本技术涉及自动驾驶，例如涉及一种自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法和装置。
背景技术：
1、目前，自动驾驶技术具备精确的风险预警系统和迅捷稳定的决策能力，在面临繁重驾驶任务和复杂道路环境的公交行业，自动驾驶的这些特性使自动驾驶公交车具备了巨大潜力。例如，自动驾驶公交车能够基于实时路况规划包含行驶轨迹、行驶速度等的行驶方案，实现自动化运营。
2、在实现本技术实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
3、公交车内的乘客通常较多，自动驾驶的公交车具备灵敏的反应能力，在避险场景下，这种灵敏的反应能力容易导致车内乘客出现不适、摔倒不良反应。
4、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
2、本技术实施例提供了一种自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法和装置，以减少自动驾驶公交车应急动作所导致的乘客不良反应。
3、在一些实施例中，自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法，包括：
4、在获得多个规划行驶方案后，对于每一个规划行驶方案，获得本规划行驶方案下每一名乘客的不适概率，以及获得所述本规划行驶方案下每一名乘客的摔倒概率；
5、根据每一名乘客的所述不适概率确定本乘客对应的第一概率阈值，以及根据每一名乘客的所述摔倒概率确定本乘客对应的第二概率阈值；其中，所述第一概率阈值与所述不适概率负相关，所述第二概率阈值与所述摔倒概率负相关；
6、根据所述不适概率与所述第二概率阈值的大小关系，以及所述摔倒概率与所述第一概率阈值的大小关系，统计所述本规划行驶方案下乘客状态为不良反应的第一总数量；其中，对于任一乘客，所述不良反应的所述乘客状态包括：所述不适概率大于或等于所述第二概率阈值，所述摔倒概率大于或等于所述第一概率阈值；
7、对于多个规划行驶方案，将最小第一总数量对应的规划行驶方案作为选定行驶方案，并根据所述选定行驶方案对公交车进行控制。
8、可选地，根据每一名乘客的所述不适概率确定本乘客对应的第一概率阈值，包括：
9、；
10、其中，为所述第一概率阈值，为第一概率阈值的最大值，为第一概率阈值的最小值，为任一名乘客对应的所述不适概率。
11、可选地，根据每一名乘客的所述摔倒概率确定本乘客对应的第二概率阈值，包括：
12、；
13、其中，为所述第二概率阈值，为第二概率阈值的最大值，为第二概率阈值的最小值，为任一名乘客对应的所述摔倒概率。
14、可选地，获得所述本规划行驶方案下每一名乘客的摔倒概率，包括：
15、获得所述本规划行驶方案下每一名乘客的扶手状态；其中，所述扶手状态为无扶手状态、悬挂扶手状态和固定扶手状态三者之一；
16、在所述扶手状态为所述悬挂扶手状态的情况下，通过如下方式计算所述本规划行驶方案下任一名乘客的摔倒概率：
17、；
18、其中， n为所述本规划行驶方案在全部规划行驶方案中的序号，为所述本规划行驶方案下的所述摔倒概率，为在车辆在刹车和/或转弯的场景下，车内的乘客所受惯性力，为车内地面与乘客脚底面之间的摩擦系数，为乘客的体重，为重力加速度，为扶手相对于车内地面的高度，为所述不适概率，表示与所述不适概率对应的修正函数，为乘客性别，为乘客年龄，表示与乘客性别、乘客年龄对应的修正函数，为乘客在站立情况下的标准维持稳定握力，为乘客的身高，为第一修正系数；
19、和/或，
20、在所述扶手状态为所述固定扶手状态的情况下，通过如下方式计算所述本规划行驶方案下任一名乘客的摔倒概率：
21、；
22、其中， n为所述本规划行驶方案在全部规划行驶方案中的序号，为第 n种规划行驶方案下的所述摔倒概率，为在车辆在刹车和/或转弯的场景下，车内的乘客所受惯性力，为车内地面与乘客脚底面之间的摩擦系数，为乘客的体重，为重力加速度，为所述不适概率，表示与所述不适概率对应的修正函数，为乘客性别，为乘客年龄，表示与乘客性别、乘客年龄对应的修正函数，为乘客在站立情况下的标准维持稳定握力，为第 n中规划行驶方案下的公交车加速度方向，为乘客未摔倒状态下的乘客质心与扶手连线方向，为两个方向的夹角函数，用于修正乘客在握紧方式下的标准维持稳定握力，为第二修正系数；
23、和/或，
24、在所述扶手状态为所述无扶手状态的情况下，通过如下方式计算所述本规划行驶方案下任一名乘客的摔倒概率：
25、；
26、其中， n为所述本规划行驶方案在全部规划行驶方案中的序号，为第 n中规划行驶方案下的所述摔倒概率，为在车辆在刹车和/或转弯的场景下，车内的乘客所受惯性力，为车内地面与乘客脚底面之间的摩擦系数，为乘客的体重，为重力加速度，为乘客的身高，、和为回归系数。
27、可选地，通过如下结构方程模型获得本规划行驶方案下每一名乘客的不适概率：
28、；
29、；
30、；
31、其中，为所述不适概率，为内生潜变量矩阵，为外生潜变量矩阵，为干扰系数矩阵，为所述内生潜变量矩阵对所述不适概率的第一影响系数矩阵，为所述外生潜变量矩阵对所述不适概率的第二影响系数矩阵，为外生显变量矩阵，为所述外生显变量矩阵在所述外生潜变量矩阵上的第一负荷矩阵，为所述外生显变量矩阵的第一测量误差矩阵，为内生显变量矩阵，为所述内生显变量矩阵在所述内生潜变量矩阵上的第二负荷矩阵，为内生显变量矩阵的第二测量误差矩阵。
32、可选地，所述内生显变量矩阵和/或所述外生显变量矩阵的元素划分为两类，一类为顺序显变量，另一类为分类显变量。
33、可选地，所述顺序显变量的获得方式包括：将获得的原始变量值映射至预设数值区间内；
34、所述分类显变量的获得方式包括：在预设数值区间内预先设置两个以上阈值，将获得的原始变量值映射为所述两个以上阈值之一。
35、可选地，所述内生显变量矩阵中的元素包括：车内环境参数、乘客生理参数中的一个或多个；车内环境参数包括乘客荷载率、车内温度、车内湿度、车内噪音、车内二氧化碳含量中的一个或多个。
36、可选地，所述外生显变量矩阵中的元素包括：自然环境、扶手参数、行车参数、乘客固有信息、行程属性中的一个或多个。
37、可选地，获得多个规划行驶方案，包括：在避险场景下，获得本公交车的第一运动学参数与风险车辆的第二运动学参数；以所述本公交车和所述风险车辆避免冲突为目标，根据所述第一运动学参数和所述第二运动学参数获得所述本公交车的多个规划行驶方案。
38、可选地，自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法还包括：获得本规划行驶方案自开始至结束的总时间段；根据预设时间间隔，将所述总时间段划分为多个步长；在每个步长中，均统计乘客状态为不良反应的第二总数量。
39、可选地，统计所述本规划行驶方案下乘客状态为不良反应的第一总数量，包括：将所述本规划行驶方案全部步长中获得的第二总数量之和，作为所述第一总数量。
40、可选地，在将最小第一总数量对应的规划行驶方案作为选定行驶方案之后，自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法还包括：将所述选定行驶方案中乘客状态为不良反应对应的乘客作为目标乘客；对所述目标乘客进行提醒，以提醒所述目标乘客完成应对准备。
41、在一些实施例中，自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行前述实施例提供的自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法。
42、本技术实施例提供的自动驾驶公交避险场景下较少，可以实现以下技术效果：
43、在自动驾驶公交车的避险场景中，公交车能够规划出多个规划行驶方案，每个规划行驶方案下车内乘客的反应状态（即乘客状态）不同，乘客状态包括良性反应和不良反应；本技术实施例在乘客感知中的舒适度以及乘客是否出现摔倒现象两个维度，来确定乘客状态属于良性反应还是不良反应。在一个维度，将不适概率大于或等于第二概率阈值的乘客状态，作为不良反应的乘客状态；在另外一个维度，将摔倒概率大于或等于第一概率阈值的乘客状态，作为不良反应的乘客状态。
44、并且，在该确认过程中，采用了交叉确认的方式：在乘客感知中的舒适度维度，用于判定为不良反应的阈值为第二概率阈值，该第二概率阈值是与乘客的摔倒概率正相关的；而在是否出现摔倒现象的维度，用于判定为不良反应的阈值为第一概率阈值，该第一概率阈值是与乘客的不适概率正相关。
45、采用这种技术方案，对于任一名乘客，在摔倒概率不变的情况下，如果该乘客的不适概率较大，则第一概率阈值较小，在是否出现摔倒现象的维度，该乘客状态更容易被判定为不良反应；对应地，在不适概率不变的情况下，如果该乘客的摔倒概率比较大，则第二概率阈值较小，在乘客感知中的舒适度的维度，该乘客状态更容易被判定为不良反应。
46、在另外一个角度看，对于任一乘客，在不适概率比较大的情况下，该较大的不适概率更容易出现大于或等于第二概率阈值的情况，即，在乘客感知中的舒适度维度，更容易出现乘客状态为不良反应的判定结果，与此同时，第一概率阈值较小，如此，在是否出现摔倒现象的维度，也更容易出现乘客状态为不良反应的判定结果；对于任一乘客，在摔倒概率比较大的情况下，该较大的摔倒概率更容易出现大于或等于第一概率阈值的情况，即，在是否出现摔倒现象的维度，更容易出现乘客状态为不良反应的判定结果，与此同时，第二概率阈值较小，如此，在在乘客感知中的舒适度维度，也更容易出现乘客状态为不良反应的判定结果。
47、采用如此交叉确认的方式，在整体上能够更为准确地判断出乘客状态是否为不良反应。
48、多个规划行驶方案指的是公交车可选择的多个行驶方案，是当前下未发生的行驶状态，本技术确定的乘客状态的过程，属于对每个规划行驶方案下车内乘客的乘客状态的预测，以这种预测结果为基准，在能够达到目的（例如能够实现避险）的多个规划行驶方案中选择出一个选定行驶方案，采用前述交叉确认的方式，能够在整体上能够更为准确地判断出乘客状态是否为不良反应，这样，最终获得的最小第一总数量，能够更为准确地表示该最小第一总数量所对应的选定行驶方案，是乘客在整体上最不容易出现不良反应的行驶方案。
49、基于选定行驶方案对公交车进行控制，能够在公交车避险场景下减少乘客在整体上出现不良反应的现象。
50、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本技术。
1.一种自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述本规划行驶方案下每一名乘客的摔倒概率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下结构方程模型获得本规划行驶方案下每一名乘客的不适概率：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述内生显变量矩阵和/或所述外生显变量矩阵中的元素划分为两类，一类为顺序显变量，另一类为分类显变量；
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，获得多个规划行驶方案，包括：
8.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在将最小第一总数量对应的规划行驶方案作为选定行驶方案之后，还包括：
10.一种自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至9任一项所述的自动驾驶公交避险场景下减少乘客不良反应的方法。
