使用预测模型解决车辆路线中的场景困难

摘要

至少基于驶过沿着路线的驾驶环境的难度等级来选择自动驾驶车辆行驶的路线。收集由一个或多个自动驾驶车辆提供的指示与行驶过一部分路线相关联的难度的车辆信号，并且将其用于预测在给定时间的最有利的驾驶路线。该信号可以指示从自动驾驶模式脱离的可能性、堵车时间过长的可能性、交通密度等。可以为路线的每个路段计算难度分数，然后将路线的所有路段的分数加在一起。该分数基于先前脱离的次数、先前请求远程协助的次数、未受保护的左转或右转的数量、是否遮挡了部分驾驶区域等。难度分数被用于计算特定路线的成本，其可以与为其它可能路线计算的成本相比较。基于这样的信息，可以选择路线。