JP2021113050A - クルーズコントロール方法、装置、デバイス、車両、媒体、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】クルーズコントロールプロセスと運転ユーザとの適応度を向上させることができるクルーズコントロール方法、装置、デバイス、車両及び媒体を提供する。【解決手段】対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される運転習慣重みを取得することと、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することと、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う。【選択図】図１

Description

本発明は自動運転技術に関し、特に自動制御技術分野、具体的にクルーズコントロール方法、装置、デバイス、車両、媒体、及びプログラムに関する。

人工知能技術の発展に伴い、人工知能は自動運転分野において広く関心が集まり、徐々に人々の運転習慣と出かけ方を変えている。

自動運転中、通常、固定の運転ポリシーを事前に設定して運転装置のクルーズコントロールを実現する。しかし、上記の技術案は、異なる運転ユーザに適応することが困難であり、運転ユーザの運転体験が低下する。

本発明は、運転ユーザとのマッチング度がよりよいクルーズコントロール方法、装置、デバイス、車両及び媒体を提供する。

本発明の１つの様態では、クルーズコントロール方法を提供し、
対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される前記運転習慣重みを取得することと、
前記運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することと、
前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことと、を含む。

本発明のもう１つの様態では、クルーズコントロール装置を提供し、
対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される前記運転習慣重みを取得するように構成される運転習慣重み取得モジュールと、
前記運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択するように構成されるターゲット運転ポリシー選択モジュールと、
前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うように構成されるクルーズコントロールモジュールと、を含む。

本発明のもう１つの様態では、電子デバイスを提供し、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、本発明の実施形態に提供されるいずれかのクルーズコントロール方法を実行させる。

本発明のもう１つの様態では、車両を提供し、前記車両に本発明の実施形態に提供されるいずれかの電子デバイスが設置される。

本発明のもう１つの様態では、コンピュータ命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに、本発明の実施形態に提供されるいずれかのクルーズコントロール方法を実行させる。

本発明によれば、運転ユーザのターゲット運転装置のクルーズコントロールプロセスと運転ユーザとの適応度を向上させることができる。

なお、ここで記載されている内容は、本発明の実施形態においてキーとなっている、又は重要視されている特徴、本発明の範囲を限定しているわけではない。本発明の他の特徴は下記の明細書の記載によって理解しやすくなる。

本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法のフローチャートである。 本発明の実施形態における運転習慣重み決定方法のフローチャートである。 本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法のフローチャートである。 本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法のフローチャートである。 本発明の実施形態におけるクルーズコントロール装置の構造図である。 本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。

上記の図面は、よりよく本発明を理解させるためのものであり、本発明を限定するものではない。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態について説明するが、理解を容易にするために本発明の実施形態の様々な詳細が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なすべきである。したがって、当業者は、本発明の範囲及び旨から逸脱することがなく、本発明の明細書に記載された実施形態に対して様々な変更及び修正を行うことができることを理解すべきである。同様に、以下の説明では、明瞭かつ簡潔のために、公知の機能及び構造についての説明を省略する。

本発明の実施形態に提供される各クルーズコントロール方法とクルーズコントロール装置は、自動運転又は非自動運転機能を有する運転装置に対してクルーズコントロールを行う状況に適用される。本発明の実施形態に提供されるクルーズコントロール方法は、クルーズコントロール装置によって実行されてもよく、当該クルーズコントロール装置は、ソフトウェア及び／又はハードウェアによって実現され、電子デバイスに具体的に設置される。当該電子デバイスが運転装置に設置される場合、例示的に、運転装置は車両又は汽船等であり得る。対応的に、電子デバイスは、車載デバイス又は船載デバイス等であり得る。

図１は本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法のフローチャートであり、当該方法は、下記のステップを含む。

Ｓ１０１において、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される運転習慣重みを取得する。

走行環境は、走行中における運転装置の置かれる外部環境を表すために用いられ、感知モジュールで収集されたデータに基づいて、データ処理して得られるもの、及び／又は高精度地図に基づいて測位して決定されるものである。感知モジュールは、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、カメラ、全地球測位システム、慣性測定ユニット等のセンサーのうちの少なくとも１つを含み得る。例示的に、対象走行環境は走行環境データによって構築される走行環境モデルで表すことができる。異なる走行環境は異なる走行環境モデルに対応する。選択的に、走行環境データは、運転装置自体の速度、追従先車両の運転装置の速度、追従先車両の運転装置との距離、追従先車両の運転装置のタイプ、及び走行拘束線との相対位置等の情報の少なくとも１つを含み得る。例えば、運転装置が車両である場合、走行拘束線は、車線又はガードレール等であってもよい。

運転ポリシーは、走行中、運転装置が準拠する制御ポリシーを表すために用いられる。１つの実施形態において、運転ポリシーは、直行、右回り、左回り、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び進行停止等のポリシーのうちの少なくとも１つを含み得る。

なお、運転装置の走行環境が異なるため、対応的に、候補運転ポリシーが同じ又は同じではない。例えば、複数通路の直行環境で運転装置が先行運転装置を追従走行する走行環境において、運転ポリシーは、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び進行停止等を実行するポリシーのうちの少なくとも１つを含み得、右回りと左回りポリシーを含まなくてもよい。また、運転装置の走行環境が異なるため、各候補運転ポリシーの運転習慣重みが同じ又は同じではない。例えば、複数通路の直行環境で運転装置が先行運転装置を追従して走行する走行環境において、右回り運転ポリシーと左回り運転ポリシーが対応する運転習慣重みは、０であり得、それに対して、Ｔ形通路エリア範囲内における運転装置は、先行運転装置を追従走行する走行環境において、右回り運転ポリシーと左回り運転ポリシーが対応する運転習慣重みは、少なくとも１つが０ではない。

本実施形態において、運転習慣重みは、運転ユーザの対象走行環境における運転習慣状況を表すために用いられる。走行履歴データは、運転ユーザが手動又は半自動で過去運転装置を運転する時に、過去運転装置が生成するデータである。

選択的に、対象走行環境に関連する各候補運転ポリシーの運転習慣重みは、電子デバイスのローカル、電子デバイスに関連するその他の記憶デバイス又はクラウド側に記憶されることができ、対応的に、必要となる時に、電子デバイスローカル、電子デバイスに関連するその他の記憶デバイス又はクラウド側からデータ検索を行ってサーチすることができる。

１つの実施形態において、１つの運転装置が複数の運転ユーザに共同使用される場合がある。異なる運転ユーザの運転習慣が差異を有するため、異なる運転ユーザが異なる走行環境において、各候補運転ポリシーの運転習慣パラメータも必ず差異を有する。１つの運転装置が複数の運転ユーザに適応する場面を対応し、当該場面でターゲット運転装置のクルーズコントロールを行う時の運転ユーザのマッチング度を向上させるために、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得することは、対象走行環境で運転ユーザが関連付けた少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得することであり得る。

すべきこととして、運転習慣重みを運転ユーザと走行環境とに基づいて区別することによって、異なる運転ユーザの、及び異なる走行環境での運転習慣重みの取得需要に適応することができ、最終的なクルーズコントロールプロセスと運転ユーザのマッチング度を向上させるために、基礎を築くことと理解してもよい。

Ｓ１０２において、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択する。

１つの選択可能な実施形態において、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することは、少なくとも１つの候補運転ポリシーから、運転習慣重みが比較的に高い１つの候補運転ポリシーをターゲット運転ポリシーとして選択し、それをもって、運転ユーザのターゲット運転装置のクルーズコントロールにデータサポートを提供することであり得る。

なお、運転ユーザの運転習慣に一部の運転悪習慣が存在し得るため、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定された運転習慣重みは、悪運転行為を認めるケースが生じる可能性があり、それによって運転ユーザの運転安全を脅かす。上記の状況を避けるために、基準意思決定重みを導入して運転習慣重みを修正することができる。

もう１つの選択可能な実施形態において、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することは、候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて、運転習慣重みに対して調整を行い、調整後の運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することであり得る。

基準意思決定重みは、対象走行環境において、安全性等の要素を考慮し、各候補運転ポリシーのために決定される重みである、と理解することができる。対象走行環境において、安全性の高い候補運転ポリシーほど、対応する基準意思決定重みが高く、対象走行環境において安全性の低い候補運転ポリシーほど、対応する基準意思決定重みが低い。

なお、各候補運転ポリシーの基準意思決定重みは、技術者が必要に応じて又は経験値に従って設定することができ、又は大量の繰り返した試験で決定してもよく、又は従来の重み決定メカニズムによって決定してもよく、本発明の実施形態において、各候補運転ポリシーの基準意思決定重みの決定方式を限定しない。

例示的に、候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて運転習慣重みを計算して、調整後の運転習慣重みを得、少なくとも１つの候補運転ポリシーから、調整後の運転習慣重みが比較的に高い１つの候補運転ポリシーをターゲット運転ポリシーとして選択してもよい。

選択的に、候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて、運転習慣重みに対して行われる演算は、加算演算又は乗法演算等の方式で実現することができる。

Ｓ１０３において、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う。

ターゲット運転装置は、運転ユーザが対象走行環境において使用されるターゲット運転装置である、と理解することが可能である。

選択的に、ターゲット運転装置は過去運転装置と同じであってもよい。即ち、ターゲット運転ポリシーを決定する時に、運転ユーザのターゲット運転装置の走行履歴データによって決定された運転習慣重みに基づいて、ターゲット運転ポリシーを決定し、さらにターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う。なお、過去運転装置の数が少なくとも１つである場合、ターゲット運転装置は、過去運転装置のうちの１つであってもよい。

又は、選択的に、ターゲット運転装置は過去運転装置と相違してもよい。例を挙げて説明すると、運転ユーザＡが車両ａを運転していた時の走行履歴データによって決定された運転習慣重みを、運転ユーザＡが車両ｂに乗用するクルーズコントロール場面に適用し、それによって車両ｂに対するクルーズコントロールを実現する。

例示的に、ターゲット運転ポリシーに基づいて、走行径路の計画を改めて行い、計画された走行径路に基づいてターゲット運転装置に対して、直行、カーブの曲がり又は進行停止等のクルーズコントロールを行う。ここで、カーブの曲がりは、左回り、右回り、左車線変更、右車線変更、及び左側追い越し、右側追い越し等のうちの少なくとも１つを含む。

選択的に、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う時に、運転ユーザがターゲット運転装置の走行状況をタイムリーに取得するために、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う前又はその時に、ターゲット運転ポリシーを運転ユーザにフィードバックすることもできる。運転ユーザへのターゲット運転ポリシーの頻繋的なフィードバックにより、運転ユーザのユーザ体験が悪くなることを避けるために、選択的に、ターゲット運転ポリシーを現在使用しているオリジナル運転ポリシーと比較し、ターゲット運転ポリシーがオリジナル運転ポリシーと異なる場合、ターゲット運転ポリシーを運転ユーザにフィードバックする。

本発明の実施形態において、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得し、運転習慣重みは、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定され、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択し、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う。本発明の実施形態において、運転ユーザの過去運転装置の運転履歴データによって決定された運転習慣重みに基づいて、ターゲット運転ポリシーの決定を行い、確定されたターゲット運転ポリシーが、運転ユーザの対象走行環境における運転習慣に適応することができ、それによって運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う時の運転ユーザとの適応度を向上させ、そして運転ユーザがターゲット運転装置に乗る時の体験度を向上させる。

上記の各技術案を基に、運転習慣重みの決定操作が事前に実行されてもよく、クルーズコントロール中において、運転習慣重みを使用する前に決定してもよい。

本発明の実施形態は、運転習慣重み決定方法をさらに提供し、クルーズコントロール中、対象走行環境に関連する候補運転ポリシーの運転習慣重みを決定するために用いられる。

例示的に、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて、運転習慣重みを決定してもよい。

１つの実施形態において、走行履歴データは、下記の少なくとも１つを含み得、即ち、各通路（異なる通路の通路属性が異なる）における過去運転装置の走行回数の通路回数統計データ、各通路における過去運転装置の走行時間長の通路時間長統計データ、過去運転装置がポリシー変更を行った場合のユーザフィードバック時間長統計データ、各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行回数のポリシー回数統計データ、及び、各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行時間長のポリシー時間長統計データを含み得る。ここで、通路は、汽船走行の航路、又は車両走行の車道等を含むが、それらに限定されない。

例示的に、各通路における過去運転装置の走行回数の通路回数統計データは、運転回数のという次元で運転ユーザの異なる通路属性の通路に対する好みを表すために用いられる。通路属性は、通路幅、許容通行速度、及び平行通路における通路位置等のうちの少なくとも１つを含み得る。例を挙げて説明すると、ユーザＡが三つの並列車道で過去車両を運転する時に、いつも速度の低い車道で走行するとした場合、速度の低い車道における回数統計データが高く、速度の高い車道にける回数統計データが低い。

例示的に、各通路における過去運転装置の走行時間長の通路時間長統計データは、運転時間長という次元で運転ユーザの異なる通路属性の通路に対する好みを表すために用いられる。例を挙げて説明すると、ユーザＡが三つの並列車線で過去車両を運転する時に、いつも速度の低い車道で走行するとした場合、速度の低い車道における時間長統計データが高く、速度の高い車道における時間長統計データが低い。

例示的に、過去運転装置がポリシー変更を行った場合のユーザフィードバック時間長統計データは、ユーザ意思決定という次元で運転ユーザの各候補運転ポリシーに対する好みを表すために用いられる。例を挙げて説明すると、ユーザＡが過去車両を運転する中で、過去車両がターゲット運転ポリシーを決定し、実行するかを決定するためにユーザＡにフィードバックし、ユーザＡのフィードバック時間長が長い場合、ユーザＡの当該ターゲット運転ポリシーに対する好み度合いが低いことを表し、ユーザＡのフィードバック時間長が短い場合、ユーザＡの当該ターゲット運転ポリシーに対する好み度合いが高いことを表す。

例示的に、各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行回数のポリシー回数統計データは、ポリシー実行回数という次元で運転ユーザの候補運転ポリシーにする好みを表すために用いられる。例を挙げて説明すると、ユーザＡが過去車両を運転して走行している時に、過去車両がある候補運転ポリシーを使用する累計回数が多い場合、ユーザＡの当該候補運転ポリシーに対する好み度合いが高いことを表し、過去車両がある候補運転ポリシーを使用する累計回数が少ない場合、ユーザＡの当該候補運転ポリシーに対する好み度合いが低いことを表す。

例示的に、各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行時間長のポリシー時間長統計データは、ポリシー実行時間長という次元で運転ユーザの候補運転ポリシーにする好みを表すために用いられる。例を挙げて説明すると、ユーザＡが過去車両を運転して走行している時に、過去車両がある候補運転ポリシーを使用する累計時間長が長い場合、ユーザＡの当該候補運転ポリシーに対する好み度合いが高いことを表し、過去車両がある候補運転ポリシーを使用する累計時間長が短い場合、ユーザＡの当該候補運転ポリシーに対する好み度合いが低いことを表す。

上記の例示的に挙げられた走行履歴データによって、運転習慣重みの決定メカニズムを充実させることができる。上記の技術案を基に、本発明の１つの選択可能な実施形態において、図２には、例示的に運転習慣重み決定方法を示し、下記のステップを含む。

Ｓ２０１において、通路回数統計データ及び／又は通路時間長統計データに基づいて、通路重みを決定する。

例示的に、通路回数統計データ基づいて、異なる通路属性の通路に対応する第１通路選択頻度を決定し、通路時間長統計データに基づいて、通路属性の異なる通路に対応する第２通路選択頻度を決定し、第１通路選択頻度及び／又は第２通路選択頻度に基づいて、通路重みを決定することができる。

選択的に、直接、第１通路選択頻度を通路重みとし、第２通路選択頻度を通路重みとし、又は、第１通路選択頻度と第２通路選択頻度との加重和を通路重みとすることができる。ここで、第１通路選択頻度と第２通路選択頻度との重みは、技術者によって必要に応じて又は経験値に従って決定することができる。なお、上記の方式は、単に例示的に通路重みの決定方式を示し、その他の方式で通路重みを決定してもよく、本発明の実施形態は、それに対して限定しない。

Ｓ２０２において、ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、ユーザフィードバック重みを決定する。

例示的に、事前に設定されたフィードバック重み決定関数、ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、各候補運転ポリシーのユーザフィードバック重みを決定することができる。ここで、事前に設定されたフィードバック重み決定関数は、ユーザフィードバック時間長統計データの減少関数であり、即ち、ユーザのフィードバック時間長の増加に伴い、ユーザフィードバック重みが減っていく。

例示的に、ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、各候補運転ポリシーに対応するフィードバック時間長の比率を決定し、フィードバック時間長の比率に基づいて、各候補運転ポリシーのユーザフィードバック重みを決定し、ここで、ユーザフィードバック重みは、フィードバック時間長の比率の増大に伴って減っていく。

なお、上記の方式において、ユーザフィードバック重みの決定方式を例示的に示し、その他の方式でユーザフィードバック重みを決定してもよく、本発明の実施形態はそれに対して限定しない。

Ｓ２０３において、ポリシー回数統計データ及び／又はポリシー時間長統計データに基づいて、ポリシー重みを決定する。

例示的に、ポリシー回数統計データに基づいて、各候補運転ポリシーに対応する第１ポリシー選択頻度を決定し、ポリシー時間長統計データに基づいて、各候補運転ポリシーに対応する第２ポリシー選択頻度を決定し、第１ポリシー選択頻度及び／又は第２ポリシー選択頻度に基づいて、ポリシー重みを決定する。

選択的に、直接、第１ポリシー選択頻度をポリシー重みとし、第２ポリシー選択頻度をポリシー重みとし、又は第１ポリシー選択頻度と第２ポリシー選択頻度との加重和をポリシー重みとすることができる。ここで、第１ポリシー選択頻度と第２ポリシー選択頻度との重みは、技術者によって必要に応じて又は経験値に従って決定することができる。なお、上記の方式は、単に例示的にポリシー重みの決定方式を示し、その他の方式でポリシー重みを決定してもよく、本発明の実施形態は、それに対して限定しない。

Ｓ２０４において、通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも１つに基づいて、運転習慣重みを決定する。

例示的に、対象走行環境におけるターゲット運転装置の現在走行通路に基づいて、各候補運転ポリシーに対応するターゲット走行通路を使用して、各候補運転ポリシーの通路重みを決定し、各候補運転ポリシーの通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも１つに基づいて、各候補運転ポリシーの運転習慣重みを決定する。

選択的に、直接、各候補運転ポリシーの通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも１つを、運転習慣重みとする。

又は、選択的に、各候補運転ポリシーの通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも二つに対して処理を行い、処理結果を各候補運転ポリシーの運転習慣重みとする。ここで、運転習慣重みの数値は、候補運転ポリシーの通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みの増大に伴って増大する。

例示的に、各候補運転ポリシーの通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも二つに対して処理を行うことは、加重演算、乗法演算、及び冪指数演算のうちの少なくとも１つによって実現することができる。

本発明の実施形態において、通路回数統計データ、通路時間長統計データ、ユーザフィードバック時間長統計データ、ポリシー回数統計データ、及びポリシー時間長統計データのうちの少なくとも１つを取り入れ、運転習慣重みを決定し、それによって運転習慣重みの決定メカニズムを充実し、最終的に決定される運転習慣重みが、異なる次元、及び異なるレベルで運転ユーザの運転習慣を表すことができ、それによって、運転習慣パラメータに基づいて決定されるターゲット運転ポリシーと運転ユーザとのマッチング度を向上させるために、基礎を築く。

上記の各技術案を基に、ターゲット運転装置が過去運転装置である場合、運転ユーザのターゲット運転装置における運転習慣重みを決定するために、ターゲット運転装置に学習モードと通常モードという二つの異なる運転モデルを事前に設置することができる。ターゲット運転装置が通常モードである場合、ターゲット運転装置が自動運転クルーズコントロール状態に入り、ターゲット運転装置が学習モードである場合、ターゲット運転装置が運転ユーザの運転習慣の学習状態に入り、それによって、後続のターゲット運転装置に対するクルーズコントロールのために、基礎を築く。

１つの実施形態において、現在運転モードが学習モードである場合、「運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う」という操作を、「運転ユーザにターゲット運転ポリシーをフィードバックし、運転ユーザからのフィードバック命令を受け取り、フィードバック命令に基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、新たに生成される走行データに基づいて運転習慣重みを更新する」ように詳細化し、それによってターゲット運転装置に対するクルーズコントロールメカニズムを改善することができる。

図３を参照し、もう１つのクルーズコントロール方法を示しており、下記のステップを含む。

Ｓ３０１において、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得し、運転習慣重みは、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される。

Ｓ３０２において、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択する。

Ｓ３０３において、現在運転モードが学習モードである場合、運転ユーザにターゲット運転ポリシーをフィードバックし、運転ユーザのフィードバック命令を受け取る。

現在運転モードが学習モードである場合、運転ユーザにターゲット運転ポリシーをフィードバックし、運転ユーザがターゲット運転ポリシーに対して応答し、フィードバック命令を生成する。

ここで、フィードバック命令は、受入命令であってもよく、当該ターゲット運転ポリシーを認めることを表すために用いられ、フィードバック命令は、拒絶命令であってもよく、当該ターゲット運転ポリシーを認めないことを表すために用いられる。運転ユーザの誤操作を避けるために、運転ユーザにターゲット運転ポリシーをフィードバックする時に、音声通知、文字表示、及びビデオ表示などの方式のうちの少なくとも１つを採用して実現してもよい。運転ユーザのフィードバック命令を受け取った後に、音声通知、文字表示、及びビデオ表示などの方式のうちの少なくとも１つを採用して運転ユーザのフィードバック命令を表示することもできる。

Ｓ３０４において、フィードバック命令に基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う、新たに生成された走行データに基づいて運転習慣重みを更新する。

例示的に、フィードバック命令に基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことは、フィードバック命令が受入命令である場合、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、
フィードバック命令が拒絶命令である場合、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止することであってもよい。

選択的に、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止することは、オリジナル運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことであってもよく、オリジナル運転ポリシーは、ターゲット運転ポリシーを決定する前に採用される運転ポリシーであってもよい。又は、選択的に、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止することは、デフォルト運転ポリシー又は運転ユーザの指定した運転ポリシーを採用して、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことであってもよい。

例を挙げて説明すると、ターゲット車両の直行中で決定されたターゲット運転ポリシーが右側追い越しである時に、運転ユーザのフィードバック命令が受入命令である場合、右側で追い越して進行するようにターゲット車両を制御する。運転ユーザのフィードバック命令が拒絶命令である場合、元の直行ポリシーのままを保持する。又は、デフォルトポリシーを取得し、デフォルトポリシーが左側追い越しである場合、左側で追い越して進行するようにターゲット車両を制御する。又は、運転ユーザの指定した運転ポリシーを取得し、指定した運転ポリシーが左側追い越しである場合、左側で追い越して進行するようにターゲット車両を制御する。

上記の技術案は、命令を受入又は拒絶することに応じて、異なる選択可能な方式を採用して、ターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、ターゲット運転装置に対するクルーズコントロールメカニズムを改善することができると理解すべきである。

例示的に、新たに生成された走行データに基づいて運転習慣重みを更新し、直接、新たに生成された走行データをターゲット運転装置の走行履歴データとして、運転習慣重みに対して改めて決定又は更新する。

本発明の実施形態は、ターゲット運転装置に学習モードを取り入れ、学習モードである場合、運転ユーザのターゲット運転ポリシーに対するフィードバック命令に基づいて、ターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、ターゲット運転装置の走行中、運転ユーザ運転習慣のオンライン学習を実現し、後続のターゲット運転装置に対するクルーズコントロール、又はその他の運転装置に対するクルーズコントロールのために、基礎を築く。

本発明の実施形態は、上記の各技術案を基に、車道で走行しているターゲット車両に対してクルーズコントロールを行うケースのために、好ましい実施形態をさらに提供する。

図４に示されるのはもう１つのクルーズコントロール方法であり、ターゲット車両に適用され、下記のステップを含む。

Ｓ４１０は、運転習慣重みの決定段階であり
Ｓ４２０は、クルーズコントロール段階である。

例示的に、運転習慣重みの決定段階は、下記のステップを含む。

Ｓ４１１において、ターゲット車両の対象走行環境を決定する。

Ｓ４１２において、運転ユーザが対象走行環境でターゲット車両を運転する時に、属性の異なる車道における過去走行回数に基づいて、各車道の車道重みを決定する。

Ｓ４１３において、候補運転ポリシーの使用時の対応する車道の車道重みを、候補運転ポリシーの車道重みとする。

ここで、候補運転ポリシーは、右回り、左回り、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び停車等を実行するポリシーのうちの少なくとも１つを含む。

Ｓ４１４において、運転ユーザの対象走行環境で各候補運転ポリシーに対する過去フィードバック時間長に基づいて、各候補運転ポリシーのユーザフィードバック重みを決定する。

Ｓ４１５において、運転ユーザが対象走行環境で各候補運転ポリシーを使用する過去使用回数に基づいて、各候補運転ポリシーのポリシー重みを決定する。

Ｓ４１６において、車道重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みの加重和を決定し、当該和値を運転習慣重みとする。

例示的に、クルーズコントロール段階は、下記のステップを含む。

Ｓ４２１において、運転ユーザの対象走行環境に関連する各候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得する。

Ｓ４２２において、候補運転ポリシーの基準意思決定重みを運転習慣重みに加重し、運転習慣重みを更新する。

Ｓ４２３において、対象走行環境に関連する各候補運転ポリシー内の、運転習慣重みが大きいターゲット運転ポリシーを選択する。

Ｓ４２４において、現在運転モードが学習モードであるか否かを判断し、そうである場合、Ｓ４２５を実行し、そうでない場合、Ｓ４２６を実行する。

現在運転モードが学習モードである場合、ターゲット運転ポリシーを運転ユーザにフィードバックし、ターゲット運転ポリシーに基づいてターゲット車両に対してクルーズコントロールを行うか否かを運転ユーザに任せ、現在運転モードが非学習モードである場合、即ち、通常モードである場合、直接、ターゲット運転ポリシーに基づいてターゲット車両に対してクルーズコントロールを行う。

Ｓ４２５において、運転ユーザがターゲット運転ポリシーを認めるか否かを判断し、そうである場合、Ｓ４２６を実行し、そうでない場合Ｓ４２７を実行する。

Ｓ４２６において、ターゲット運転ポリシーに基づいてターゲット車両の走行を制御する。Ｓ４２８を実行し続ける。

Ｓ４２７において、オリジナル運転ポリシーに基づいてターゲット車両の走行を制御し続ける。Ｓ４２８を実行し続ける。

Ｓ４２８において、対象走行環境における運転ユーザの異なる属性の車道の過去走行回数、候補運転ポリシーに対する過去フィードバック時間長、及び候補運転ポリシーの過去使用回数を更新する。

本発明の実施形態は、運転習慣パラメータを取り入れて候補運転ポリシーを決定し、それによって、最終的に決定されるターゲット運転ポリシーが、異なる走行環境における運転ユーザの運転習慣に適応することができ、車両クルーズコントロールプロセスが運転ユーザの個性的需要を満たすことができる。

上記の各図に示される方法の実現として、本発明は、クルーズコントロール方法を実施する仮想装置の１つの実施形態をさらに提供する。図５に示されるのはクルーズコントロール装置５００であり、運転習慣重み取得モジュール５０１、ターゲット運転ポリシー選択モジュール５０２、及びクルーズコントロールモジュール５０３を備える。

運転習慣重み取得モジュール５０１は、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得するように構成され、ここで、運転習慣重みは、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される。

ターゲット運転ポリシー選択モジュール５０２は、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択するように構成される。

クルーズコントロールモジュール５０３は、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うように構成される。

本発明の実施形態は、運転習慣重み取得モジュールによって、対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得し、ここで運転習慣重みは、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定され、ターゲット運転ポリシー選択モジュールによって、運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択し、クルーズコントロールモジュールによって、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う。本発明の実施形態は、運転ユーザの過去運転装置の運転履歴データに基づいて決定される運転習慣重みを取り入れて、ターゲット運転ポリシーを決定し、それによって決定されたターゲット運転ポリシーが、運転ユーザの対象走行環境における運転習慣に適応することができ、それによって運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う時に運転ユーザとの適応度を向上させ、そして運転ユーザがターゲット運転装置に乗る時の体験度を向上させる。

さらに、走行履歴データは、下記のうちの少なくとも１つを含み、即ち、
各通路（異なる通路の通路属性が異なる）における過去運転装置の走行回数の通路回数統計データ、
各通路における過去運転装置の走行時間長の通路時間長統計データ、
過去運転装置がポリシー変更を行った場合のユーザフィードバック時間長統計データ、
各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行回数のポリシー回数統計データ、及び、
各候補運転ポリシーにおける過去運転装置の走行時間長のポリシー時間長統計データ、を含む。

さらに、装置は、運転習慣重みを決定するように構成される運転習慣重み決定モジュールをさらに備え、
ここで、運転習慣重み決定モジュールは、
通路回数統計データ及び／又は通路時間長統計データに基づいて、通路重みを決定するように構成される通路重み決定ユニットと、
ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、ユーザフィードバック重みを決定するように構成されるユーザフィードバック重み決定ユニットと、
ポリシー回数統計データ及び／又はポリシー時間長統計データに基づいて、ポリシー重みを決定するように構成されるポリシー重み決定ユニットと、
通路重み、ユーザフィードバック重み、及びポリシー重みのうちの少なくとも１つに基づいて、運転習慣重みを決定するように構成される運転習慣重み決定ユニットと、を備える。

さらに、ターゲット運転ポリシー選択モジュール５０２は、
候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて、運転習慣重みに対して調整を行うように構成される運転習慣重み調整ユニットと、
調整後の運転習慣重みに基づいて、少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択するように構成されるターゲット運転ポリシー選択ユニットと、を備える。

さらに、現在運転モードが学習モードである場合、クルーズコントロールモジュール５０３は、
運転ユーザにターゲット運転ポリシーをフィードバックし、運転ユーザのフィードバック命令を受け取るように構成されるフィードバック受取ユニットと、
フィードバック命令に基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う、新たに生成された走行データに基づいて運転習慣重みを更新するように構成されるクルーズコントロールユニットと、を備える。

さらに、クルーズコントロールユニットは、
フィードバック命令が受入命令である場合、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うように構成されるクルーズコントロール受入サブユニットと、
フィードバック命令が拒絶命令である場合、ターゲット運転ポリシーに基づいて、運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止するように構成されるクルーズコントロール拒絶サブユニットと、を備える。

さらに、運転習慣重み取得モジュール５０１は、
対象走行環境で運転ユーザが関連付けた少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得するように構成される運転習慣重み取得ユニットと、を備える。

さらに、候補運転ポリシーは、下記の少なくとも１つを含み、即ち、直行、右回り、左回り、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び進行停止を含む。

上記のクルーズコントロール装置は、本発明のいずれかの実施形態に提供されるクルーズコントロール方法を実行することができ、クルーズコントロール方法に対応する機能モジュールを有し、有益効果を奏する。

本発明の実施形態によれば、本発明は、電子デバイスと、読取可能な記憶媒体をさらに提供する。

図６に示されるのは、本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法を実現する電子デバイスのブロック図である。電子デバイスは、各形式のデジタルコンピュータを指し、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、個人デジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及びその他の適合するコンピュータが挙げられる。電子デバイスは、各形式の移動装置をさらに指し、例えば、個人デジタルアシスタント、セルラー電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及びその他の類似のコンピュータ装置が挙げられる。本発明に記載されているコンポーネント、それらの接続関係、及び機能は例示的なものに過ぎず、本発明に記載・特定されているものの実現を限定するわけではない。

図６に示すように、当該電子デバイスは、１つ又は複数のプロセッサ６０１、メモリ６０２、及び各部品を接続するためのインターフェースを含み、高速インターフェースと低速インターフェースを含む。各部品が異なるバスによって接続され、共通マザーボードに装着することができ、又は必要に応じて他の方式で装着することもできる。プロセッサは、電子デバイスで実行する命令を実行することができ、メモリに記憶される命令、又は外部入力／出力装置（例えば、インターフェースにカップリングする表示デバイス）に記憶され、ＧＵＩに表示するグラフィック情報の命令を含む。その他の実施形態において、必要があれば、複数のプロセッサ及び／又は複数のバス及び複数のメモリを一緒に使用することができる。同様に、複数の電子デバイスを接続することができ、各デバイスが各自の必要な操作を提供する（例えば、サーバアレイとしての１グループのブレードサーバ、又は、複数のプロセッサシステム）。図６では１つのプロセッサ６０１を例としている。

メモリ６０２は、本発明に提供される非一時的なコンピュータ可読記憶媒体である。ここで、当該メモリに少なくとも１つのプロセッサで実行する命令が記憶され、当該少なくとも１つのプロセッサに、本発明に提供されるクルーズコントロール方法を実行させる。本発明の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体にコンピュータ命令が記憶され、当該コンピュータ命令は、コンピュータに本発明に提供されるクルーズコントロール方法を実行させる。

メモリ６０２は、コンピュータ読取可能な非一時的記憶媒体として、非一時的ソフトウェアプログラムを記憶するためのものであってもよく、非一時的コンピュータは、プログラム、及びモジュールを実行することができ、例えば、本発明の実施形態におけるクルーズコントロール方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図５に示される運転習慣重み取得モジュール５０１、ターゲット運転ポリシー選択モジュール５０２、及びクルーズコントロールモジュール５０３）を実行することができる。プロセッサ６０１は、メモリ６０２に記憶されている非一時的ソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの各機能及びデータ処理を実行し、即ち、上記の方法実施形態におけるクルーズコントロール方法を実現する。

メモリ６０２は、プログラム記憶領域とデータ記憶領域を含み、ここで、プログラム記憶領域に、オペレーションシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムが記憶され得、データ記憶領域に、クルーズコントロール方法による電子デバイスの使用によって生成されるデータ等が記憶され得る。また、メモリ６０２は、高速ランダムアクセスメモリを含み得、非一時的メモリも含み得、例えば、少なくとも１つのディスク記憶素子、フラッシュ素子、又はその他の非一時的固体メモリ素子を含む。幾つかの実施形態において、メモリ６０２はプロセッサ６０１から遠隔に設置されるメモリを選択的に含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークによって、クルーズコントロール方法を実行する電子デバイスに接続されることができる。上記のネットワークは、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動通信ネットワーク及びそれらの組み合わせを例として含むが、それらを限定しない。

クルーズコントロール方法を実行する電子デバイスは、入力装置６０３及び出力装置６０４をさらに含み得る。プロセッサ６０１、メモリ６０２、入力装置６０３、及び出力装置６０４は、バス又は他の方式で接続されることができ、図６ではバスによる接続を例としている。

入力装置６０３は入力された数字又は文字情報を受け取ることができ、クルーズコントロール方法を実行する電子デバイスのユーザ設定及び機能制御に関連するキーボード信号入力を生成し、例えば、タッチスクリーン、テンキー、マウス、トラックプレート、タッチタブレット、インジケーター、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置が挙げられる。出力装置６０４は、表示用デバイス、照明補助装置（例えば、ＬＥＤ）及び触覚型フィードバック装置（例えば、振動モーター）等を含み得る。当該表示用デバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むが、それらを限定しない。幾つかの実施形態において、表示用デバイスは、タッチスクリーンであってもよい。

ここで記載されているシステムと技術に関する各実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はこれらの組み合わせによって実現されることができる。これらの各実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施することを含み得、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラミング可能なプロセッサを含むプログラミング可能なシステムにおいて、実行及び／又は解釈することができ、当該プログラミング可能なプロセッサは、専用又は汎用プログラミング可能なプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置から、データと命令を受け取ることができ、データと命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも称する）はプログラミング可能なプロセッサの機械命令を含み、高級プロシージャ及び／又はオブジェクト指向のプログラム言語、及び／又はアセンブラ／機械語を利用してこれらのコンピュータプログラムを実施する。例えば、本発明に使用される、用語「機械での読取可能な媒体」と「コンピュータ読取可能な媒体」は、機械命令及び／又はデータをプログラミング可能なプロセッサに提供するためのコンピュータプログラム製品、デバイス、及び／又は装置（例えば、ディスク、コンパクトディスク、メモリ、プログラミング可能なロジック装置（ＰＬＤ））を指しており、機械読取可能な信号として機械命令を受け取る機械読取可能な媒体を含む。用語「機械読取可能な信号」は、機械命令及び／又はデータをプログラミング可能なプロセッサに提供するためのいかなる信号を指している。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータでここに記載されているシステムと技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示用装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター）、及びキーボードとポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）を備え、ユーザは、当該キーボードと当該ポインティングデバイスによって、入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために用いられることができ、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、いかなる形式のセンサーフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、いかなる形式（音入力、音声入力、又は触覚入力）によって、ユーザからの入力を受け取ることができる。

ここに記載されているシステムと技術を、バックグラウンド部品に含まれる計算システム（例えば、データサーバとして）、又はミドルウェア部品を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロント部品を含む計算システム（例えば、ＧＵＩ又はネットワークブラウザを有するユーザコンピュータが挙げられ、ユーザがＧＵＩ又は当該ネットワークブラウザによって、ここに記載されているシステムと技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロント部品のいかなる組合した計算システムで実施することができる。如何なる形式又はメディアのデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介して、システムの部品を互いに接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、及びブロックチェーンネットワークを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含み得る。通常、クライアントとサーバは、互いに離れており、通信ネットワークを介してインタラクションを行うことが一般的である。対応するコンピュータで動作することで、クライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバの関係を生み出す。サーバは、クラウドコンピューティングサーバ又はクラウドホストとも呼ばれるクラウドサーバであり得る。これは、従来の物理ホストおよびＶＰＳサービスの困難な管理と弱いビジネススケーラビリティを解決するためのクラウドコンピューティングサービスシステムのホスト製品です。

本発明の実施形態における技術案によれば、運転ユーザの過去運転装置の運転履歴データに基づいて決定された運転習慣重みを取り入れて、ターゲット運転ポリシーを決定し、それによって決定されたターゲット運転ポリシーが、運転ユーザの対象走行環境における運転習慣に適応することができ、それによって運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行う時に運転ユーザとの適応度を向上させ、そして運転ユーザがターゲット運転装置に乗る時の体験度を向上させる。

本発明の実施形態は、車両をさらに提供し、当該車両に、図６に示される電子デバイスが設置され、当該電子デバイスは、車載端末又は移動端末等であり得る。

理解すべきこととして、上記に記載されている各形式のプロセスを利用して、ステップを再度順序付け、追加又は削除することができる。本発明に開示されている技術案の期待結果を実現することさえできれば、例えば、本発明に記載されている各ステップは、平行して実行してもよく、順序付けて実行してもよく、ランダム的に実行してもよく、本発明は、それを限定しない。

上記の具体的な実施形態は、本発明の保護範囲に対する制限にならない。当業者が、設計要件と他の要因に基づいて、改修、組合、サブ組合、代替を行うことができることは明らかである。本発明の思想と原則内での如何なる変更、等価の入れ替え及び改善等は、いずれも本発明の保護の範囲内に含まれるべきである。

Claims (20)

1. クルーズコントロール方法であって、
   対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される前記運転習慣重みを取得することと、
   前記運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することと、
   前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことと、を含む、
   クルーズコントロール方法。
2. 前記走行履歴データは、以下の
   通路属性の異なる各通路における前記過去運転装置の走行回数の通路回数統計データ、
   前記過去運転装置の、各前記通路における走行時間長の通路時間長統計データ、
   前記過去運転装置がポリシー変更を行った場合のユーザフィードバック時間長統計データ、
   前記過去運転装置の、各前記候補運転ポリシーにおける走行回数のポリシー回数統計データ、及び、
   前記過去運転装置の、各前記候補運転ポリシーにおける走行時間長のポリシー時間長統計データ、
   のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載のクルーズコントロール方法。
3. 前記運転習慣重みを決定するように、
   前記通路回数統計データ及び／又は前記通路時間長統計データに基づいて、通路重みを決定し、
   前記ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、ユーザフィードバック重みを決定し、
   前記ポリシー回数統計データ及び／又は前記ポリシー時間長統計データに基づいて、ポリシー重みを決定し、
   前記運転習慣重みは、前記通路重み、前記ユーザフィードバック重み、及び前記ポリシー重みのうちの少なくとも１つに基づいて、決定される、
   請求項２に記載のクルーズコントロール方法。
4. 前記運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択することは、
   前記候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて、前記運転習慣重みに対して調整を行うことと、
   調整後の運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーから前記ターゲット運転ポリシーを選択することと、を含む、
   請求項１に記載のクルーズコントロール方法。
5. 現在運転モードが学習モードである場合、前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことは、
   前記運転ユーザに前記ターゲット運転ポリシーをフィードバックし、前記運転ユーザのフィードバック命令を受け取ることと、
   前記フィードバック命令に基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、新たに生成された走行データに基づいて前記運転習慣重みを更新することと、を含む、
   請求項１に記載のクルーズコントロール方法。
6. 前記フィードバック命令に基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことは、
   前記フィードバック命令が受入命令である場合、前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことと、
   前記フィードバック命令が拒絶命令である場合、前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止することと、を含む、
   請求項５に記載のクルーズコントロール方法。
7. 前記対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得することは、
   前記運転ユーザの、対象走行環境において関連付けられた少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得することと、を含む、
   請求項１に記載のクルーズコントロール方法。
8. 前記候補運転ポリシーは、直行、右回り、左回り、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び進行停止のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載のクルーズコントロール方法。
9. クルーズコントロール装置であって、
   対象走行環境に関連する少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みであって、運転ユーザの過去運転装置の走行履歴データに基づいて決定される運転習慣重みを取得するように構成される運転習慣重み取得モジュールと、
   前記運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーからターゲット運転ポリシーを選択するように構成されるターゲット運転ポリシー選択モジュールと、
   前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うように構成されるクルーズコントロールモジュールと、を備える、
   クルーズコントロール装置。
10. 前記走行履歴データは、以下の
    通路属性の異なる各通路における前記過去運転装置の走行回数の通路回数統計データ、
    前記過去運転装置の、各前記通路における走行時間長の通路時間長統計データ、
    前記過去運転装置がポリシー変更を行った場合のユーザフィードバック時間長統計データ、
    前記過去運転装置の、各前記候補運転ポリシーにおける走行回数のポリシー回数統計データ、及び、
    前記過去運転装置の、各前記候補運転ポリシーにおける走行時間長のポリシー時間長統計データ、
    のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項９に記載のクルーズコントロール装置。
11. 前記クルーズコントロール装置は、前記運転習慣重みを決定するように構成される運転習慣重み決定モジュールをさらに備え、
    前記運転習慣重み決定モジュールは、
    前記通路回数統計データ及び／又は前記通路時間長統計データに基づいて、通路重みを決定するように構成される通路重み決定ユニットと、
    前記ユーザフィードバック時間長統計データに基づいて、ユーザフィードバック重みを決定するように構成されるユーザフィードバック重み決定ユニットと、
    前記ポリシー回数統計データ及び／又は前記ポリシー時間長統計データに基づいて、ポリシー重みを決定するように構成されるポリシー重み決定ユニットと、
    前記通路重み、前記ユーザフィードバック重み、及び前記ポリシー重みのうちの少なくとも１つに基づいて、前記運転習慣重みを決定するように構成される運転習慣重み決定ユニットと、を備える、
    請求項１０に記載のクルーズコントロール装置。
12. 前記ターゲット運転ポリシー選択モジュールは、
    前記候補運転ポリシーの基準意思決定重みに基づいて、前記運転習慣重みに対して調整を行うように構成される運転習慣重み調整ユニットと、
    調整後の運転習慣重みに基づいて、前記少なくとも１つの候補運転ポリシーから前記ターゲット運転ポリシーを選択するように構成されるターゲット運転ポリシー選択ユニットと、を備える、
    請求項９に記載のクルーズコントロール装置。
13. 現在運転モードが学習モードである場合、前記クルーズコントロールモジュールは、
    前記運転ユーザに前記ターゲット運転ポリシーをフィードバックし、前記運転ユーザのフィードバック命令を受け取るように構成されるフィードバック受取ユニットと、
    前記フィードバック命令に基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行い、新たに生成された走行データに基づいて前記運転習慣重みを更新するように構成されるクルーズコントロールユニットと、を備える、
    請求項９に記載のクルーズコントロール装置。
14. 前記クルーズコントロールユニットは、
    前記フィードバック命令が受入命令である場合、前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うように構成されるクルーズコントロール受入サブユニットと、
    前記フィードバック命令が拒絶命令である場合、前記ターゲット運転ポリシーに基づいて、前記運転ユーザのターゲット運転装置に対してクルーズコントロールを行うことを禁止するように構成されるクルーズコントロール拒絶サブユニットと、を備える、
    請求項１３に記載のクルーズコントロール装置。
15. 前記運転習慣重み取得モジュールは、
    前記運転ユーザの、対象走行環境において関連付けられた少なくとも１つの候補運転ポリシーの運転習慣重みを取得するように構成される運転習慣重み取得ユニット、を備える、
    請求項９に記載のクルーズコントロール装置。
16. 前記候補運転ポリシーは、直行、右回り、左回り、右車線変更、左車線変更、左側追い越し、右側追い越し、及び進行停止のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項９〜１５のいずれか１項に記載のクルーズコントロール装置。
17. 電子デバイスであって、
    少なくとも１つのプロセッサと
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１〜８のいずれか１項に記載のクルーズコントロール方法を実行させる、
    電子デバイス。
18. 請求項１７に記載の電子デバイスが設置されている車両。
19. コンピュータに請求項１〜８のいずれか１項に記載のクルーズコントロール方法を実行させる命令を記憶するための非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
20. コンピュータにおいて、プロセッサにより実行されると、請求項１〜８のいずれか１項に記載のクルーズコントロール方法を実現することを特徴とするプログラム。

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