CN104837705A - 启用和停用自动驾驶 - Google Patents

Abstract

本公开的各方面涉及在自动和人工驾驶模式之间的切换。为了实现该目的，车辆的计算机(110)可以进行一系列的环境、系统和驾驶员检查以识别某些条件。该计算机可以对这些条件中的一些进行校正并且还为驾驶员提供要完成的任务810-850、910-940的清单。一旦该任务已经被完成并且条件发生变化，该计算机(110)就可以允许驾驶员从人工切换至自动驾驶模式。该计算机(110)还可以在将会不利于驾驶员的安全和舒适的某些条件下作出从自动驾驶模式切换为人工驾驶模式的确定。

Description

启用和停用自动驾驶

相关申请的交叉引用

本申请是于2013年3月11日提交的美国专利申请No.13/792,774的继续申请，上述专利申请要求于2012年11月30日提交的美国临时专利申请No.61/731,717的提交日期的权益，其通过引用全文合并于此。

背景技术

自动车辆使用各种计算系统来辅助将乘客从一个位置运输至另一个位置。一些自动车辆可能需要来自诸如领航员、驾驶员或乘客的操作者的一些初始输入或后续输入。例如自动驾驶仪系统的其它系统可以仅在系统已经被启用时才被使用，这允许操作者从人工驾驶模式(其中操作者对车辆的移动实施高度控制)切换至自动驾驶模式(其中车辆基本上自行驾驶)以及处于二者之间某处的模式。

发明内容

本公开的各方面提供了一种方法。在这样的方面中，该方法包括接收将车辆从人工驾驶模式切换为自动驾驶模式的请求。作为响应，访问协议数据。该协议数据被处理器用来评估车辆环境、车辆和车辆系统以及驾驶员的状态并且识别一个或多个条件。该方法还包括访问任务数据，该任务数据将条件与驾驶员所可以执行以改变该条件的任务相关联。该任务数据被用来生成任务集合。该任务集合中的每个任务按有序序列进行显示。一旦任务完成，就可以进行从人工驾驶模式切换到自动驾驶模式。

在一个示例中，评估车辆的环境、车辆和车辆系统以及驾驶员的状态包括访问传感器数据、访问详细地图信息、与车辆的各种系统进行通信、以及与远程计算进行通信。

例如，该评估可以包括确定以下中的一个或多个：当前或未来天气是否将使得自动驾驶对于车辆乘客而言不安全、不舒适或者损坏车辆；车辆的实际位置是否与车辆相对于详细地图信息的位置相符；从检测系统的传感器所接收的数据是否与相对应的详细地图信息相符；车辆当前是否在预先批准的发起自动模式的区域中驾驶；车辆当前是否在预先批准的发起自动模式的车道中驾驶；道路是否铺设(与泥土相对)；道路是否足够宽(与过窄而无法使得两车一起通行相对)；车辆是否处于直线道路上(与绕曲线驾驶、下山或上山等相对)；车辆是否充分处于车道中央；车辆是否被其它车辆所围绕或包围(例如，在密集交通条件下)；车辆当前是否处于校区中；车辆是否面向对面车流(例如，在根据详细地图信息的南向车道中向北驾驶)；另一部车辆是否正在接近于车辆进入该车辆的车道；车辆与道路中的其它车辆或移动物体是否有至少某个预先确定的最小距离；车辆是否必须进行任何小幅操控以避免道路中的非移动或缓慢移动的物体；车辆是否行驶过快或过慢；是否任何即将进行的操控将会防止从人工切换至自动驾驶模式；车辆在需要切换至人工模式之前是否能够以自动模式驾驶最小时间段；车辆的自动驾驶系统的各种特征是否正常工作；车辆是否满足最低保养标准(例如机油更换到期)；车辆轮胎是否适当充气；车门是否关闭；车辆当前是否处于“行进档”(与“空挡”、“倒档”或“驻车档”相对)；车辆是否处于两轮驱动(例如，在允许驾驶员人工切换为四轮或全轮驱动的车辆上)；车辆的自动雨刷器当前是否开启；车辆的大灯或雾灯是否开启；和当前是否没有其它警告指示(诸如发动机检查灯)开启；以及驾驶员的安全带是否扣好。

防止从人工切换至自动模式的其它条件可以包括车辆未处于“行进档”，自动雨刷器未开启，自动灯光未开启，以及车辆未在预先批准的发起自动驾驶的车道之中。在这样的情况下，所生成的任务集合可以包括将车辆置于行进档，开启自动雨刷器，开启自动灯光，以及将车辆移动至预先批准的发起自动驾驶的车道。在该示例中，所显示的任务的序列包括第一个显示的将车辆置于行进档的任务，第二个显示的开启自动雨刷器的任务，第三个显示的开启自动灯光的任务，以及第四个显示的将车辆移动至预先批准的发起自动驾驶的车道的任务。第一个显示的任务一直被显示到确认其完成。当第一个显示的任务完成时，显示第二个显示的任务直至该第二个任务完成。当第二个显示的任务完成时，显示第三个显示的任务直至该第三个任务完成。当第三个显示的任务完成时，显示第四个显示的任务直至该第四个任务完成。

在另一个示例中，防护条件可以包括车辆未处于“行进档”，自动雨刷器未开启，自动灯光未开启，车辆未在预先批准的发起自动驾驶的车道之中，车辆未处于车道中央，车辆行进过快，以及车辆过于接近道路中的另一个物体。在该示例中，所生成的任务集合可以包括将车辆置于行进档，开启自动雨刷器，开启自动灯光，将车辆移动至预先批准的发起自动驾驶的车道，使得车辆处于车道中央，降低车辆速度，以及增大车辆与道路中另一个物体之间的距离。

在另一个示例中，该方法还包括在使用任务数据生成任务集合之前，由处理器对任意所识别的预先批准由处理器进行更正的一个或多个条件进行校正。在另一个示例中，评估该状态在任务被完成的同时持续执行。就此而言，可以识别出另外的条件并且使用其向该任务集合中增加另外的任务。

在另一个示例中，该方法还可以包括在切换至自动驾驶模式之后以自动驾驶模式操控车辆，并且接收从自动驾驶模式切换至人工驾驶模式的请求。在车辆正在执行在动作完成之前无法安全或容易地转移给驾驶员的动作时可以不推荐或者拒绝该请求。在该示例中并且响应于用户所作出的想要返回人工模式的指示，可以在不推荐切换至人工驾驶模式时向驾驶员显示警告。

本公开的其它方面提供了一种系统，包括执行以上所描述的方法的各个特征中的一些或全部的处理器。本公开另外的方面提供了一种非瞬时的有形计算机可读存储介质，其上存储程序的计算机可读指令。当被处理器执行时，该指令使得该处理器执行以上所描述的方法的各个特征中的一些或全部。

附图说明

图1是依据本公开的方面的系统的功能图。

图2是依据本公开的方面的自动车辆的内部。

图3是依据本公开的方面的自动车辆的外部。

图4是依据本公开的方面作为示例使用的公路的图示。

图5是依据本公开的方面的地图信息的示例。

图6是依据本公开的方面的地图信息的另一个示例。

图7A是依据本公开的方面的系统的示意图。

图7B是依据本公开的方面的的系统的功能图。

图8是依据本公开的方面的一系列屏幕图像。

图9是依据本公开的方面的一系列屏幕图像。

图10是依据本公开的方面的流程图。

具体实施方式

车辆可以在允许驾驶员以自动驾驶模式操作车辆—诸如将车辆的控制移交给车辆的计算机—或者允许驾驶员从自动驾驶模式切换至人工驾驶模式之前进行各种确定。这可以包括在允许驾驶员将车辆控制移交给车辆的计算机之前进行一系列的环境、系统和驾驶员检查，并且还为驾驶员提供任务清单。

在一个示例中，与具有自动驾驶模式和人工驾驶模式的车辆相关联的计算机可以接收从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式的请求。该计算机然后可以通过访问协议数据并且使用其访问车辆的当前环境、车辆可能的未来环境、车辆以及驾驶员的状态来作出响应。该计算机然后可以确定这些评估是否已识别出系统用来防止车辆被置于自动驾驶模式的任何条件(此后称作“防护条件”)。如果没有，则该计算机可以进行从人工至自动驾驶模式的切换。

如果计算机作为该评估的结果而识别出一个或多个防护条件，则该计算机可以确定该计算机或驾驶员是否能够立即或者在某个时间段内改变那些所识别出的条件。如果防护条件无法进行这样的改变，则计算机可以向驾驶员显示失败消息。在一些示例中，该失败消息可以指示导致失败的特定问题。

如果计算机能够改变所识别出的防护条件，则该计算机可以采取必要的动作。即使该计算机能够以其它方式改变该防护条件，该车辆也可以被设计为要求驾驶员来改变该条件。例如，驾驶员可以处于评估是否以及如何能够改变该防护条件的更好的位置。如果没有剩余所识别出的防护条件，则该计算机可以进行从人工到自动驾驶模式的切换。

如果在计算机校正了任何防护条件之后还有其它防护条件剩余，则该计算机可以生成相对应的任务或针对每个剩余的问题条件的任务。该计算机任何可以按照优先级顺序向驾驶员显示任务。例如，该计算机可以被编程为始终以预定顺序每次显示一个任务，或者动态地确定应当显示剩余任务的顺序。一旦任务被完成，该计算机就可以显示下一个任务以便完成。该计算机可以继续显示任务直至每一个都被校正，并且该计算机然后可以进行从人工到自动驾驶模式的切换。此外，该列表可以被定期重新计算，使得如果一个步骤完成同时示出另一个步骤，则所完成的任务可以被去除。

在驾驶员执行任务的同时，该计算机可以继续进行上述评估以识别任何另外的防护条件。这些条件然后可以使得该计算机显示错误消息，校正该另外的防护条件，或者生成并显示另外的任务以供驾驶员完成。再次地，如果所有的防护条件都已经被校正，该计算机就可以进行从人工到自动驾驶模式的切换。

该计算机可以类似地进行评估以确定当前不推荐将车辆从自动驾驶模式切换至人工驾驶模式。

如图1所示，自动驾驶系统100可以包括具有各种组件的车辆101。虽然本公开的某些方面结合特定类型的车辆是特别有用的，但是该车辆可以是任意类型的车辆，包括但并不限于轿车、卡车、摩托车、巴士、轮船、飞机、直升飞机、电动剪草机、休闲车辆、娱乐公园车辆、农场设备、建筑设备、有轨电车、高尔夫球车、火车和手推车。该车辆可以具有一个或多个计算机，诸如包含处理器120、存储器130以及通常出现在通用计算机中的其它组件的计算机110。

存储器130存储能够由处理器120访问的信息，包括可以由处理器120执行或以其它方式使用的指令132和数据134。存储器130可以为能够存储能够由处理器访问的信息的任意类型，包括计算机可读介质或存储可以借助于电子设备读取的数据的其它介质，诸如硬驱动、存储卡、ROM、RAM、DVD或其它光盘，以及其它可写入和只读存储器。系统和方法可以包括以上的不同组合，由此该指令和数据的不同部分存储在不同类型的媒体上。

指令132可以是要由处理器直接(诸如机器代码)或间接(诸如脚本)执行的任意指令集合。例如，该指令可以作为计算机代码存储在计算机可读介质中。就此而言，术语“指令”和“程序”在这里可以互换使用。指令可以以目标代码格式存储以便由处理器直接处理，或者以包括按需进行解释或者提前编译的脚本或独立源代码模块的集合在内的任意其它计算机语言进行存储。指令的功能、方法和例程在下文中更为详细地进行解释

数据134可以由处理器120依据指令132进行检索、存储或修改。例如，虽然所要求的主题不被任何特定数据结构限制，但是数据可以存储在计算机寄存器、作为具有多个不同字段和记录的表格存储在关系数据库、XML文档或平面文件中。数据还可以以任意计算机可读格式进行格式化。仅作为进一步示例，图像数据可以作为由依据压缩或未压缩、无损(例如BMP)或有损(例如JPEG)、和基于位图或矢量(例如SVG)的格式的像素网格组成的位图以及用于绘制图形的计算机指令进行存储。数据可以包括足以识别出相关信息的任意信息，诸如编号、描述文本、属性代码、对相同存储器中的其它区域或不同存储器(包括其它网络位置)中所存储的数据的引用或者被函数用来计算相关数据的信息。

处理器120可以是任意的常规处理器，诸如可商业获得的CPU。替选地，处理器可以是专用设备，诸如ASIC或其它基于硬件的处理器。虽然图1在功能上将处理器、存储器和计算机110的其它部件图示为处于相同块之内，但是本领域技术人员应当理解的是，该处理器、计算机或存储器实际上可以包括可以或可以不存储在相同物理外壳之内的多个处理器、计算机或存储器。例如，存储器可以是位于在与计算机110不同的外壳之中的硬盘或其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单个处理器来执行所里所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每一个可以具有其自己的处理器，该处理器仅执行与该组件的特定功能相关的计算。

在这里所描述的各个方面中，处理器可以位于远离车辆处并且与该车辆进行无线通信。在其它方面，这里所描述的一些过程可以在部署在车辆内的处理器上执行，而且其它过程由远程处理器执行，包括采取执行单次操控做必需的步骤。

计算机110可以包括通常结合计算机使用的所有组件，诸如中央处理单元(CPU)、存储诸如web浏览器之类的数据134和指令的存储器(例如RAM和内部硬盘)、电子显示器152(例如，具有屏幕的监视器、小型LCD触摸屏或者能够进行操作以显示信息的任意其它电子设备)、用户输入150(例如鼠标、键盘、触摸屏和/或麦克风)以及用于采集与人的状态或期望相关的明确(例如手势)或隐含(例如“人在睡觉”)信息的各种传感器(例如视频相机)。

在一个示例中，计算机110可以是合并到车辆101中的自动驾驶计算系统。图2描绘了自动车辆的内部的示例性设计。该自动车辆可以包括非自动车辆的所有特征，例如：诸如方向盘210的转向装置；诸如导航显示器215(其可以是电子显示器152的一部分)的导航显示装置；和诸如换挡杆220之类的档位选择装置。除以上之外，该车辆还可以具有各种用户输入设备140，诸如触摸屏217(其可以是电子显示器152的一部分)或按钮输入219，以便激活或禁用一个或多个自动驾驶模式并且使得驾驶员或乘客290能够向自动驾驶计算机110提供诸如导航目的地之类的信息。

该自动驾驶计算系统可以能够与车辆的各个组件进行通信。例如，返回图1，计算机110可以与车辆的中央处理器160进行通信，并且可以向和从车辆101的各个系统发送和接收信息以便控制车辆101的移动、速度等，上述系统诸如制动系统180、加速系统182、信令系统184和导航系统186。在一个示例中，该车辆的中央处理器160可以执行非自动车辆中的中央处理器的所有功能。在另一个示例中，处理器120和160可以包括单个处理设备或者并行操作的多个处理器设备。

此外，当被启用时，计算机110可以控制车辆101的这些功能中的一些或全部，并且因此是完全或部分自动的。将要理解的是，虽然各种系统和计算机110被示出在车辆101内，但是这些部件可以处于车辆101之外或者在物理上相隔很远。

该车辆还可以包括与计算机110进行通信以便确定设备的地理位置的地理位置组件144。例如，该位置组件可以包括GPS接收器以确定车辆的纬度、经度和/或海拔位置。诸如基于激光的定位系统、惯性辅助GPS或基于相机的定位之类的其它位置系统也可以被用来识别车辆的位置。车辆的位置可以包括绝对地理位置，诸如纬度、经度和海拔；以及相对位置信息，诸如相对于紧靠其周围的其它车辆的位置，其经常可以以比绝对地理位置更好的准确性进行确定。

该车辆还可以包括与计算机110进行通信的其它设备，诸如加速计、陀螺仪或另外的方向/速度检测设备146，以确定车辆的方向和速度或者它们的变化。仅作为示例，加速设备146可以确定其相对于重力方向或与之垂直的平面的倾角、偏航或侧倾(或者其变化)。设备还可以跟踪这样的变化的速度和方向的增加或减小。如这里所给出的设备所提供的位置和方位数据可以被自动提供给用户、计算机110、其它计算机以及它们的组合。

计算机110可以通过控制各种组件来控制车辆的方向和速度。作为示例，如果车辆以完全自动驾驶模式进行操作，则计算机110可以使得车辆加速(例如，通过增加提供给发动机的燃油或其它能量)、减速(例如，通过减少供应至发动机的燃油或者通过应用刹车)以及改变方向(例如，通过转动两个前轮)。

该车辆还可以包括用于检测车辆外部的诸如其它车辆、道路中的障碍物、交通信号、标志、树木等的物体的组件。检测系统154可以包括激光、声纳、雷达、相机或者记录数据的任意其它检测设备，所述数据可以由计算机110进行处理。例如，如果该车辆是小型乘客车辆，则该汽车可以包括安装在车顶或其它方便位置的激光器。

如图3所示，车辆101可以包括具有分别安装在车辆前部和顶部的激光器301和311的小型乘客车辆。激光器310可以具有大约150米的范围、三十度的垂直视场、以及大约三十度的水平视场。激光器311可以具有大约50-80米的范围、三十度的垂直视场、以及360度的水平视场。该激光器可以为车辆提供范围和强度信息，计算机可以使用上述信息来识别各种物体的位置和距离。在一个方面，该激光器可以通过在其轴线上进行旋转并且改变其倾角而测量车辆与朝向车辆的物体表面之间的距离。

该车辆还可以包括诸如用于自适应巡航控制系统的各种雷达检测单元。该雷达检测单元可以位于汽车的前部和后部以及处于前保险杠的任一侧。如图3中的示例所示，车辆101包括位于车辆侧面(仅示出了一侧)、前部和后部的雷达检测单元320-323。这些雷达检测单元中的每一个针对大约18度的视场可以具有大约200米的范围以及针对大约56度的视场可以具有大约60米的范围。

在另一个示例中，各种相机可以被安装在该车辆上。该相机可以以预定距离进行安装，使得来自两个或更多相机的图像的视差可以被用来计算与各个物体的距离。如图3所示，车辆101可以具有在后视镜(未示出)附近安装在挡风玻璃340下方的相机330-331。相机330可以包括大约200米的范围以及大约30度的水平视场，而相机331可以包括大约100米的范围以及大约60度的水平视场。

除了以上所描述的传感器之外，该计算机还可以使用来自其它传感器的输入以及对于非自动车辆而言典型的特征。例如，这些其它传感器和特征可以包括胎压传感器、发动机温度传感器、刹车热量传感器、刹车垫状态传感器、胎面传感器、燃油传感器、机油水平和质量传感器、空气质量床安全(用于检测温度、湿度或者空气中的颗粒)、车门传感器、灯光、雨刷器等。该信息可以直接从这些传感器和特征提供或者经由车辆的中央处理器160提供。

这些传感器中的许多提供由计算机实时处理的数据，也就是说，传感器可以持续更新其输出以反映某时或某个时间范围内感测的环境，并且连续地或按照需要向计算机提供该更新输出，使得该计算机能够确定车辆的当下方向或速度是否应当响应于所感测到的环境而进行修改。

除了处理各种传感器所提供的数据之外，计算机可以依赖于在先前时间点所获得并且被预期无论车辆所处环境如何都持久的环境数据。例如，返回图1，数据134可以包括详细地图信息136，例如识别道路形状和高度、车道线、交叉路口、人行横道、限速、交通信号、建筑物、标志、实时交通信息、植被或者其它这样的物体和信息的高度详细的地图。例如，该地图信息可以包括与各个路段相关联的明确限速信息。该限速数据可以手工输入或者使用例如光学字符识别从先前所拍摄的限速标志的图像进行扫描。

图4是公路400的示例。在该示例中，公路400包括由虚车道线430-33和实车道线440-43限定的三条北向车道410-412以及3条南向车道420-22。道路400还包括分别在实车道线400和障碍460以及实车道线441和障碍461之间限定的路肩450-51。在北向和南向车道之间，公路400包括隔离带470。

图5是图4中的公路400的地图信息500的示例。地图信息包括指示公路400的各种特征的位置和方位的数据。例如，地图信息500包括识别北向车道410-412的北向车道数据510-512以及识别南向车道420-22的南向车道数据520-522。地图信息500还包括表示虚车道线430-33和表示实车道线440-43的虚车道线数据530-33和实车道线540-43。路肩450-51也由路肩数据550-551表示。障碍460-61由障碍数据560-61表示，并且隔离带470由隔离带数据570表示。

该地图信息还可以包括合并以上所列出的一个或多个物体的三维地形图。例如，该车辆可以基于实时数据(例如，使用其传感器来确定另一个车辆的当前GPS位置以及转向灯是否闪烁)以及其它数据(例如，将该GPS位置与先前存储的特定于车道的地图数据相比较来确定其它车辆是否在转弯车道内)来确定诸如车辆的另一个物体预计要转弯。

地图信息136还可以包括当前可用于自动驾驶的自动驾驶区。自动驾驶区可以包括例如地图信息内已经被预先批准或以其它方式被指定用于发起以自动驾驶模式驾驶的区域。这些区域可以包括例如公路上的特定车道、居住区街道等。就此而言，自动驾驶区可以包括预先确定的自动驾驶车道。仅作为示例，可以从自动驾驶区被排除的区域可以包括加速车道、出口车道、汇车道、十字路口、收费站、已知建设区域和学区，以及接近这些区域的道路部分。虽然计算机110可以限制在未被指定为自动驾驶区的区域中发起自动驾驶模式，但是计算机110实际上完全能够操控车辆通过这样的区域或者实际上发起自动驾驶模式。

例如，图6的地图信息600包括地图信息500而且还包括自动驾驶区610和620。在该示例中，自动驾驶区610包括公路400的南向车道430-32(由南向车道数据530-32表示)，而自动驾驶区620仅包括公路400的北向车道420-22(由北向车道数据520-22表示)的一部分。自动驾驶区610包括车道410-22的区(由车道510-22表示)；然而，在该示例中，仅车道410(510)和411(511)分别包括自动驾驶车道611和612。类似地，自动驾驶区620包括车道420-22的区的一部分(由车道520-22表示)；然而，在该示例中，仅车道421(521)和422(522)分别包括自动驾驶车道611和612。因此，并非公路400的所有部分都是自动驾驶区，并且并非自动驾驶区内的所有车道都是自动驾驶车道。

虽然详细地图信息136在这里被描绘为基于图像的地图，但是地图信息不需要是完全基于图像的(例如，栅格)。例如，地图信息可以包括诸如道路、车道、十字路口以及这些特征之间的连接之类的信息的一个或多个道路图或图形网络。每个特征可以作为图形数据进行存储并且可以与诸如无论是否链接至其它相关特征的地理位置的信息相关联。例如，停车标志可以链接至道路和十字路口。在一些示例中，相关联的数据可以包括道路图的基于网格的指标以提示某些道路图特征的有效查找。

计算机110还可以向或从其它计算机接收或传输信息。例如，计算机110存储的地图信息(诸如图5和6所示的地图信息500和600的示例)可以从其它计算机接收或传输，和/或从车辆101的传感器收集的传感器数据可以被传输至另一个计算机以便如这里所描述的那样进行处理。如图7A和7B所示，来自车辆101内的计算机110的数据可以经由网络被传送至静态计算机720以便进一步进行处理。类似地，来自计算机720的诸如以下所描述的软件更新或天气信息之类的数据可以经由网络被传送至计算机110。网络以及中间节点可以包括各种配置和协议，包括互联网、万维网、企业内部网、虚拟私人网络、广域网、局域网、使用专用于一个或多个公司的通信协议的私有网络、以太网、WiFi和HTTP、以及它们的各种组合。这样的组合可以由能够向和从其它计算机传送数据的任意设备促成，所述其它计算机诸如调制解调器和无线接口。在另一个示例中，数据可以通过将其存储在可以由计算机110和720访问或者与之相连接的存储器来进行传输。

在一个示例中，计算机720可以包括具有多个计算机的服务器，例如负载平衡服务器群，其为了向和从计算机110接收、处理和传送数据的目的而与网络的不同节点交换信息。该服务器可以类似于计算机110进行配置，具有处理器730、存储器740、指令750和数据760。

如以上所提到的，服务器720的数据760可以提供软件更新和/或天气相关信息。例如，服务器720可以向计算机110提供软件更新，例如包括更新存储在存储器130中的诸如指令132、详细地图信息136、协议数据138和/或任务数据140之类的各种数据。在另一个示例中，服务器720可以接收、监视、存储、更新和传送与天气相关的各种信息。该信息例如可以包括报告、雷达信息、预报等形式的降水、多云和/或温度信息。

计算机110可以使用协议数据138以便基于对车辆环境、车辆以及驾驶员的状态的评估对是否允许向或从自动驾驶模式进行变化进行评估。如以下更为详细描述的，计算机110可以使用协议138来识别防护条件以及那些防护条件是否可以由计算机或驾驶员校正。

任务数据140可以包括能够由控制诸如车辆101的车辆的驾驶员执行的一系列任务。如以下更为详细讨论的，这些任务可以包括关闭车门、扣好安全带、变换车道等。每个任务可以与相对应的防护条件相关联，使得由车辆驾驶员对该任务的执行将校正使用协议数据138所识别的防护条件。就此而言，任务数据可以作为协议数据138的一部分进行存储或单独存储。

计算机110可以确定每个任务的适当顺序。就此而言，扣好安全带可以具有比变换车道高的排名，因为对于驾驶员而言，在没有系好安全带的情况下控制车辆将是不安全的等。任务数据还可以包括指令和显示数据以便向驾驶员呈现任务。为了便于参考，本公开将把排名数据视为任务数据140的一部分，但是确定每个任务的顺序所需的信息可以作为协议数据的一部分被存储在数据134中的其它地方或者作为指令132的一部分进行存储。

除了以上所描述并且在附图中所图示的操作之外，现在将对各种操作进行描述。应当理解的是，以下操作不必须要以以下所描述的准确顺序来执行。相反，各个步骤可以以不同顺序进行或同时进行，并且也可以增加或删减步骤。

在一个示例中，车辆101的驾驶员可以激活自动驾驶系统100并且使用用户输入150请求车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶或自主驾驶模式。在许可该请求之前，计算机可以确定存在任何将被用来防止该切换的条件。这可以包括访问协议数据138并且评估车辆环境(当前以及可能未来)的状态，车辆和车辆系统的状态以及驾驶员的状态以识别任何防护条件。例如，防护条件可以包括指示从人工切换至自动驾驶模式可能不安全，车辆处于法律禁止自动驾驶的区域之中，或者车辆未在被设计为在当前环境下(例如，越野行驶)进行自动驾驶的条件。

对车辆环境的状态的评估可以依赖于车辆的各种传感器所收集的信息、所存储的地图信息以及来自远程计算机的信息。例如，该评估可以包括确定车辆即将面临的环境的天气的状态以及该信息是否指示保持对车辆的完全控制对于驾驶员而言更为安全。这可以包括从计算机720接收天气数据和/或从车辆的传感器检测天气条件。通常，在诸如降雨、降雪、冰雹等的重度或累积降水时，驾驶员与计算机110相比可能处于导航车辆的更好位置。因此，在这样的天气条件下，计算机110可以识别出防护条件。

其它的当前环境评估可以包括检查车辆的当前位置和速度并且确定车辆是否处于从人工切换至自动驾驶模式的可接受位置和速度。车辆的位置可以从地理位置组件144和/或加速设备142生成的数据进行接收或确定。该位置可以与来自检测系统154的各种传感器的数据以及地图信息136相组合。例如，计算机110可以评估车辆的实际位置是否与车辆相对于详细地图信息的位置相符，从检测系统的传感器接收的数据是否与相对应的详细地图信息相符，车辆当前是否在自动驾驶区中驾驶，车辆当前是否在自动驾驶车道中驾驶，道路是否铺设(与泥土相对)，道路是否足够宽(与过窄而无法使得两车一起通行相对)，车辆是否处于直线道路上(与绕曲线驾驶、下山或上山等相对)，车辆是否充分处于车道中央，车辆是否被其它车辆所围绕或包围(例如，在密集交通条件下)，车辆当前是否处于校区中，车辆是否面向对面车辆(例如，在根据详细地图信息136的南向车道中向北驾驶)，另一个物体是否正在接近于车辆而进入该车辆的车道，车辆与道路中的其它车辆或移动物体是否有至少某个预先确定的最小距离，车辆是否必须进行任何小幅操控以避免道路中的非移动或缓慢移动的物体，车辆是否行驶过快或过慢等。如果这些条件中的任意条件不为真，则计算机110可以将该条件识别为问题条件。

除了车辆的当前环境之外，计算机110可以评估车辆可能在未来遇到的驾驶环境。就此而言，不同于依赖于来自车辆的检测系统154的数据，计算机110可以从远程计算机、所存储的地图信息和用户输入接收和/或访问数据。

在一个示例中，计算机110可以评估任何即将到来的情形或操控是否可能产生防护条件。例如，计算机可以在驾驶员要保持车辆的当前轨迹或留在所推荐路线的情况下针对即将到来的防护条件而检查地图数据。防护条件可能在未来出现的事实自身可以被认为是将防止用户激活自动驾驶模式的防护条件。

所预期的在未来的防护条件可能发生之前流逝的时间量可以被用来确定是否将防止用户将车辆置于自动驾驶模式。在一个示例中，在车辆到达诸如交通路口或汇车道之类的将要求进行人工驾驶的位置之前可以存在能够在其间自动驾驶的某个最小时间量。道路的车道可以继续，但是当前车道会在路口处不再作为自动驾驶车道。计算机因此可以基于车辆速度或其它数据(诸如道路限速)估计车辆到达该路口所需的时间量。如果所估计的持续时间小于阈值，则即将到来的路口将被认为是当前的防护条件。该阈值可以预先确定或动态计算。例如，该阈值可以被设置为大约50秒，因为用户可能会认为将车置于自动驾驶模式并且随后在50秒的跨度内被迫退出自动驾驶模式是麻烦的。该阈值也可以动态确定，即该阈值在不良天气中可以有所增大。

计算机110还可以使用协议数据138来评估车辆以及车辆的各种系统的状态并且确定是否存在防护条件。例如，计算机110可以确定自动驾驶系统100的各种特征是否正常工作。这可以包括与诸如计算机720的远程计算机进行通信以确定计算机110是否已经具有最新软件。此外，计算机110还可以与自动驾驶系统100的各种组件进行通信以确保计算机110能够与这些系统进行通信而且还确定那些系统是否正常工作。例如，计算机110可以确定检测系统154的各个传感器是否正常工作、作出响应、被正确校准等。如果不是，则计算机110可以识别出问题条件。

除了与自动驾驶系统100的组件进行通信之外，计算机110还可以确定车辆的各种非自主组件的状态。这可以包括对车辆的中央处理器160查询有关车辆状态的信息。就此而言，车辆的中央处理器160可以与其它车辆特征或传感器进行通信，诸如灯光、驾驶系统、胎压监视器、车门传感器等。

计算机110然后可以使用该有关其它车辆特征和传感器的信息来作出各种评估。例如，计算机110可以确定车辆是否满足最低保养标准(例如，机油更换到期)，车辆轮胎是否适当充气，车门是否关闭，车辆当前是否处于“行进档”(与“空挡”、“倒档”或“驻车档”相对)，车辆是否处于两轮驱动(例如，在允许驾驶员人工切换为四轮或全轮驱动的车辆上)，车辆的自动雨刷器当前是否开启，车辆的大灯或雾灯是否开启，和当前是否没有其它警告指示(诸如发动机检查灯)开启。如果不是，则计算机110可以识别出防护条件。

计算机110还可以使用协议数据138来评估车辆驾驶员的状态。例如，计算机110还可以查询中央处理器160以确定驾驶员的安全带是否正确扣好。其它示例可以包括使用传感器或其它方法来确定驾驶员睡眠、驾驶员醉酒或者驾驶员是否被授权使用该车辆。

该评估无需被组织为不同的环境、车辆或驾驶员条件，但是实际上可以包括用于评估的更大的特征集合或列表。替选地，被识别为与特定状态评估相关联的一些特征可以与其它状态评估或所检查的多个时间相关联。例如，驾驶员车门是否打开可以是作为车辆状态评估以及驾驶员状态评估的一部分进行的评估。

计算机110根据协议数据138进行的评估可以以任意顺序来执行。此外，这些评估中的许多可以例如由并行操作的多个处理器同时进行。该评估可以在接收到自动驾驶请求(或者使用自动驾驶模式的请求)之前反复进行，可以在接收到自动驾驶请求时进行，可以在接收到自动驾驶请求之后反复检查，以及上述的任意组合。

一旦计算机110已经识别出将会防止从人工变换为自动驾驶模式的防护条件，计算机就可以确定计算机或驾驶员是否能够采取立即的校正动作。如果不是，则计算机110可以向驾驶员生成通知以告知他当前无法使用自动驾驶模式。该通知也可以包括指示为何无法使用自动驾驶模式的原因的信息。该通知也可以例如使用电子显示器152被显示给驾驶员。

例如，参考有关车辆环境的状态的评估，计算机110或驾驶员都无法改变当前的天气条件。就此而言，计算机110可以生成并显示通知，其解释由于天气条件而当前无法使用自动驾驶模式。

在另一个示例中，参考车辆状态，计算机110或驾驶员都无法立即改变车辆的保养问题，诸如机油更换指示、低胎压指示或者有关检测系统154的各个传感器的其它更为严重的问题。类似地，计算机110或驾驶员都无法立即改变传感器无法提供数据所导致的防护条件。例如，如果计算机110无法确定驾驶员是否系好了安全带，简单地询问驾驶员可能不足以确保安全带实际进行工作以及驾驶员系好了它。因此，计算机110或驾驶员都无法校正这样的问题条件，再次地，计算机110可以生成并显示通知，其解释由于该防护条件而当前无法使用自动驾驶模式。

如果计算机110能够采取校正动作以解决该防护条件，则计算机可以这样做。例如，如果车辆状态的评估指示能够通过计算机校准而校正的车辆传感器的问题，则计算机110可以重新校准该传感器并且继续仍然有待评估的任意项。在另一个示例中，如果计算机110确定其没有最新软件，则该防护条件可以通过例如从计算机720得到软件更新来被校正。在另一个示例中，计算机110可能利用短暂延迟来校正某些防护条件。计算机110还可以校正各种其它问题条件。此外，计算机还可以主动地执行这些校正动作中的一些或全部而不是等待驾驶员请求从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。该计算机校正动作也可以互相并行执行和/或与驾驶员执行的校正动作并行执行。

虽然计算机110能够校正许多不同的问题条件，但是请求驾驶员而不是计算机来解决至少一些防护条件可能更为安全。就此而言，针对至少一些防护条件，计算机110可以使用任务数据140来针对这样的条件生成任务。

例如，参考车辆环境的状态，计算机110可以针对改变车辆的位置和/或速度而生成任务。根据该防护条件，这些任务可以包括将车辆移动至自动驾驶车道，使得车辆处于车道中央，在车辆和道路中的一些其它移动物体之间形成充分间隔，以及使得车辆加速或减速。类似地，参考车辆的状态，计算机110可以为了校正有关不正确地关闭或打开车门的防护条件而生成任务，使用换挡杆将车辆置于“行进档”，开启自动雨刷器，开启灯光等。关于驾驶员状态，计算机110可以生成请求驾驶员系上安全带的任务等。

如以上所提到的，计算机110使用任务数据140所生成的每个任务可以进行排名。因此，在生成校正所识别的任何防护条件所需的所有任务之后，计算机110可以使用该排名对任务进行排序并且然后向驾驶员呈现经排序的任务。这可以允许计算机100以提升安全并且与先决条件相符的顺序向驾驶员提供清单。例如，驾驶员可能在被要求将车辆置于“行进档”之前以及被要求移动至自动驾驶车道之前被指示系上其安全带。

类似地，虽然驾驶员可以同时被呈现多个任务，但是每次向驾驶员提供每个任务，在向驾驶员提供下一项任务之前进行等待直至每个任务已经完成可能更有帮助。此外，需要更长时间来完成的任务可能需要后面跟有切换至自主模式的另一个驾驶员请求，而可能在较短时间完成的其它任务可以不如此。

图8描绘了例如可以在电子显示器152上向驾驶员进行显示的一系列屏幕图像810、820、830和840。这些屏幕图像可以识别校正所识别的问题条件所需的任务。在该示例中，计算机110已经确定了这些防护条件中的每一个都应当并且能够由驾驶员进行更正。该条件包括车辆处于“行进档”、自动雨刷器未开启、自动车灯未开启，以及车辆未处于自动驾驶车道。因此，计算机110已经生成任务集合和相关联的屏幕图像810、820、830和840。如以上所提到的，这些任务和屏幕图像以某个顺序呈现。

在该示例中，如屏幕图像810所示，第一任务包括将车辆换入“行进档”。一旦第一任务被驾驶员所完成，计算机110可以确定相对应的条件已经被校正。作为结果，计算机110可以给出下一任务。在该示例中，该下一任务包括如屏幕图像820中所示的开启自动雨刷器。再次地，一旦屏幕图像820的任务被完成，就可以显示如屏幕图像830所示的开启自动车灯的下一项任务。一旦该任务被完成，计算机110就可以显示如屏幕图像840所示的下一个任务—移动至自动驾驶车道。

因此，如以上所描述的，每个屏幕图像可以每次一个地依序示出，直至每个任务810、820、830和840都已经被完成并且计算机确定相对应的防护条件不再适用。

一旦所识别的问题条件已经被驾驶员校正，计算机就可以允许驾驶员从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。例如，一旦所有所要求的任务都已经被驾驶员完成(诸如屏幕图像810、820、830和840示出的那些)，计算机110就可以显示诸如屏幕图像850中所示的消息，指示自动驾驶系统100和计算机110准备好接管对车辆的控制。此外，计算机110可以改变所有或部分显示的颜色以进一步指示车辆准备进入自动驾驶模式。就此而言，屏幕图像850可以包括与屏幕图像810、820、830和840不同的背景颜色。一旦准备就绪，计算机就可以自动地从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式，或者可以等待来自驾驶员的进一步请求以确保驾驶员实际准备就绪。

在从人工切换至自动驾驶模式之前，计算机110可以持续进行上述评估。就此而言，即使驾驶员或计算机110已经校正了各种妨碍来将车辆置于自动驾驶模式，但是可能会出现新的问题(或者如以上所提到的，一些问题可能被校正)。例如，一旦驾驶员已经响应于图8的屏幕图像840所描绘的任务而将车辆101移动至自动驾驶车道之中，计算机110可能会识别出另外的问题。在一个示例中，该另外的防护条件可以包括车辆未处于车道中央，车辆然后移动过快，以及车辆过于接近道路中的另一个物体。

基于这些附加条件，计算机110可以生成附加任务，包括使得车辆处于车道中央，放慢车速以及增大车辆与道路中的另一个物体之间的距离。如图8的示例，计算机110还可以生成相对应的屏幕图像以敦促驾驶员校正每一种条件。如图9所示，计算机110可以例如在电子显示器152上向驾驶员显示识别要由驾驶员完成的任务的一系列屏幕图像910、920和930。如图8的示例，每个屏幕图像可以每次一个地进行显示直至驾驶员已经完成了该任务并且计算机确定相对应的条件已经被校正。再次地，一旦计算机110确定没有剩余或新识别的防护条件，计算机110就可以显示诸如屏幕图像940中所示出的消息，指示自动驾驶系统100和计算机110准备接管对车辆的控制。

图10的流程图100是以上所描述的一些方面的示例，其可以由与具有自动驾驶模式和人工驾驶模式相关联的计算机执行。例如，在框1002，车辆101的计算机110可以接收自动驾驶请求或者从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式的请求。计算机110然后在框1004通过访问协议数据作出响应。该协议数据然后分别在框1006、1008、1010和1012被用来评估车辆的当前环境、车辆的未来环境、车辆以及驾驶员的状态。再次地，这些评估可以以任意顺序来进行。计算机110然后在框1014确定这些评估是否已经识别出任何问题条件。如果没有，计算机110就在框1016进行从人工到自动驾驶模式的切换。

作为评估结果，如果计算机110识别出一个或多个防护条件，则计算机在框1018确定计算机或驾驶员是否能够校正那些所识别的条件。如果条件无法被校正，则计算机110在框1020向驾驶员显示失败消息。如以上所提到的，该失败消息可以指示失败的特定问题。

如果计算机110或驾驶员能够足够迅速地校正所识别的问题，则计算机可以在框1022校正能够由计算机校正的问题。如果在框1024没有剩余所识别的防护条件，则计算机110在框1016进行从人工到自动驾驶模式的切换。

返回框1024，如果在计算机校正了所有问题之后还剩余有其它问题，则计算机110在框1026使用预先排名的任务数据对剩余问题中的每一个生成相对应的任务。计算机100然后在框1028显示排名最高的任务以便由车辆101的驾驶员完成。计算机在1030继续显示该任务直至其被完成。在该示例中，一旦任务被完成，计算机就返回框1004以访问协议数据并且评估框1006、1008、1010和1012的各种特征的状态。该过程可以继续进行直至所有所识别的问题都得到校正并且计算机110在框1016进行从人工到自动驾驶模式的切换。

替选地，一旦任务在框1030完成，计算机可以简单地显示下一个排名最高的任务直至所有所识别的问题条件都被校正。一旦如此，计算机110就进行从人工到自动驾驶模式的切换。

进行上述的评估以及执行校正动作能够防止某些问题，诸如潜在的安全问题、用户将会认为受到打扰的动作、可能随时间而损坏汽车的动作等。例如，如果计算机110由于某个已知条件而无法在特定车道或路肩上进行自动驾驶，则在该位置开始自动驾驶可能是危险的。在另一个示例中，如果车辆过于接近另一车辆或驾驶过快，则直接切换至自动驾驶模式可能导致计算机立即且突然减慢车速。这可能是令人不适的并且会令驾驶员感到不安。在又另一个示例中，如果车辆未充分处于车道中央，则计算机110可能通过移动至驾驶员未预期在其中进行驾驶的车道而惊吓到驾驶员。突然变换车道也会使得驾驶员感到紧张或不适。因此，这里所描述的特征允许驾驶员保持控制直至计算机110和驾驶员都确保切换驾驶模式是安全的。

一旦车辆处于自动驾驶模式，如果出现了需要切换至人工驾驶模式的任何条件，计算机110可以继续至少一些以上所描述的评估并且还进行有关继续以自动驾驶模式进行驾驶的安全性的其它评估。如果识别出计算机无法或不应当立即校正的任何防护条件，则计算机110可以通知驾驶员需要切换回人工驾驶模式。例如，如果计算机110检测到诸如失去与自动驾驶系统的一些组件的通信之类的一些紧急情况或一些防护条件，则计算机110可以立即通知驾驶员需要切换至人工驾驶模式。通过快速地这样做，甚至在防护条件未要求立即注意时，计算机可以为驾驶员提供尽可能多的时间来取得对车辆的控制。

在某些特定条件下，计算机110也可能鼓励驾驶员从自动模式切换至人工驾驶模式。每个车辆可以包括应急手动代用装置(emergencymanual override)，其允许驾驶员在任意条件下切换至人工驾驶模式，但是在正常操作下，可能存在防止或延迟切换至手动模式的情形。

例如，在自动驾驶模式的前几秒钟之后，计算机110可能检测到驾驶员尝试停用自动驾驶模式，诸如通过转动方向盘或者踩下加速器。由于该停用请求在启用请求之后很快发生，所以计算机110可能确定该停用请求不是出于本意。就此而言，不同于自动停用，计算机110可以向驾驶员提供停用自动驾驶模式的警告并且还继续对车辆的一些方面进行控制直至驾驶员采取了进一步的动作，诸如通过继续转动方向盘或踩下加速器，这指示驾驶员确实在尝试停用自动驾驶模式。

在另一个示例中，计算机110可以在车辆正在执行在该动作完成之前无法轻易移交至驾驶员的动作时防止驾驶员切换至人工驾驶模式。例如，在急转弯的中间可能无法轻易地将控制安全返回给驾驶员。就此而言，计算机110可以继续进行该评估并且在计算机确定切换至人工驾驶模式对于驾驶员而言将是不安全或不舒适的那些时间期间提供警告。该警告可以在计算机确定切换至人工驾驶模式将是安全且舒适的时间期间发生改变或被消除。

由于以上所讨论的特征的这些和其它的变化以及组合可以在不背离权利要求所限定的主题的情况下被采用，所以以上对示例性实施例的描述要作为对如权利要求限定的主题的说明而非限制来理解。还将要理解的是，提供这里所描述的示例(以及采用“诸如”、“例如”、“包括”等措辞的句子)并不应当被解释为将所请求保护的主题限制为该特定示例；相反，该示例仅意在对许多可能方面中的一些进行说明。

工业实用性

本发明享有宽泛的工业实用性，包括但并不限于在具有人工和自动驾驶模式的车辆中启用和停用自动驾驶模式。

Claims (26)

1.一种方法，包括：

接收将道路上的车辆从人工驾驶模式切换为自动驾驶模式的请求；

响应于接收到所述请求，访问协议数据；

由处理器使用所述协议数据来评估(i)车辆环境的状态、(ii)车辆和车辆系统以及(iii)驾驶员；

基于所述评估中的一个或多个从多个驾驶条件中识别出驾驶条件的集合，其中所述多个驾驶条件中的每一个与驾驶员可能执行以改变所述条件的任务相关联；

基于所述驾驶条件的集合生成任务集合；

以有序序列向所述车辆的用户显示所述任务集合；以及

在确定所述任务集合中的所有任务都完成时，将所述车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括：

访问详细地图信息；

与车辆的各种系统进行通信；

以及与远程计算进行通信。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定当前或未来天气是否将使得自动驾驶不安全。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆的实际位置是否与所述车辆相对于所述详细地图信息的位置相符。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定从检测系统的传感器接收的数据是否与相对应的详细地图信息相符。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆当前是否在预先批准的发起自动模式的区域中驾驶。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述道路是否铺设。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述道路的宽度。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆是否处于弯曲的道路上。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆是否充分处于车道中央。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆是否面向对面车辆。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定另一车辆是否正在接近于所述车辆进入所述车辆的车道。

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定是否任何即将进行的操控将会防止从人工切换至自动驾驶模式。

14.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆在需要切换至人工模式之前是否能够以自动模式驾驶最小时间段。

15.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆是否满足最低保养标准。

16.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定所述车辆的自动雨刷器当前是否开启。

17.根据权利要求1所述的方法，其中所述评估中的至少一个包括确定驾驶员的安全带是否扣好。

18.根据权利要求1所述的方法，其中显示所述任务集合，使得所述任务集合中的第一个任务进行显示直至所述第一个任务完成，并且在所述第一个任务完成之后，显示第二个任务。

19.根据权利要求1所述的方法，进一步包括在生成所述任务集合之前，由所述处理器对预先批准的由所述处理器进行校正的所述驾驶条件的集合中的任意一个驾驶条件进行校正。

20.一种非瞬时的有形计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储程序的计算机可读指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行一种方法，所述方法包括：

接收将道路上的车辆从人工驾驶模式切换为自动驾驶模式的请求；

响应于接收到所述请求，访问协议数据；

使用所述协议数据来评估(i)车辆环境的状态、(ii)车辆和车辆系统以及(iii)驾驶员；

基于所述评估中的一个或多个从多个驾驶条件中识别出驾驶条件的集合，其中所述多个驾驶条件中的每一个与驾驶员可能执行以改变所述条件的任务相关联；

基于所述驾驶条件的集合生成任务集合；

以有序序列向所述车辆的用户显示所述任务集合；以及

在确定所述任务集合中的所有任务都完成时，将所述车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。

21.一种系统：

处理器，被配置为：

接收将道路上的车辆从人工驾驶模式切换为自动驾驶模式的请求；

响应于接收到所述请求，访问协议数据；

使用所述协议数据来评估(i)车辆环境的状态、(ii)车辆和车辆系统以及(iii)驾驶员；

基于所述评估中的一个或多个从多个驾驶条件中识别出驾驶条件的集合，其中所述多个驾驶条件中的每一个与驾驶员可能执行以改变所述条件的任务相关联；

基于所述驾驶条件的集合生成任务集合；

以有序序列向所述车辆的用户显示所述任务集合；以及

在确定所述任务集合中的所有任务都完成时，将所述车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。

22.一种方法，包括：

接收将道路上的车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式的请求；

由处理器检查第一驾驶条件，所述第一驾驶条件包括所述车辆是否充分处于驾驶车道中央；

检查第二驾驶条件，所述第二驾驶条件包括所述车辆是否以预定速度进行驾驶；

检查第三驾驶条件，所述第三驾驶条件包括所述车辆是否与道路中的另一车辆处于预定距离之内；

当确定任务集合中的所有任务都完成时，将所述车辆从人工驾驶模式切换至自动驾驶模式。

23.根据权利要求22所述的方法，进一步包括：

基于所有的第一、第二和第三所检查的驾驶条件来生成任务集合；以及

以有序序列向所述车辆的用户显示所述任务集合。

24.根据权利要求23所述的方法，其中所述任务集合中的第一个任务包括要求驾驶员使得车辆处于驾驶车道的中央，并且所述第一个任务在所述任务集合中的其它任务之前进行显示。

25.根据权利要求23所述的方法，其中所述任务集合中的第一个任务包括要求驾驶员降低或提高所述车辆的速度，并且所述第一个任务在所述任务集合中的其它任务之前进行显示。

26.根据权利要求23所述的方法，其中所述任务集合中的第一个任务包括要求驾驶员在道路中的其它车辆之后保持最小距离，并且所述第一个任务在所述任务集合中的其它任务之前进行显示。