具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

请参阅图1，图1为根据本公开实施例的车辆的控制方法的应用场景示意图。

如图1所示，车辆101行驶于道路102。

其中，车辆101内可以乘坐有一个乘客(图中未示出)，也可以乘坐有多个乘客。

在车辆101的行驶过程中，车辆的驾驶状态可以为手动驾驶状态，也可以为自动驾驶状态，若对车辆101的控制为手动控制，则车辆的驾驶状态为手动驾驶状态，若对车辆101的控制为自动控制时，则车辆的驾驶状态为自动驾驶状态。

其中，手动控制与自动控制可以切换，如手动控制与自动控制之间的切换可以由车辆101根据行驶场景自动切换，也可以由车辆101中的乘车用户手动切换。其中，行驶场景可以为平坦路段行驶场景，也可以为山路蜿蜒行驶场景。

例如，若车辆101内的乘客包括驾驶员，则在车辆101的行驶过程中，可以由驾驶员手动控制车辆101，当驾驶员有释放双手的需求时，可以将手动控制切换至自动控制。

应该理解的是，当由乘客手动控制车辆，即车辆的驾驶状态为手动驾驶状态时，车辆基于乘客的手动控制而产生的驾驶参数控制车辆的驾驶，而当对车辆的控制为自动控制，即车辆的驾驶状态为自动驾驶状态时，车辆基于怎样的驾驶参数控制车辆的驾驶，以满足乘客乘坐车辆的舒适程度需求是亟待解决的问题。

在相关技术中，为了解决上述问题，通常采用如下两种方式实现：

第一种方式为：乘客预先向车辆录入驾驶参数，如速度和温度等，以便当乘客乘坐车辆，且车辆的驾驶状态为自动驾驶状态时，车辆基于乘客预先录入的驾驶参数，控制车辆的驾驶。

然而，采用该种方式，由于乘客录入的驾驶参数相对比较固定，无法满足对多样化的驾驶场景(如急转弯的驾驶场景和平缓道路的驾驶场景等)的需求，使得对车辆的控制缺乏灵活性的技术问题。

第二种方式为：当乘客通过手动控制的方式控制车辆驾驶时，车辆对乘客的驾驶参数进行记忆，并当车辆的驾驶状态为自动驾驶状态时，基于记忆的驾驶参数控制车辆的驾驶。

然而，由于乘客的驾驶风格可能是变化的，如在时间相对缺乏的驾驶场景中，驾驶风格更倾向于“开快车”，而在时间相对充裕的驾驶场景中，驾驶风格更倾向于“平缓开车”，因此，采用该种方式，无法从根本上满足对多样化的驾驶场景的需求，造成对车辆的控制缺乏灵活性，缺乏智能化的技术问题。

为了避免上述技术问题中的至少一种，本公开的发明人经过创造性的劳动，得到了本公开的发明构思：确定自动驾驶状态时乘客乘坐车辆的舒适程度，在舒适程度无法满足乘客的舒适度需求时，调整驾驶参数，直至满足舒适度需求，以基于满足舒适度需求的驾驶参数控制车辆的驾驶。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

请参阅图2，图2为根据本公开一个实施例的车辆的控制方法的示意图。

其中，车辆包括图像采集装置，图像采集装置用于采集车辆内的乘客的面部图像。

如图2所示，该方法包括：

S201：对面部图像进行识别，得到识别结果。

其中，若车辆为自动驾驶状态，则识别结果用于表征乘客乘坐车辆的舒适程度。

示例性的，本实施例的执行主体为车辆的控制装置(下文简称控制装置)，控制装置可以为车辆，且具体为设置于车辆的计算机、服务器、车载终端、处理器及芯片等，本实施例不做限定。

其中，乘客的数量可以为一个，也可以为多个。

图像采集装置是指，用于对车辆内的乘客的面部图像进行采集的装置，如图像采集装置可以为摄像头。本实施例对图像采集装置的数量不做限定，如，图像采集装置的数量可以基于图像采集装置的拍摄范围确定。

示例性的，车辆内设置有n(n为大于1的正整数)个车辆座椅，若一个图像采集装置可以采集到各车辆座椅上乘坐的乘客的面部图像，则车辆内可以仅设置一个图像采集装置。

又如，车辆内设置有两个图像采集装置，一个图像采集装置用于获取前排车辆座椅(驾驶座椅和副驾驶座椅)上乘坐的乘客的面部图像，另一个图像采集装置用于获取后排车辆座椅上乘坐的乘客的面部图像。

再如，车辆内设置的图像采集装置的数量可以等于车辆座椅的数量，即一个车辆座椅对应一个图像采集装置，每一图像采集装置获取与其对应的车辆座椅上乘坐的乘客的面部图像。

图像采集装置可以将面部图像传输给控制装置，控制装置可以对面部图像进行识别，得到识别结果。

在一些实施例中，可以预先训练用于识别舒适程度的识别模型，以将面部识别图像输入至识别模型，输出识别结果。

其中，识别模型的训练过程可以参见相关技术中的模型训练过程，此处不再赘述。

S202：响应于识别结果表征舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求，根据面部图像确定舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求的原因类型，并调整与原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并返回至对面部图像进行识别，得到识别结果的步骤，直至识别结果表征舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求。

若识别结果表征舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求，则说明乘客乘车不舒适(头晕等)，而原因类型是指造成乘客不舒适的原因的类型，如车辆内的温度偏高，又如车辆的速度过快等，此处不再一一列举。

其中，该实施例可以理解为：若前一次的识别结果表征乘客因乘车而不舒适，则确定造成乘客不舒适的原因类型，并根据原因类型调整当前的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并获取车辆基于调整后的驾驶参数执行驾驶时，乘客的面部图像，且对该面部图像进行识别，得到当前次的识别结果，若当前次的识别结果表征乘客已无不舒适，则基于调整后的驾驶参数执行驾驶，若当前次的识别结果表征乘客仍然不舒适，则对调整后的驾驶参数进行调整，以此类推。

S203：根据舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求时的驾驶参数控制车辆的驾驶。

基于上述分析可知，本公开实施例提供了一种车辆的控制方法，车辆包括图像采集装置，图像采集装置用于采集车辆内的乘客的面部图像，该方法包括：对面部图像进行识别，得到识别结果，其中，若车辆为自动驾驶状态，则识别结果用于表征乘客乘坐车辆的舒适程度，响应于识别结果表征舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求，根据面部图像确定舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求的原因类型，并调整与原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并返回至对面部图像进行识别，得到识别结果的步骤，直至识别结果表征舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求，根据舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求时的驾驶参数控制车辆的驾驶，在本实施例中，引入了：在舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求时，确定原因类型，根据原因类型调整驾驶参数，直至得到满足舒适度需求的驾驶参数，以基于满足舒适度需求的驾驶参数控制车辆的驾驶的技术特征，避免了相关技术中因设置驾驶参数和记忆驾驶参数而造成的，对车辆的控制的灵活性偏低的技术问题，提高了对驾驶参数调整的灵活性和实时性，以尽可能的满足乘客的乘车的舒适度需求，且可以广泛适用于各种驾驶场景，提高了用户的乘车体验的技术效果。

请参阅图3，图3为根据本公开另一实施例的车辆的控制方法的示意图。

其中，车辆包括图像采集装置，图像采集装置用于采集车辆内的乘客的面部图像。

如图3所示，该方法包括：

S301：确定当前车辆的驾驶状态。

其中，驾驶状态为自动驾驶状态或者手动驾驶状态。

S302：若驾驶状态为自动驾驶状态，则获取乘客的手动驾驶参数。

其中，手动驾驶参数为乘客在手动驾驶车辆时获取并存储的。

例如，在驾驶状态为手动驾驶状态时，乘客手动驾驶车辆时会产生手动驾驶参数(如速度等)，则控制装置获取并存储该手动驾驶参数，当及时状态为自动驾驶状态时，则获取该手动驾驶参数。

应该理解的是，不同的乘客对应的手动驾驶参数可能不同，控制装置可以结合图像采集装置对不同的乘客进行区分，以便由不同的乘客乘坐车辆时，确定与不同的乘客各自对应的手动驾驶参数。

S303：根据手动驾驶参数对车辆的驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数，并在根据初始自动驾驶参数控制车辆自动驾驶时，对面部图像进行识别，得到识别结果。

在本实施例中，通过基于手动驾驶参数确定初始自动驾驶参数，以尽可能满足乘客的乘车需求，使得后续基于识别结果对初始自动驾驶参数的调整更为有效和可靠。

在一些实施例中，根据手动驾驶参数对车辆的驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数，包括如下步骤：

第一步骤：若乘客的数量一个，则根据一个乘客的手动驾驶参数对车辆的驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

第二步骤：若乘客的数量为多个，则根据预设初始化策略对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

其中，预设初始化策略包括：

获取每一乘客的属性信息，属性信息中包括权重系数和/或优先级，根据各乘客各自对应的权重系数和/或优先级，对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

其中，乘客的数量可以结合图像采集装置确定，例如，由图像采集装置采集车辆内的图像，并控制装置对车辆内的图像进行识别，以确定乘客的数量。

一个示例中，如图4所示，车辆内只有一个乘客，则控制装置可以对该一个乘客的手动驾驶参数确定初始自动驾驶参数。

其中，控制装置可以将手动驾驶参数确定为初始自动驾驶参数，或者，控制装置可以预设对手动驾驶参数进行初始化处理的初始化系数(如0.8，或者1.2等)，并结合初始化系数将手动驾驶参数转换为初始自动驾驶参数。

另一个示例中，如图5所示，车辆内有四个乘客，分别为如图5中所示的乘客a、乘客b、乘客c以及乘客d，则控制装置可以获取乘客a、乘客b、乘客c以及乘客d各自对应的属性信息，并结合四个乘客各自对应的属性信息确定初始自动驾驶参数。

例如，若属性信息包括权重系数，则可以对四个乘客各自对应的权重系数和手动驾驶参数进行加权平均处理，从而得到初始自动驾驶参数。

同理，若属性信息包括优先级，则可以对四个乘客各自对应的优先级和手动驾驶参数进行加权平均处理，从而得到初始自动驾驶参数。

其中，权重系数和/或优先级可以由各乘客预先设置，也可以有控制装置根据各乘客的年龄和性别等进行设置，本实施例不做限定。

值得说明的是，在本实施例中，通过对乘客的数量进行确定，以采用不同的方式确定一个乘客和多个乘客的场景下的初始自动驾驶参数，可以提高确定初始自动驾驶参数的灵活性，进而可以当基于初始自动驾驶参数驾驶时，提高驾驶的可靠性，满足乘客的乘车体验。

在一些实施例中，第二步骤可以包括如下子步骤：

第一子步骤：判断车辆中是否存储有各乘客对应的组合驾驶参数，若否，则执行第二子步骤，若有，则执行第三子步骤。

其中，各乘客对应的组合驾驶参数为各乘客在前乘坐车辆时，满足各乘客的舒适度需求的驾驶参数。

第二子步骤：根据预设初始化策略对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

第三子步骤：根据各乘客对应的组合驾驶参数，对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

结合图5和上述实施例，该实施例可以理解为：判断车辆中，是否存储有乘客a、乘客b、乘客c以及乘客d，乘坐车辆时，满足四个乘客中的每一乘客的舒适度需求的驾驶参数(即组合驾驶参数)，如果没有，则根据初始化策略确定初始自动驾驶参数，如果有，则根据组合驾驶参数确定初始自动驾驶参数，从而实现从多个维度确定初始自动驾驶参数，且提高初始自动驾驶参数满足各乘客的乘车需求的可能性，减少后续调整初始自动驾驶参数的资源。

值得说明的是，驾驶状态也可以为手动驾驶状态，在一些实施例中，若驾驶状态为手动驾驶状态，则对面部进行识别的识别结果用于表征乘客的数量。

同理，在手动驾驶状态时，乘客的数量可以为一个，也可以为多个，若乘客的数量为一个，则控制装置获取并存储一个乘客手动驾驶车辆的手动驾驶参数。

相应的，若乘客的数量为多个，则获取并将手动驾驶车辆的手动驾驶参数存储为多个乘客对应的组合驾驶参数。

结合上述分析可知，控制装置获取并存储一个乘客的手动驾驶参数，以便在自动驾驶状态时，基于该手动驾驶参数确定初始自动驾驶参数。同理，控制装置获取并存储多个乘客的组合驾驶参数，以便在自动驾驶状态时，基于该组合驾驶参数确定初始自动驾驶参数。从而提高由手动驾驶状态切换至自动驾驶状态时，对车辆驾驶控制的有效性和可靠性的技术效果。

在一些实施例中，针对乘客的数量为一个的情况，控制装置可以先确定一个乘客的乘车类型，乘车类型包括长期乘客为陌生乘客，即控制装置可以先确定一个乘客是长期乘客还是陌生乘客，如果一个乘客为长期乘客，则控制装置可以获取并存储一个乘客手动驾驶车辆的手动驾驶参数，反之，如果一个乘客为陌生乘客，则控制装置可以不对一个乘客手动驾驶车辆的手动驾驶参数进行存储。

其中，长期乘客与陌生乘客为相对概念，长期乘客可以理解为，车辆的拥有者，以及拥有者的家属，或者可以理解为乘坐车辆的次数相对较多的乘客，或者可以理解为预先在车辆中录入了相关信息的乘客等；陌生乘客可以理解为乘坐车辆的次数相对较少的乘车。

值得说明的是，在本实施例中，通过结合确定乘客的乘车类型，并在乘车类型为长期乘客的情况下存储相应的手动驾驶参数，以节约因对各乘客的手动驾驶参数均进行存储造成的资源浪费的弊端，实现了节约资源，且实现了对手动驾驶参数的灵活存储的技术效果。

结合上述分析可知，乘车类型可能为陌生乘客，在一些实施例中，如果乘车类型为陌生乘客，则控制装置可以获取预设的驾驶参数限制值，并根据驾驶参数限制值、以及一个乘客的自动驾驶车辆的自动驾驶参数，控制车辆的驾驶。

其中，驾驶参数限制值为驾驶参数的最大值，如驾驶参数为速度，则相应的驾驶参数限制值为最大驾驶速度，在本实施例中，通过结合驾驶参数限制值控制车辆的驾驶，可以提高驾驶的安全性。

S304：响应于识别结果表征舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求，根据面部图像确定舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求的原因类型，并调整与原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并返回至对面部图像进行识别，得到识别结果的步骤，直至识别结果表征舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求。

示例性的，关于S304的实现原理，可以参见上述实施例，此处不再赘述。

在一些实施例中，若乘客的数量为多个，则根据面部图像确定舒适程度不满足乘客的乘车的舒适度需求的原因类型，并调整与原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，包括如下步骤：

第一步骤：根据每一乘客的面部图像确定每一乘客的舒适程度不满足每一乘客的乘车的舒适度需求的原因类型。

例如，结合图5和上述实施例，根据乘客a的面部图像确定乘客a的舒适程度不满足乘客a的乘车的舒适度需求的原因类型，以此类推，根据乘客d的面部图像确定乘客d的舒适程度不满足乘客d的乘车的舒适度需求的原因类型。

第二步骤：针对每一种原因类型，调整与每一种原因类型对应的驾驶参数。

其中，四个乘客各自对应的原因类型中，可能包括种类相同的原因类型，也可以包括种类各不相同的原因类型。

例如，若乘客a和乘客b具有相同种类的原因类型，如原因类型为温度过高，乘客c和乘客d具有相同种类的原因类型，如原因类型为速度过快，则四个原因类型中，包括两种不同的原因类型，则控制装置调整驾驶参数中的温度和速度。

值得说明的是，在本实施例中，在多个乘客的场景下，结合各乘客各自对应的原因类型对驾驶参数进行调整，可以实现调整的全面性，以满足每一乘客的乘车需求，增强每一乘客的乘车体验。

在一些实施例中，若在针对每一种原因类型，调整与每一种原因类型对应的驾驶参数之后，每一乘客乘车的舒适程度满足每一乘客的乘车的舒适度需求，则控制装置可以确定每一乘客乘车的舒适程度满足每一乘客的乘车的舒适度需求时，车辆的当前驾驶参数，将当前驾驶参数确定并存储为各乘客的组合驾驶参数，组合驾驶参数用于，当各乘客再次乘坐车辆时，且车辆为自动驾驶状态时，以组合驾驶参数控制车辆的驾驶。

在本实施例中，通过将满足各乘客的乘车的舒适度需求的当前驾驶参数，确定为组合驾驶参数，以便后续基于组合驾驶参数控制车辆的驾驶，以避免因调整车辆驾驶参数而造成的资源消耗的弊端，且提高对车辆控制的效率和可靠性的技术效果。

在一些实施例中，若返回至对面部图像进行识别，得到识别结果的步骤的次数达到预设次数阈值，则针对每一种原因类型，调整与每一种原因类型对应的驾驶参数，包括：获取每一乘客的属性信息，属性信息中包括优先级，并根据各优先级调整与每一种原因类型对应的驾驶参数，直至优先级最高的乘客的识别结果表征优先级最高的乘客的舒适程度满足优先级最高的乘客的乘车的舒适度需求。

其中，优先级可以为预先录入至车辆的，也可以为由控制装置结合图像采集装置确定的。

例如，图像采集装置将采集到的每一乘客的面部图像传输给控制装置，控制装置对面部图像进行识别处理，以确定每一乘客的年龄和/或性别，并根据每一乘客的年龄和/或性别为每一乘客分配优先级。

结合图5和上述实施例，若乘客a、乘客b及乘客c均为青年人，乘客d为老年人，则相对而言，乘客d的优先级大于乘客a、乘客b及乘客c的优先级，在多次调整驾驶参数仍无法满足四个乘客各自的舒适度需求时，则以满足乘客d的舒适度需求为基准对驾驶参数进行调整，以避免陷入无限调整而造成的资源浪费等弊端。

又如，图像采集装置将采集到的每一乘客的面部图像传输给控制装置，控制装置对面部图像进行识别处理，以确定每一乘客的不舒适的程度等级，并根据程度等级对驾驶参数进行调整。

结合图5和上述实施例，四个乘客中，乘客a、乘客b及乘客c的表情为皱眉，乘客d出现呕吐，则确定乘客d的不舒适的程度等级最高，则以满足乘客d的舒适度需求为基准对驾驶参数进行调整。

S305：根据舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求时的驾驶参数控制车辆的驾驶。

请参阅图6，图6为根据本公开一个实施例的车辆的控制装置的示意图。

其中，车辆包括图像采集装置，所述图像采集装置用于采集所述车辆内的乘客的面部图像。

如图6所示，车辆的控制装置600包括：

识别单元601，用于对所述面部图像进行识别，得到识别结果，其中，若所述车辆为自动驾驶状态，则所述识别结果用于表征所述乘客乘坐所述车辆的舒适程度。

第一确定单元602，用于响应于所述识别结果表征所述舒适程度不满足所述乘客的乘车的舒适度需求，根据所述面部图像确定所述舒适程度不满足所述乘客的乘车的舒适度需求的原因类型。

调整单元603，用于调整与所述原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并返回至对所述面部图像进行识别，得到识别结果的步骤，直至识别结果表征所述舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求。

控制单元604，用于根据所述舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求时的驾驶参数控制车辆的驾驶。

请参阅图7，图7为根据本公开另一实施例的车辆的控制装置的示意图。

其中，车辆包括图像采集装置，所述图像采集装置用于采集所述车辆内的乘客的面部图像。

如图7所示，车辆的控制装置700包括：

识别单元701，用于对所述面部图像进行识别，得到识别结果，其中，若所述车辆为自动驾驶状态，则所述识别结果用于表征所述乘客乘坐所述车辆的舒适程度。

结合图7可知，在一些实施例中，识别单元701，包括：

确定子单元7011，用于确定当前所述车辆的驾驶状态。

第二获取子单元7012，用于若所述驾驶状态为自动驾驶状态，则获取所述乘客的手动驾驶参数，其中，所述手动驾驶参数为所述乘客在手动驾驶所述车辆时获取并存储的。

处理子单元7013，用于根据所述手动驾驶参数对所述车辆的驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

在一些实施例中，处理子单元7013用于，若所述乘客的数量一个，则根据一个乘客的手动驾驶参数对所述车辆的驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数；

所述处理子单元7013还用于，若所述乘客的数量为多个，则根据预设初始化策略对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数，其中，所述预设初始化策略包括：

获取每一乘客的属性信息，属性信息中包括权重系数和/或优先级，根据各乘客各自对应的权重系数和/或优先级，对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

在一些实施例中，若所述乘客的数量为多个，处理子单元7013用于，判断所述车辆中是否存储有各乘客对应的组合驾驶参数，其中，各乘客对应的组合驾驶参数为各乘客在前乘坐所述车辆时，满足各乘客的舒适度需求的驾驶参数，若否，则执行预设初始化策略对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数的步骤，若有，则根据各乘客对应的组合驾驶参数，对各乘客各自对应的手动驾驶参数进行初始化处理，得到初始自动驾驶参数。

识别子单元7014，用于在根据所述初始自动驾驶参数控制车辆自动驾驶时，对所述面部图像进行识别，得到识别结果。

结合图7可知，在一些实施例中，若所述驾驶状态为手动驾驶状态，则对所述面部进行识别的识别结果用于表征乘客的数量；识别单元701，还包括：

存储子单元7015，用于若乘客的数量为一个，则获取并存储一个乘客手动驾驶所述车辆的手动驾驶参数。

所述存储子单元7015还用于，若乘客的数量为多个，则获取并将手动驾驶所述车辆的手动驾驶参数存储为多个乘客对应的组合驾驶参数。

在一些实施例中，若乘客的数量为一个，则所述存储子单元7015用于，确定所述一个乘客的乘车类型，所述乘车类型包括长期乘客为陌生乘客，并若所述一个乘客的乘车类型为长期乘客，则获取并存储一个乘客手动驾驶所述车辆的手动驾驶参数。

在一些实施例中，所述存储子单元7015用于，若所述一个乘客的乘车类型为陌生乘客，则获取预设的驾驶参数限制值，并根据所述驾驶参数限制值、以及所述一个乘客的自动驾驶车辆的自动驾驶参数，控制车辆的驾驶。

第一确定单元702，用于响应于所述识别结果表征所述舒适程度不满足所述乘客的乘车的舒适度需求，根据所述面部图像确定所述舒适程度不满足所述乘客的乘车的舒适度需求的原因类型。

调整单元703，用于调整与所述原因类型对应的驾驶参数，得到调整后的驾驶参数，并返回至对所述面部图像进行识别，得到识别结果的步骤，直至识别结果表征所述舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求。

在一些实施例中，若所述乘客的数量为多个，则所述第一确定单元702用于，根据每一乘客的面部图像确定所述每一乘客的舒适程度不满足所述每一乘客的乘车的舒适度需求的原因类型；所述调整单元703用于，针对每一种原因类型，调整与所述每一种原因类型对应的驾驶参数。

结合图7可知，在一些实施例中，若返回至对所述面部图像进行识别，得到识别结果的步骤的次数达到预设次数阈值，则所述调整单元703，包括：

第一获取子单元7031，用于获取所述每一乘客的属性信息，所述属性信息中包括优先级。

调整子单元7032，用于根据各优先级调整与所述每一种原因类型对应的驾驶参数，直至优先级最高的乘客的识别结果表征优先级最高的乘客的舒适程度满足优先级最高的乘客的乘车的舒适度需求。

控制单元704，用于根据所述舒适程度满足乘客的乘车的舒适度需求时的驾驶参数控制车辆的驾驶。

在一些实施例中，若在针对每一种原因类型，调整与所述每一种原因类型对应的驾驶参数之后，所述每一乘客乘车的舒适程度满足所述每一乘客的乘车的舒适度需求，则所述车辆的控制装置700还包括：

第二确定单元705，用于确定所述每一乘客乘车的舒适程度满足所述每一乘客的乘车的舒适度需求时，所述车辆的当前驾驶参数。

存储单元706，用于将所述当前驾驶参数确定并存储为各乘客的组合驾驶参数，所述组合驾驶参数用于，当各乘客再次乘坐所述车辆时，且所述车辆为自动驾驶状态时，以所述组合驾驶参数控制所述车辆的驾驶。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

如图8所示，是根据本公开实施例的车辆的控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，该电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图8中以一个处理器801为例。

存储器802即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本公开所提供的车辆的控制方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的车辆的控制方法。

存储器802作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的车辆的控制方法对应的程序指令/模块。处理器801通过运行存储在存储器802中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的车辆的控制方法。

存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据车辆的控制方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车辆的控制方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

车辆的控制方法的电子设备还可以包括：输入装置803和输出装置804。处理器801、存储器802、输入装置803和输出装置804可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

输入装置803可接收输入的数字或字符信息，以及产生与车辆的控制方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置804可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本公开的另一个方面，本公开还提供了一种车辆，车辆包括图像采集装置和如上任一实施例所述的车辆的控制装置，所述图像采集装置用于采集所述车辆内的乘客的面部图像。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。