一种控制策略确定方法、装置、存储介质及车辆与流程

本发明涉及车载人机交互领域，尤其涉及控制策略确定方法、控制策略确定装置、存储介质及车辆。

背景技术：

1、随着大语言模型、车联网和智能座舱技术的发展，车载语音助手正从固定指令识别向能够调用知识库、第三方服务和车辆控制接口的ai智能体演进。ai智能体能够把自然语言请求拆解为多个子任务，并依次调用车辆状态查询、导航、空调、娱乐、诊断或售后接口。

2、与普通消费电子设备不同，车辆状态持续变化，且部分操作会影响驾驶安全、车辆能源状态或关键电子控制单元。相关技术中提出多种技术方案，例如，采集语音口令、语义分析并控制汽车执行对应功能，根据自定义场景生成脚本，语音请求满足触发条件后下发并执行组合指令，或者利用对齐模型判断信息与交互指令是否对齐，并确定响应策略。

3、但是，相关技术中的技术方案仅依赖意图识别结果直接调用接口，存在明显风险。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种控制策略确定方法、控制策略确定装置、电子设备、存储介质及车辆，至少解决仅依赖意图识别结果直接调用接口导致明显执行风险的技术问题。

2、本发明提供了下述方案：

3、根据本发明的一个方面，提供一种控制策略确定方法，包括：

4、根据用户对于车辆的请求，确定待执行任务的任务类型，并确定所述任务类型对应的执行条件；

5、采集所述车辆当前的多维度信息，响应于所述多维度信息满足所述执行条件，对所述请求进行拆分，确定至少一个原子动作节点；

6、计算每个所述原子动作节点的执行风险，确定任务总体风险；

7、确定与所述任务总体风险对应的控制策略。

8、优选的，所述计算每个所述原子动作节点的执行风险，确定任务总体风险，包括：

9、确定所述原子动作节点之间的先后执行关系；

10、按照所述先后执行关系，确定计算每个所述原子动作节点的计算顺序，并基于所述计算顺序依次所述原子动作节点的执行风险；

11、在所有所述执行风险中，选取所述执行风险的最大值作为任务总体风险。

12、优选的，所述基于所述计算顺序依次所述原子动作节点的执行风险，包括：

13、针对每个所述原子动作节点，确定所述原子动作节点的基础风险，并确定执行所述原子动作节点所依赖至少一个前序节点的未消除风险；

14、基于所述前序节点对所述未消除风险的消除程度，确定风险传播系数；

15、根据所述风险传播系数和所述未消除风险，确定前序节点传播到所述原子动作节点的传播风险；

16、计算所述基础风险和所有传播风险的和，确定所述原子动作节点的执行风险。

17、优选的，所述确定与所述任务总体风险对应的控制策略，包括：

18、获取预先划分的至少一个风险区间；

19、根据所述多维度信息，对每个所述风险区间的范围进行调整，并将调整后的风险区域与所述任务总体风险进行比较，确定所述任务总体风险所在的第一风险区间；

20、将所述第一风险区间对应的控制结果，确定为所述请求的控制策略。

21、优选的，所述根据所述多维度信息，对每个所述风险区间的范围进行调整，包括：

22、根据所述多维度信息确定车辆运动风险和环境风险；

23、根据所述车辆运动风险确定车速对所述风险区间的第一影响程度，并根据所述环境风险确定环境对所述风险区间的第二影响程度；

24、获取基础执行阈值、最低执行阈值以及用于划分所述风险区间预先设置的风险阈值；

25、根据所述车辆运动风险、所述环境风险、所述第一影响程度、所述第二影响程度、所述基础执行阈值和所述最低执行阈值，对所述风险阈值进行调整；

26、基于调整后的风险阈值，对每个所述风险区间的范围进行调整。

27、优选的，所述确定与所述任务总体风险对应的控制策略之后，所述方法还包括：

28、响应于所述控制策略为执行，读取安全判定时刻的第一关键状态，形成与所述控制策略对应的一次性令牌；

29、在车辆控制接口执行所述控制策略之前，重新读取当前时刻的第二关键状态；

30、若所述第一关键状态与所述第二关键状态差值饿绝对值小于等于设置的状态漂移容差向量，且所述一次性令牌校验通过，执行所述控制策略。

31、优选的，所述一次性令牌的校验，包括：

32、当所述一次性令牌满足所有预设条件时，所述一次性令牌通过校验；

33、其中，所述预设条件包括：

34、所述一次性令牌未使用且签名有效；

35、读取所述第二关键状态和所述第一关键状态的时间差为超过有效期限；

36、当前车辆的车辆识别码与所述一次性令牌包括的车辆识别码相同；

37、所述控制策略的唯一标识与所述一次性令牌包括的事件标识相同；

38、重新采集的所述多维度信息满足所述执行条件；

39、重修计算的任务总体风险未超过所述控制策略所在风险区间的最大风险阈值。

40、根据本发明的二个方面，提供一种控制策略确定装置，包括：

41、执行条件确定模块，用于根据用户对于车辆的请求，确定待执行任务的任务类型，并确定所述任务类型对应的执行条件；

42、原子节点确定模块，用于采集所述车辆当前的多维度信息，响应于所述多维度信息满足所述执行条件，对所述请求进行拆分，确定至少一个原子动作节点；

43、任务风险确定模块，用于计算每个所述原子动作节点的执行风险，确定任务总体风险；

44、控制策略确定模块，用于确定与所述任务总体风险对应的控制策略。

45、根据本发明的三个方面，提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

46、存储器中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器控制策略确定方法的步骤。

47、根据本发明的四个方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：存储有可由电子设备执行的计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得电子设备控制策略确定方法的步骤。

48、根据本发明的五个方面，提供一种车辆，包括：

49、电子设备，用于实现控制策略确定方法的步骤；

50、处理器，处理器运行程序，当程序运行时从电子设备输出的数据执行控制策略确定方法的步骤；

51、存储介质，用于存储程序，程序在运行时对于从电子设备输出的数据执行控制策略确定方法的步骤。

52、通过上述方案，获得如下有益的技术效果：

53、本发明通过用户对于车辆的请求，确定待执行任务的任务类型，并确定任务类型对应的执行条件，可以实现执行条件的个性化设置与场景扩展能力。

54、本发明通过执行条件判定车辆的多维度信息是否满足要求，并在满足执行条件的前提下，对请求进行原子动作的拆分，实现通过确定性底线对请求进行阻断不允许的任务，保证行车安全性同时提升控制策略确定的效率。

55、本发明通过计算每个原子动作节点的执行风险，从而确定任务总体风险，可以考虑多维度节点的风险，降低意图误识别、状态数据过期、复杂任务风险累积以及车辆状态漂移导致的误执行概率，同时控制行驶过程中的交互负荷。