应的车载设备对目标用户的视觉干扰越少；以及，通过目标设备，执行用于提高信任程度的第一操作。
153.在一些实施例中，目标提醒模式包括以下至少一种：视觉提醒模式、听觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式。
154.在一些实施例中，信任度校准单元403用于根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作的方式具体可以包括：信任度校准单元403，用于在目标信任度指数小于第一指数阈值时，执行用于提高信任程度的第一操作；和/或，在目标信任度指数大于第二指数阈值时，执行用于降低信任程度的第二操作。
155.请参阅图5，图5是本技术实施例公开的电子设备的一种结构图示。如图5所示的电子设备可以包括存储有可执行程序代码的存储器501，以及所述存储器耦合的处理器502。
156.在本技术实施例中，处理器502还具有以下功能：
157.获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息；
158.根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度；
159.根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作。
160.在本技术实施例中，车辆内用户的个数为多个，处理器502还具有以下功能：
161.根据车辆内每一用户的状态信息，确定每一用户对应的信任度指数；
162.将每一用户对应的信任度指数中最小的信任度指数，作为车辆内用户对应的目标信任度指数。
163.在本技术实施例中，状态信息包括行为信息和生理信息，车辆内用户包括第一用户；处理器502还具有以下功能：
164.根据第一用户的行为信息，确定第一信任度指数，行为信息包括以下至少一种：姿
势信息、表情信息及眼动信息；
165.根据第一用户的生理信息，确定第二信任度指数，生理信息包括以下至少一种：心电、心率、压力、皮肤温度、血氧饱和度、血压、呼吸频率、皮电、肌电，及脑电；
166.根据第一信任度指数和第二信任度指数，确定第一用户对应的信任度指数。
167.在本技术实施例中，处理器502还具有以下功能：
168.根据状态信息及车辆当前的驾驶场景信息，确定用户对应的目标信任度指数。
169.在本技术实施例中，处理器502还具有以下功能：
170.识别目标用户对应的目标提醒模式；
171.从车辆的至少一个车载设备中，确定目标提醒模式匹配的车载设备；
172.根据目标信任度指数，通过目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整信任程度的目标操作。
173.在本技术实施例中，在车辆内用户数量为1时，目标用户为该用户；在车辆内用户包括多个用户时，目标用户为多个用户中对车辆的自动驾驶系统的信任程度最低的用户。
174.在本技术实施例中，目标提醒模式匹配的车载设备为多个，处理器502还具有以下功能：
175.将目标提醒模式匹配的车载设备中使用优先级最高的车载设备，作为目标设备；
176.根据目标信任度指数，通过目标设备执行用于调整信任程度的目标操作。
177.在本技术实施例中，目标提醒模式匹配的车载设备为多个，处理器502还具有以下功能：
178.在目标信任度指数小于第一指数阈值时，获取目标用户的驾驶经验指数，驾驶经验指数用于表征目标用户的驾驶熟练程度；
179.将目标提醒模式匹配的车载设备中，对应驾驶经验指数的车载设备，作为目标设备；其中，驾驶经验指数越低，对应的车载设备对目标用户的视觉干扰越少；
180.通过目标设备，执行用于提高信任程度的第一操作。
181.在本技术实施例中，目标提醒模式包括以下至少一种：视觉提醒模式、听觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式。
182.在本技术实施例中，处理器502还具有以下功能：
183.在目标信任度指数小于第一指数阈值时，执行用于提高信任程度的第一操作；和/或，
184.在目标信任度指数大于第二指数阈值时，执行用于降低信任程度的第二操作。
185.本技术实施例公开一种车辆，该车辆包括上述实施例中的电子设备。
186.本技术实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现上述实施例中电子设备执行的部分或全部步骤。
187.本技术实施例公开了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中电子设备执行的部分或全部步骤。
188.本技术实施例公开了一种应用发布平台，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中电子设备执行的部分或全部步骤。
189.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实
现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
190.计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、磁盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态磁盘solid state disk(ssd))等。
191.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
192.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
193.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
194.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
195.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动磁盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
196.以上，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种自动驾驶系统的信任度的校准方法，其特征在于，包括：获取车辆内用户的状态信息，所述状态信息包括行为信息和/或生理信息；根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，所述目标信任度指数用于表征所述用户对所述车辆的自动驾驶系统的信任程度；根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆内用户的个数为多个，所述根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，包括：根据所述车辆内每一用户的状态信息，确定每一用户对应的信任度指数；将每一用户对应的信任度指数中最小的信任度指数，作为所述车辆内用户对应的目标信任度指数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括所述行为信息和所述生理信息，所述车辆内用户包括第一用户；根据所述第一用户的状态信息，确定所述第一用户对应的信任度指数，包括：根据所述第一用户的所述行为信息，确定第一信任度指数，所述行为信息包括以下至少一种：姿势信息、表情信息及眼动信息；根据所述第一用户的所述生理信息，确定第二信任度指数，所述生理信息包括以下至少一种：心电、心率、压力、皮肤温度、血氧饱和度、血压、呼吸频率、皮电、肌电，及脑电；根据所述第一信任度指数和所述第二信任度指数，确定所述第一用户对应的信任度指数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，包括：根据所述状态信息及所述车辆当前的驾驶场景信息，确定所述用户对应的目标信任度指数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作，包括：识别目标用户对应的目标提醒模式；从所述车辆的至少一个车载设备中，确定所述目标提醒模式匹配的车载设备；根据所述目标信任度指数，通过所述目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整所述信任程度的目标操作。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述车辆内用户数量为1时，所述目标用户为该用户；在所述车辆内用户包括多个用户时，所述目标用户为所述多个用户中对所述车辆的自动驾驶系统的信任程度最低的用户。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标提醒模式匹配的车载设备为多个，所述根据所述目标信任度指数，通过所述目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整所述信任程度的目标操作，包括：将所述目标提醒模式匹配的车载设备中使用优先级最高的车载设备，作为目标设备；根据所述目标信任度指数，通过所述目标设备执行用于调整所述信任程度的目标操作。8.根据权利要求5所述的方法，根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标提醒
模式匹配的车载设备为多个，所述根据所述目标信任度指数，通过所述目标提醒模式匹配的车载设备执行用于调整所述信任程度的目标操作，包括：在所述目标信任度指数小于第一指数阈值时，获取所述目标用户的驾驶经验指数，所述驾驶经验指数用于表征所述目标用户的驾驶熟练程度；将所述目标提醒模式匹配的车载设备中，对应所述驾驶经验指数的车载设备，作为目标设备；其中，所述驾驶经验指数越低，对应的车载设备对所述目标用户的视觉干扰越少；通过所述目标设备，执行用于提高所述信任程度的第一操作。9.根据权利要求5-8任一项所述的方法，其特征在于，所述目标提醒模式包括以下至少一种：视觉提醒模式、听觉提醒模式、触觉提醒模式，及嗅觉提醒模式。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作，包括：在所述目标信任度指数小于第一指数阈值时，执行用于提高所述信任程度的第一操作；和/或，在所述目标信任度指数大于第二指数阈值时，执行用于降低所述信任程度的第二操作。11.一种自动驾驶系统的信任度的校准装置，其特征在于，包括：状态获取单元，用于获取车辆内用户的状态信息，所述状态信息包括行为信息和/或生理信息；信任度计算单元，用于根据所述状态信息，确定所述用户对应的目标信任度指数，所述目标信任度指数用于表征所述用户对所述车辆的自动驾驶系统的信任程度；信任度校准单元，用于根据所述目标信任度指数，执行用于调整所述信任程度的目标操作。12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；以及所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，所述可执行程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。13.一种车辆，所述车辆包括权利要求12所述的电子设备。

技术总结

本申请实施例公开了一种自动驾驶系统的信任度的校准方法、装置、设备及车辆，该校准方法可以包括：获取车辆内用户的状态信息，状态信息包括行为信息和/或生理信息；根据状态信息，确定用户对应的目标信任度指数，目标信任度指数用于表征用户对车辆的自动驾驶系统的信任程度；根据目标信任度指数，执行用于调整信任程度的目标操作。通过实施该方法，可以及时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度。时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度。时校准用户对车辆的自动驾驶系统的信任度。