一种风险评估方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种风险评估方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.自动驾驶车辆是汽车电子、智能控制以及互联网等技术的融合产物，自动驾驶系统能够代替驾驶员进行大多数的驾驶操作。然而由于自动驾驶系统面对的交通环境状况的复杂性以及实时变化性，自动驾驶车辆的传感器、执行器等能力受各种环境影响较大，因此无法单独依靠系统自身的能力，在各种场景下安全行驶。
3.由于自动驾驶系统行驶在特定状况下的能力是动态的，不是确定不变的，例如强烈的背光或者雨雪天气会降低系统感知周边交通环境的能力，提高发生交通事故的概率。同时，自动驾驶系统面对的交通状况也是实时改变的，例如交通拥堵以及混合交通流会增加发生事故的概率，且随着车速的提升交通事故的严重程度也会提升。所以基于实时判断自动驾驶性能以及交通环境复杂程度，对判断行车风险是十分必要的。
4.目前评估当前行车风险的方式，仅考虑当前道路交通环境的情况，没有考虑到对于不同外界环境时自动驾驶系统能力也是波动的，外界环境会影响自动驾驶系统对车辆的控制能力，从而导致在相同的道路交通情况下，自动驾驶系统可能出现无法实现安全驾驶的情况。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，从自动驾驶系统保证安全驾驶的能力和道路交通情况的环境安全信息匹配的角度，通过根据自动驾驶系统能力、当前行驶的环境安全和驾驶员状态对当前的行车风险进行综合评估，并根据得到的行车风险执行相应操作，可以提高自动驾驶车辆的安全性，降低行车风险。
6.本技术实施例提供了一种风险评估方法，该方法包括：
7.根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息；
8.根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息；
9.基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息；
10.根据风险评估信息确定目标风险评估结果。
11.进一步地，根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息，包括：
12.获取感知模块对应的第一性能信息；
13.基于第一性能信息确定感知模块对应的第一状态信息；
14.获取车辆的位置信息；
15.获取行车轨迹信息；
16.获取控制模块对应的第二性能信息；
17.基于行车轨迹信息、位置信息和第二性能信息确定控制模块对应的第二状态信
息；
18.获取执行模块对应的第三性能信息；
19.基于第三性能信息确定执行模块对应的第三状态信息；
20.根据第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息确定系统能力信息。
21.进一步地，根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息，包括：
22.根据交通环境，确定目标环境风险类型；
23.获取目标环境风险类型对应的目标环境风险类型影响因子；
24.基于交通环境和目标环境风险类型影响因子，确定环境安全信息。
25.进一步地，该方法还包括：
26.将第一性能信息、行车轨迹信息、位置信息、第二性能信息、第三性能信息、系统能力信息、环境安全信息、风险评估信息和目标评估结果上传云端。
27.进一步地，该方法还包括：
28.确定驾驶员状态信息；
29.基于驾驶员状态信息对风险评估信息进行更新；
30.将驾驶员状态信息和更新后的风险评估信息上传云端。
31.进一步地，该方法还包括：
32.若缺失系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息中，获取云端的历史数据；历史数据包括相同交通环境下的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息；
33.基于历史数据确定缺失的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息。
34.进一步地，根据风险评估信息确定目标风险评估结果之后，包括：
35.对风险评估信息的范围进行等级划分，得到风险等级信息；
36.基于目标风险评估结果和风险等级信息，确定当前车辆对应的风险等级；
37.若风险等级达到预设等级，基于等级划分信息，向车辆驾驶系统发送与风险等级对应的安全驾驶操作指令和/或向驾驶员发出与风险等级对应的安全驾驶提醒。
38.相应地，本技术实施例还提供了一种风险评估装置，该装置包括：
39.系统能力信息确定模块，用于根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息；
40.环境安全信息确定模块，用于根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息；
41.风险评估信息确定模块，用于基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息；
42.目标风险评估结果确定模块，用于根据风险评估信息确定目标风险评估结果。
43.进一步地，系统能力信息确定模块，用于：
44.获取感知模块对应的第一性能信息；
45.基于第一性能信息确定感知模块对应的第一状态信息；
46.获取车辆的位置信息；
47.获取行车轨迹信息；
48.获取控制模块对应的第二性能信息；
49.基于行车轨迹信息、位置信息和第二性能信息确定控制模块对应的第二状态信息；
50.获取执行模块对应的第三性能信息；
51.基于第三性能信息确定执行模块对应的第三状态信息；
52.根据第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息确定系统能力信息。
53.进一步地，环境安全信息确定模块，用于：
54.根据交通环境，确定目标环境风险类型；
55.获取目标环境风险类型对应的目标环境风险类型影响因子；
56.基于交通环境和目标环境风险类型影响因子，确定环境安全信息。
57.进一步地，该装置还包括：
58.数据传输模块，用于将第一性能信息、行车轨迹信息、位置信息、第二性能信息、第三性能信息、系统能力信息、环境安全信息、风险评估信息和目标评估结果上传云端。
59.进一步地，该装置还包括：
60.驾驶员状态信息确定模块，用于确定驾驶员状态信息；
61.风险评估信息更新模块，用于基于驾驶员状态信息对风险评估信息进行更新；
62.数据传输模块，用于将驾驶员状态信息和更新后的风险评估信息上传云端。
63.进一步地，该装置还包括：
64.历史数据获取模块，用于若缺失系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息中，获取云端的历史数据；历史数据包括相同交通环境下的所述系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息；
65.缺失数据确定模块，用于基于历史数据确定缺失的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息。
66.进一步地，该装置还包括：
67.风险等级信息确定模块，用于对风险评估信息的范围进行等级划分，得到风险等级信息；
68.风险等级确定模块，用于基于目标风险评估结果和风险等级信息，确定当前车辆对应的风险等级；
69.安全驾驶操作指令发送模块，用于若风险等级达到预设等级，基于等级划分信息，向车辆驾驶系统发送与风险等级对应的安全驾驶操作指令和/或向驾驶员发出与风险等级对应的安全驾驶提醒。
70.相应地，本技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的风险评估方法。
71.相应地，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的风险评估方法。
72.采用上述技术方案，本发明具有如下有益效果：
73.(1)考虑到实际行车状态时自动驾驶系统存在波动，外界环境包括天气、光照、位置、道路曲率、道路坡度和附着系数等，会影响自动驾驶系统对车辆的控制能力，从而导致在相同的道路交通情况下，自动驾驶系统可能出现无法实现安全驾驶的情况，通过实时分析自动驾驶系统能力和当前道路交通情况存在的风险，将两者进行综合评估，实现实时动态行车风险的计算，保证得到的当前风险信息的真实性和可靠性；
74.(2)通过增加对驾驶员状态信息的评估，评估期望的驾驶员状态，并根据实际行车风险情况保证驾驶员能够及时参与到行车操作中，允许驾驶员状态动态变化，提升了用户体验；
75.(3)根据得到的风险评估结果进行风险等级划分，按照对应的风险等级执行有利于行车安全的操作，以避让环境风险，避免交通事故的发生，提高自动驾驶系统车辆的安全性。
附图说明
76.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
77.图1是本技术实施例提供的一种应用环境的示意图；
78.图2是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图；
79.图3是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图一；
80.图4是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图二；
81.图5是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图三；
82.图6是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图四；
83.图7是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图五；
84.图8是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图六；
85.图9是本技术实施例提供的一种风险评估装置的结构示意图；
86.图10是本技术实施例提供的一种风险评估方法的服务器的硬件结构框图。
具体实施方式
87.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施例作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一个实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
88.此处所称的“实施例”是指可包含于本技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本技术实施例的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置/系统或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”和“第五”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”、“第四”和“第五”的特征可以明示或者隐含的包括一个或者更多个该特征。而且，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”和“第五”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述以外的顺序实施。此外，术语“包括”、“具有”和“为”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
89.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的一种应用环境的示意图，该示意图包括车辆101和服务器102，其中，一种可选的实施方式中，该服务器102可以是设置在车辆101中的车载服务器，该车载服务器可以实时的获取想要的数据，以备后续可以得到风险评估的结果。另一种可选的实施方式中，该车辆101内可以设置有自己的车载服务器，而该车载服务器和图1中显示的服务器102并不是同一个服务器，车载服务器将获得的数据传输给服务器102后，可以由服务器完成后续的步骤，最终得到风险评估的结果。下面将第一种情况涉及的车载服务器和第二种情况涉及的服务器统一称呼为服务器。在另一种可选的实施例中，该服务器可以是外置的服务器，比如该服务器是由车辆厂商提供的。
90.可选地，服务器可以包括是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
91.具体地，服务器102可以根据车辆101的驾驶系统的状态信息确定系统能力信息，根据车辆的交通环境确定环境安全信息，基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息，根据风险评估信息确定目标风险评估结果。
92.下面介绍本技术一种风险评估方法的具体实施例，本说明书提供了如实施例或流程图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序，在实际执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。图2是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图，如图2所示，该方法可以包括：
93.s201：根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息；
94.在一种可选的实施方式中，系统能力信息可以包括车辆的感知与认知系统状态、控制系统状态、执行系统状态对应的综合信息。可以通过分析车外自然环境条件、车内软硬件运行情况和车辆行驶状态评估自动驾驶系统状态。可选地，车内软硬件运行情况可能包括硬件设备故障或失效、软件系统无法在指定时间内获得计算结果、软件模块内部及软件模块之间通信超时等。可选地，车辆行驶状态可以包括车辆的六自由度速度和加速度等。可选地，车辆的六自由度表示为车辆进行沿x轴平移，沿y轴平移，沿z轴平移，绕x轴转动，绕y轴转动，绕z轴转动。
95.本技术实施例中，图3是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图一，根据车辆自动驾驶系统的状态信息确定系统能力信息，具体如图3所示，包括如下过程：
96.s2011：获取感知模块对应的第一性能信息；
97.在一种可选的实施方式中，感知模块可以确认车辆周边道路交通环境，建立当前车辆所处环境的世界模型。感知模块完成职责需要借助各类传感器，当前广泛使用的传感器包括如摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达和组合定位系统等，感知模块能够确认周边道路交通环境，建立当前车辆所处环境的世界模型。
98.在一种可选的实施方式中，可以从各传感器的局限性出发，获取当前行车状态下影响感知模块性能的因素，例如包括当前车辆行驶在隧道条件，当前车辆处于雨雪天气，当前环境温度、逆光条件等。通过感知模块获取当前车辆行驶的交通环境，得到当前影响感知
模块性能的第一性能信息。
99.s2012：基于第一性能信息确定感知模块对应的第一状态信息；
100.在一种可选的实施方式中，使用理论分析或者实际测试的方式，评价各因素影响条件下感知模块的能力对部分指标的影响，得到第一状态信息。可选地，可以根据获取的第一性能信息得到对当前车辆感知模块性能的影响，通过综合对车辆部分指标的影响，如对目标物位置误差、目标物航向角误差、目标物测速误差、目标物测加速度误差、目标物包络多边体端点位置的误差、识别召回率、识别准确率等指标的影响，确定感知模块的第一状态信息。
101.在一种可选的实施方式中，可以使用实际测试的方式对指标进行评估。具体地，例如可以使用车辆在测试阶段中模拟车辆在雨天时的情况，包括不同雨量条件下，对车辆感知系统检测目标物测速误差等指标的能力，通过对大量不同外界环境条件的测试数据得到外界环境对车辆自动驾驶系统感知模块能力的映射关系，在实际行车过程中，将车辆获取的当前第一性能信息，通过该映射关系对应得到对上述各项指标的影响，综合当前对各项指标的影响，确定感知模块的第一状态信息。
102.在另一种可选的实施方式中，可以使用理论分析的方式对各项指标进行评估。可选地，例如当前车辆处于极端天气状况，如强台风，可能出现未在测试阶段得到该台风的风力级别或强降雨条件时对各项指标的影响情况，则可以通过对其他风力的测试数据进行拟合或延展，从而根据拟合或延展结果，进而得到该天气状况对应的第一状态信息。
103.在一种可选的实施方式中，根据合适的指标确定的第一状态信息，可以是各指标对感知模块性能影响的组合、叠加、优先级排序等操作，可以以相同的权重进行组合、叠加等操作，还可以根据各项指标的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的指标分配更高的权重。
104.在一种可选的实施方式中，第一状态信息可以是具体的分数值，还可以是表格、曲线、函数关系、状态等级等。
105.s2013：获取车辆的位置信息；
106.在一种可选的实施方式中，车辆通过车载的感知模块对车辆进行定位，可以获取车辆当前所在的位置信息，可选地，位置信息可以是由全球定位系统(global positioning system，gps)获取的坐标，包括经-纬-高三维坐标，位置信息还可以包括车辆的绝对位置以及在道路上的相对位置。
107.s2014：获取行车轨迹信息；
108.在一种可选的实施方式中，获取自动驾驶系统的规划模块实时输出的行车轨迹信息，控制模块的主要职责为控制车辆跟踪该行车轨迹信息。车辆位置和轨迹的偏差可以是评价控制系统能力的标准。
109.s2015：获取控制模块对应的第二性能信息；
110.在一种可选的实施方式中，获取影响控制模块性能的第二性能信息，可选地，例如行车轨迹的形状为影响控制系统的因素，行车轨迹的形状和当前道路的形状密切相关，从当前道路的形状评价控制系统的能力，可以选用道路曲率以及道路曲率变化率评价控制系统的能力。
111.s2016：基于行车轨迹信息、位置信息和第二性能信息确定控制模块对应的第二状
态信息；
112.在一种可选的实施方式中，第二性能信息是影响控制模块在当前行驶时对车辆输出控制量的因素，通过合适的指标，如控制偏差、控制超调、控制反应时间等，可以使用理论分析或者实际测试的方式，确定此时控制模块对应的第二状态信息。可选地，控制模块可以根据行车轨迹的形状、当前车辆位置和轨迹的偏差，输出控制量，其中控制量包括目标加速度和目标方向盘转角等，通过对该输出的目标行车轨迹与实际行车轨迹的差异，得到控制模块的在当前道路下的控制能力，从而确定控制模块在当前行车时的第二状态信息。
113.在一种可选的实施方式中，根据合适的指标确定的第二状态信息，可以是各指标对控制模块性能影响的叠加，如控制偏差、控制超调、控制反应时间等，可以将这些影响控制模块能力的指标以相同的权重进行组合、叠加等操作，还可以根据各项指标的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的指标分配更高的权重。
114.在一种可选的实施方式中，第二状态信息可以是具体的分数值，还可以是表格、曲线、函数关系、状态等级等。
115.s2017：获取执行模块对应的第三性能信息；
116.在一种可选的实施方式中，执行模块主要职责为实现控制模块输出的控制量，可选地，控制量可以包括目标加速度和目标方向盘等。执行模块对应的第三性能信息可以是执行模块对控制模块输出的控制量的执行能力。可选地，由于执行模块直接应对路面对车轮的影响，因而影响执行模块能力的因素包括路面附着系数、坡度。可选地，执行模块直接向执行器发送指令，所以执行模块的故障也会影响执行模块的能力。
117.s2018：基于第三性能信息确定执行模块对应的第三状态信息；
118.在一种可选的实施方式中，获取影响执行模块能力的第三性能信息，根据合适的指标，可以使用理论分析或者实际测试的方式感知模块能力对应的确定第三状态信息，其中合适的指标为评价执行模块的能力的指标，如加速度跟踪精度、速度跟踪精度、前轮转角跟踪精度、前轮转角速度跟踪精度、前轮转矩跟踪精度等。可以是各指标对执行模块性能影响的组合、叠加、优先级排序等操作，可以将这些影响控制模块能力的指标以相同的权重进行组合、叠加等操作，还可以根据各项指标的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的指标分配更高的权重。
119.在一种可选的实施方式中，执行模块的第三状态信息还可能是执行模块出现故障的情况，如无法在指定时间内向执行器发送指令等，进而影响执行模块的性能。可选地，例如自动驾驶系统出现故障指示，表示执行模块故障。
120.在一种可选的实施方式中，第三状态信息可以是具体的分数值，还可以是表格、曲线、函数关系、状态等级等。
121.s2019：根据第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息确定系统能力信息。
122.在一种可选的实施方式中，对第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息进行综合评估，得到系统能力信息。可选地，对第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息预设函数关系，可以将第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息以相同的权重进行组合、叠加、优先级排序等操作，还可以根据感知模块、控制模块和执行模块对行车安全的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的模块对应分配
更高的权重。
123.在一种可选的实施方式中，系统能力信息可以是具体的分数值，还可以是表格、曲线、函数关系、状态等级等。
124.在一种可选的实施方式中，自动驾驶系统的状态还包括车辆的预测模块状态、决策模块状态、规划模块状态、人机交互模块状态等。可以通过与上述确定感知模块的第一状态信息等类似的方式，确定当前车辆实时行驶时的预测模块状态、决策模块状态、规划模块状态、和人机交互模块状态等，将这些模块的状态信息加入系统能力信息中综合考量。
125.对自动驾驶系统能力评估的作用是评估自动驾驶系统在当前环境下，面向安全的自身性能，保证车辆行车安全的能力。当自动驾驶系统算法完全确定后，影响自动驾驶系统的便是系统外界的环境，车辆所处交通环境的环境安全信息对行车风险有可能存在影响。
126.s203：根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息；
127.在一种可选的实施方式中，环境安全信息可以表示当前道路交通环境对自车安全行驶存在的潜在风险，可能对车辆行驶安全造成威胁。车辆在行驶过程中发生的损害可以描述为由于碰撞造成的损害，损害可以用于描述碰撞的严重程度。可选地，损害包括碰撞对自车车辆以及自车车内的乘客和物品的损害，和碰撞其他参与对象的损害。碰撞不是一定发生的，碰撞的严重程度也是不确定的，不同类型的碰撞概率和碰撞严重程度的计算方法有所区别，还可能与车辆当前的速度、车辆的质量相关。
128.在一种可选的实施方式中，获取车辆行驶时车辆周边的交通环境，该交通环境包括静动态交通参与物、道路障碍物、路况风险、视野盲区等。碰撞其他参与对象的损害可以是与静动态交通参与物、道路障碍物的碰撞引起的，其中，动静态交通参与物包括运动状态下的机动车、非机动车、行人和动物等，道路障碍物包括所有道路上出现的障碍物，如路障、施工区域、交通灯、隔离带、护栏、道路坑洼、道路积水、其他车辆掉落的货物等。碰撞其他参与对象的损害可以是车辆驶入禁行区域引起的，禁行区域可以是车辆不可驶入的区域，如所有道路周边车辆无法行驶的区域，包括花坛、带有路沿石的人行道、建筑物、河流、悬崖、山峰、高架桥外导致车辆坠落的区域等。
129.在一种可选的实施方式中，可以通过感知模块获取车辆周边的交通环境。具体地，车辆的摄像头、雷达、传感器等检测装置以及高精地图或导航系统对车辆周边环境情况进行实时监测，从而实时获取当前行驶情况下车辆周边的交通环境。可选地，例如当检测到可能会对车辆行驶安全造成威胁的障碍物时，实时获取该动态障碍物对应的交通环境，包括该障碍物与车辆的相对距离、相对速度、障碍物的形状、类型等；可选地，例如获取当前路况风险，导航系统根据车载地图得到车辆行驶路径的前方存在事故高发路段或拥堵路段等路况风险，实时获取该路况风险对应的起点位置、该路况风险与车辆的相对距离等信息；可选地，例如当检测到在车辆行驶路径上、对驾驶人员的视野造成遮挡的遮挡物所形成的可能存在碰撞风险的视野盲区时，实时获取该视野盲区对应的该遮挡物与车辆的相对距离、遮挡物尺寸、类型、及盲区范围等信息。
130.本技术实施例中，图4是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图二，具体如图4所示：
131.s2031：根据交通环境，确定目标环境风险类型；
132.在一种可选的实施方式中，目标环境风险类型即指检测到的当前车辆周边的交通
环境所对应的风险类型。可选地，根据获取的交通环境区分存在风险的目标为不同的类型，例如上述动静态交通参与物、道路障碍物、视野盲区、路况等风险类型；还可以根据环境风险信息的紧急状态或严重等级信息分为一级风险类型、二级风险类型、三级风险类型等。还可以将多种分类方式进行组合、叠加、优先级排序等操作，以实现对风险的全面、精准评估，将车辆面对的潜在风险降至最低。通过对多种交通环境风险进行分类，并根据获取的车辆当前行车环境中的环境风险信息确定其目标环境风险类型，以对不同类型的环境风险进行判断并做针对性处理，进而实现对交通环境风险的全面、准确的评估。
133.s2033：获取目标环境风险类型对应的目标环境风险类型影响因子；
134.在一种可选的实施方式中，不同类型的环境风险对应有不同的环境风险类型影响因子，环境风险类型影响因子与潜在环境风险的类型、障碍物尺寸、车速、自车与环境风险相对距离等有关。可选地，目标环境风险类型影响因子可以是发生碰撞的严重程度，可以定义碰撞风险为发生碰撞的碰撞概率与碰撞严重程度的乘积，即碰撞风险＝碰撞概率
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严重程度。碰撞风险越高，交通安全分数越高，不同类型目标环境风险类型的碰撞概率和碰撞严重程度有所区别。不同目标环境风险类型的环境风险可能与车辆在不同的位置、以不同的方式发生碰撞有关，对应有不同的风险点，风险点可以指可能与车辆发生碰撞的预判位置。
135.在一种可选的实施方式中，例如，若车辆与其他交通参与者碰撞，可以根据障碍物的数量、聚集程度以及本车的可行使区域，通过函数关系计算等方式得到自动驾驶车辆和其他交通参与者集群的碰撞风险。可选地，将位置和矢量速度相近的同一类型的交通参与者群体定义为其他交通参与者集群，使用交通参与者集群中交通参与者的平均相对距离描述障碍物的聚集程度，障碍物数量越多、聚集程度越离散、与车辆距离越近，占据的道路面积越大，与该交通参与者集群的碰撞概率越大。碰撞严重程度和交通参与者集群典型质量、集群平均速度矢量、本车速度矢量、本车质量相关，集群典型质量和本车质量越大，集群平均速度矢量和本车速度矢量差距越大，严重程度越高。可选地，若车辆与道路设施和其他静态障碍物碰撞，碰撞概率仅和障碍物占据的面积与可通行区域的面积占比有关，面积占比越大，碰撞概率越高。碰撞的严重程度和障碍物的类型以及自车的车速相关。
136.在一种可选的实施方式中，例如，若车辆驶入不可通行区域，可以根据驶入某一特定类型的不可通行区域的概率与划分可通行区域和不可通行区域的边界长度占据可通行区域整体边界长度的比值，或车辆到该边界的距离，通过函数计算等方式确定碰撞风险。边界长度占比越高、车辆距离越近，驶入不可通行区域的概率越大。碰撞的严重程度与碰撞引起的损失有关，其中车辆驶入不可通行区域的损失和不可通行区域的类型相关。
137.s2035：基于交通环境和目标环境风险类型影响因子，确定环境安全信息。
138.在一种可选的实施方式中，当确定目标环境风险类型后，根据目标环境风险类型获取对应的目标环境风险类型影响因子，其中，可以确定目标环境风险类型对应的目标风险点，针对不同类型的环境风险确定对应的环境风险类型影响因子及风险点，以实现对不同类型的环境风险进行针对性处理，有利于对交通环境风险进行全面、准确的评估。
139.在一种可选的实施方式中，还可以针对环境风险建立环境风险数学模型，计算环境风险势能，利用环境风险势能来评价环境风险大小，确定环境安全信息。
140.s205：基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息；
141.在一种可选的实施方式中，对系统能力信息和环境安全信息两者进行综合评估，
得到风险评估信息，可选地，将系统能力信息和环境安全信息以相同的权重进行组合、叠加等操作，还可以根据二者的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的指标分配更高的权重。可以预设两者之间的函数关系，风险评估信息可以是具体的分数值，还可以是包括系统能力信息和环境安全信息的表格、曲线、函数关系、状态等级等。
142.s207：根据风险评估信息确定目标风险评估结果。
143.在一种可选的实施方式中，将系统能力信息和环境安全信息综合评估后得到的风险评估信息，确定目标风险评估结果作为输出值。可选地，当风险评估信息为系统能力信息和环境安全信息建立函数关系，例如风险评估信息＝系统能力信息-环境安全信息，即二者分数值相减的函数，则对于当前行车风险得到一个确定的输出值作为目标风险评估结果。
144.在一种可选的实施方式中，车辆自动驾驶系统的数据可以与云端交互。图5是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图三，具体如图5所示，本发明的风险评估方法，还包括：
145.s209：将第一性能信息、行车轨迹信息、位置信息、第二性能信息、第三性能信息、系统能力信息、环境安全信息、风险评估信息和目标评估结果上传云端。
146.在一种可选的实施方式中，将用于风险评估的数据和云端进行数据交换。将当前可以采集的输入风险评估系统的原始数据，包括第一性能信息、第二性能信息、第三性能信息、车辆位置信息、行车轨迹信息等，以及评估得到的系统能力信息、环境安全信息、风险评估信息和目标风险评估结果，上传至云端，可以用于数据统计，还可以用于其他车辆的参考数据以及备用数据。
147.在一种可选的实施方式中，驾驶员在当前行车时的状态也可能对自动驾驶的风险有影响。确定驾驶员状态信息，根据当前驾驶员的状态信息，可以用来判断是否需要提高驾驶员的参与程度等。
148.图6是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图四，具体如图6所示，本发明的风险评估方法，还包括：
149.s601：确定驾驶员状态信息；
150.在一种可选的实施方式中，驾驶员当前的状态包括驾驶员观察车辆周边环境的注意程度、驾驶员观察自动驾驶系统运作状态的注意程度、驾驶员的工作负荷和驾驶员类型。
151.在一种可选的实施方式中，确定驾驶员状态信息，具体地，自动驾驶系统可以实现监测驾驶员观察车辆周边环境的注意程度、驾驶员观察自动驾驶系统运作状态的注意程度。自动驾驶系统可以根据车辆行驶时长等数据判断驾驶员的工作负荷，可以根据当前驾驶员的操作习惯区分驾驶员类型，可选地，操作习惯包括操作油门、刹车、方向盘等的习惯，可以根据不同操作习惯区分驾驶员类型，如区分为保守型、稳定型、激进型等。
152.在一种可选的实施方式中，可以根据影响驾驶员状态的各项因素，对当前驾驶员状态进行综合评估，可以是影响驾驶员状态的各项因素的组合、叠加、优先级排序等操作，可以以相同的权重进行组合、叠加等操作，还可以根据各项指标的重要程度分配不同的权重再进行组合、叠加等操作，对影响自动驾驶安全性更高的指标分配更高的权重，得到驾驶员状态信息。
153.s603：基于驾驶员状态信息对风险评估信息进行更新；
154.在一种可选的实施方式中，加入驾驶员状态信息，对系统能力信息、环境安全信息这三者进行综合评估，得到更新后的风险评估信息。可选地，例如可以预设三者之间的函数关系，或将三者以对应的权重叠加、组合等操作，得到更新后的风险评估信息。更新后的风险评估信息可以是具体的分数值或对应的等级，相应的目标风险评估结果也会随之更新。
155.s605：将驾驶员状态信息和更新后的风险评估信息上传云端。
156.在一种可选的实施方式中，可以将驾驶员状态信息和更新后的风险评估信息上传云端，可以用于数据统计，可以作为本车的备用数据，还可以用于其他车辆的参考数据。车内系统向云端传输的数据包括获取的用于确定系统能力信息、环境安全信息、驾驶员状态信息的所有数据以及计算结果，云端向车内系统传输的数据为上述数据的历史统计信息。
157.在一种可选的实施方式中，车辆自动驾驶系统可以从云端进获取数据，图7是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图五，具体如图7所示：
158.在一种可选的实施方式中，云端包括具有系统能力信息、驾驶员状态信息和环境安全信息的本车行驶记录，还包括具有这三种信息的其他车辆的行驶记录、当前驾驶员的行驶记录和其他驾驶员的行驶记录。
159.s701：若缺失系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息中，获取云端的历史数据；历史数据包括相同交通环境下的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息；
160.s703：基于历史数据确定缺失的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息。
161.在一种可选的实施方式中，当缺失环境安全信息、驾驶员状态信息、系统能力信息三个中的任意一个或任意两个评估数据时，可以使用历史数据替代缺失的数据或者基于历史数据估计缺失的数据，其中历史数据可以从云端下载获取，使用历史数据中与当前交通环境相同或相近的数据，例如与当前时间较近的可用数据，可以补充缺失的部分数据，从而实现风险评估。
162.在一种可选的实施方式中，当前交通环境可能出现不存在安全风险的情况，可以仅通过系统能力信息和驾驶员状态信息进行风险评估。
163.在一种可选的实施方式中，当缺失环境安全信息、驾驶员状态信息、系统能力信息三个中的任意一个或任意两个评估数据时，还可以仅通过获取的数据如自然环境条件等进行风险评估。
164.在根据风险评估信息确定目标风险评估结果之后，还可以确定目标风险评估结果对应的风险等级，依据该风险等级使车辆执行对应能够降低行车风险的操作。图8是本技术实施例提供的一种风险评估方法的流程示意图六，具体如图8所示：
165.s801：对风险评估信息的范围进行等级划分，得到风险等级信息；
166.在一种可选的实施方式中，风险等级信息可以是图表，包括多个风险等级，风险等级可以用数字、字母、汉字等表示。
167.s803：基于目标风险评估结果和风险等级信息，确定当前车辆对应的风险等级；
168.在一种可选的实施方式中，通过对比目标风险评估结果和风险等级信息，得到与目标风险评估结果对应的当前风险等级。
169.s805：若风险等级达到预设等级，基于等级划分信息，向车辆驾驶系统发送与风险
等级对应的安全驾驶操作指令和/或向驾驶员发出与风险等级对应的安全驾驶提醒。
170.在一种可选的实施方式中，与风险等级对应的操作可以是能够提升自动驾驶系统可靠性的操作、能够提升驾驶员参与驾驶任务程度的操作、能够降低系统面临的交通风险的操作。在一种可选的实施方式中，将自动驾驶用于提升安全的操作指令和对驾驶员提醒的信息上传至云端。
171.在一种可选的实施方式中，能够提升自动驾驶系统可靠性的操作可以是软件重启、硬件重启、启动车辆灯光、传感器清洁、启动雨刮。
172.在一种可选的实施方式中，能够提升驾驶员参与驾驶任务程度的操作可以是方向盘振动、座椅振动、安全带预警、语音或警示音提醒、人机交互界面提醒、车内灯光提醒、车辆小幅度侧向往复运动，车辆小幅度加减速之一。
173.在一种可选的实施方式中，能够降低系统面临的交通风险的操作可以是进入最小风险状态、限制车辆状态、与其他交通参与者交互。其中，限制车辆状态可以是限制车辆的最高车速、极限纵向加速度、极限侧向加速度等，与其他交通参与者交互可以是远近光灯切换、喇叭、车外语音、车外点阵屏等。
174.在一种可选的实施方式中，上述三种与风险等级对应的操作，可以以一定的优先级激活后执行操作，还可以同时激活执行操作。根据不同风险等级使车辆执行对应的操作，可选地，如当前风险等级为2级，可以使车辆执行部分提升自动驾驶系统可靠性的操作和部分降低系统面临的交通风险的操作等。如当前风险等级对应为4级，可以使车辆执行尽可能全部能够提升自动驾驶系统可靠性的操作和降低系统面临的交通风险的操作等，提高自动驾驶的安全性，还提升了用户体验。
175.在一种可选的实施方式中，还可以向驾驶员发出与所述风险等级对应的安全驾驶提醒。可选地，例如当前风险等级为最高等级，对驾驶员进行安全驾驶提醒，可以根据当前的最高风险等级提醒驾驶员进行人工接管车辆，可以提醒驾驶员在人工接管后进行能够降低交通风险的操作，如降低车速、与其他交通参与者交互、紧急制动等。
176.采用本技术实施例提供的风险评估方法，通过根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息，根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息，基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息，根据风险评估信息确定目标风险评估结果，并以此为依据得到对应的当前行车风险等级，以此来实时判断当前驾驶是否安全，是否需要采取减速或避让等措施，或者提醒驾驶人员提前接管车辆，使车辆执行相应操作，避让环境风险，避免交通事故的发生，保障自动驾驶车辆的行车安全。
177.本技术实施例还提供的一种风险评估装置，图9是本技术实施例提供的一种风险评估装置的结构示意图，如图9所示，该装置可以包括：
178.系统能力信息确定模块901，用于根据车辆驾驶系统的状态信息确定系统能力信息；
179.环境安全信息确定模块902，用于根据车辆周边的交通环境确定环境安全信息；
180.风险评估信息确定模块903，用于基于系统能力信息和环境安全信息确定风险评估信息；
181.目标风险评估结果确定模块904，用于根据风险评估信息确定目标风险评估结果。
182.在一种可选的实施方式中，系统能力信息确定模块901，用于获取感知模块对应的
第一性能信息；
183.基于第一性能信息确定感知模块对应的第一状态信息；
184.获取车辆的位置信息；
185.获取行车轨迹信息；
186.获取控制模块对应的第二性能信息；
187.基于行车轨迹信息、位置信息和第二性能信息确定控制模块对应的第二状态信息；
188.获取执行模块对应的第三性能信息；
189.基于第三性能信息确定执行模块对应的第三状态信息；
190.根据第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息确定系统能力信息
191.在一种可选的实施方式中，环境安全信息确定模块902，用于根据交通环境，确定目标环境风险类型；
192.获取目标环境风险类型对应的目标环境风险类型影响因子；
193.基于交通环境和目标环境风险类型影响因子，确定环境安全信息。
194.在一种可选的实施方式中，风险评估装置还包括：
195.数据传输模块，用于将第一性能信息、行车轨迹信息、位置信息、第二性能信息、第三性能信息、系统能力信息、环境安全信息、风险评估信息和目标评估结果上传云端。
196.在一种可选的实施方式中，风险评估装置还包括：
197.驾驶员状态信息确定模块，用于确定驾驶员状态信息；
198.风险评估信息更新模块，用于基于驾驶员状态信息对风险评估信息进行更新；
199.数据传输模块，用于将驾驶员状态信息和更新后的风险评估信息上传云端。
200.在一种可选的实施方式中，风险评估装置还包括：
201.历史数据获取模块，用于若缺失系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息中，获取云端的历史数据；历史数据包括相同交通环境下的所述系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息；
202.缺失数据确定模块，用于基于历史数据确定缺失的系统能力信息、环境安全信息和/或驾驶员状态信息。
203.在一种可选的实施方式中，风险评估装置还包括：
204.风险等级信息确定模块，用于对风险评估信息的范围进行等级划分，得到风险等级信息；
205.风险等级确定模块，用于基于目标风险评估结果和风险等级信息，确定当前车辆对应的风险等级；
206.安全驾驶操作指令发送模块，用于若风险等级达到预设等级，基于等级划分信息，向车辆驾驶系统发送与风险等级对应的安全驾驶操作指令和/或向驾驶员发出与风险等级对应的安全驾驶提醒。
207.本技术实施例中的装置与方法实施例基于同样的申请构思。
208.本技术实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图10是本技术实施例提供的一种风险评估方法的服务器的硬件结构框图。如图10所示，该服务器1000可因配置或性能不同而产生比较大的差异，
可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，cpu)1010(处理器1010可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器1030，一个或一个以上存储应用程序1023或数据1022的存储介质1020(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1030和存储介质1020可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1020的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1010可以设置为与存储介质1020通信，在服务器1000上执行存储介质1020中的一系列指令操作。服务器1000还可以包括一个或一个以上电源1060，一个或一个以上有线或无线网络接口1050，一个或一个以上输入输出接口1040，和/或，一个或一个以上操作系统1021，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。
209.输入输出接口1040可以用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括服务器1000的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，输入输出接口1040包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，输入输出接口1040可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
210.本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器1000还可包括比图10中所示更多或者更少的组件，或者具有与图10所示不同的配置。
211.本技术的实施例还提供了一种存储介质，存储介质可设置于服务器之中以保存用于实现方法实施例中一种风险评估方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述风险评估方法。
212.可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
213.需要说明的是：上述本技术实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
214.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
215.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
216.以上仅为本技术的较佳实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。