本申請涉及智能駕駛，特別是涉及一種智能駕駛教學引導方法。
背景技術(shù)：
1、目前，隨著智能駕駛技術(shù)的日益普及，駕駛者對于智能駕駛功能的熟悉程度和操作技能變得至關(guān)重要。智能駕駛功能，如自適應(yīng)巡航控制、車道保持輔助、自動泊車等，雖然能夠減輕駕駛者的負擔，但同時也要求駕駛者具備一定的知識和技能，以確保在緊急情況下能夠安全、有效地接管車輛控制。因此，在車輛的智能駕駛功能被激活并投入使用之前，需要對駕駛者進行系統(tǒng)的學習和考試。
2、然而，目前的教學引導方法存在局限性，例如：一些教程過于依賴書面資料，缺乏實際模擬操作的指導，或者教學流程過于繁瑣抽象，不利于新手用戶快速掌握要點及掌握智能駕駛技術(shù)，又或者教學流程過于基礎(chǔ)，不適用于已經(jīng)掌握基礎(chǔ)的智能駕駛功能的駕駛者?？傊?，目前的教學引導方法無法為不同情況的駕駛者，有針對性地提供適合該駕駛者的教學引導方法。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種智能駕駛教學引導方法。
2、第一方面，提供了一種智能駕駛教學引導方法，所述方法包括：
3、根據(jù)多維度用戶信息生成用戶標簽，所述用戶標簽包括基本屬性標簽、駕駛經(jīng)驗標簽、技術(shù)適應(yīng)性標簽和學習偏好標簽；
4、根據(jù)所述用戶標簽匹配學習路徑，所述學習路徑包括教學內(nèi)容、教學順序、教學形式和教學難度；
5、在用戶學習過程中，實時采集學習操作數(shù)據(jù)，所述學習操作數(shù)據(jù)包括學習時間、教學測試的測試結(jié)果和交互行為；
6、基于強化學習算法和所述學習操作數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整所述學習路徑。
7、作為一種可選的實施方式，所述根據(jù)所述用戶標簽匹配學習路徑，包括：
8、根據(jù)所述用戶標簽匹配對應(yīng)的教學策略模版；
9、根據(jù)所述教學策略模板確定所述教學內(nèi)容、所述教學順序、所述教學形式和所述教學難度。
10、作為一種可選的實施方式，所述教學形式包括文字教學形式、視頻教學形式和模擬駕駛教學形式。
11、作為一種可選的實施方式，所述方法還包括：
12、建立所述教學策略模版與所述用戶標簽的對應(yīng)關(guān)系。
13、作為一種可選的實施方式，所述根據(jù)多維度用戶信息生成用戶標簽之前，所述方法還包括：
14、根據(jù)收集的用戶的注冊信息、駕駛習慣問卷、駕駛行為數(shù)據(jù)、個人偏好數(shù)據(jù)和學習需求數(shù)據(jù)，提取所述多維度用戶信息。
15、作為一種可選的實施方式，所述在用戶學習過程中，實時采集學習操作數(shù)據(jù)，包括：
16、獲取用戶的學習時間和學習階段完成進度；
17、記錄用戶的測試結(jié)果，所述測試結(jié)果包括答題正確率和錯誤類型；
18、分析用戶的交互行為，所述交互行為包括點擊次數(shù)和操作習慣。
19、作為一種可選的實施方式，所述基于強化學習算法和所述學習操作數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整所述學習路徑，包括：
20、基于所述學習操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建狀態(tài)空間，所述狀態(tài)空間用于描述用戶的當前學習狀態(tài)；
21、定義所述強化學習算法的動作集合，所述動作集合包括調(diào)整所述教學內(nèi)容、改變所述教學順序以及修改所述教學難度；
22、根據(jù)所述學習操作數(shù)據(jù)和預設(shè)的獎勵函數(shù)計算獎勵值；
23、利用所述強化學習算法的策略更新機制，根據(jù)所述當前學習狀態(tài)和所述獎勵值選擇最優(yōu)動作，動態(tài)調(diào)整學習路徑。
24、作為一種可選的實施方式，所述教學測試包括理論測試、模擬駕駛操作測試和真實場景評估測試。
25、作為一種可選的實施方式，所述方法還包括：
26、在用戶通過所述教學測試的情況下，授予用戶虛擬獎勵，并解鎖智能駕駛功能。
27、作為一種可選的實施方式，所述學習路徑中嵌入有社交互動功能，所述社交互動功能包括學習進度分享和同級用戶交流。
28、第二方面，提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器及處理器，所述存儲器上存儲有可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如第一方面任一項所述的方法步驟。
29、第三方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面任一項所述的方法步驟。
30、本申請?zhí)峁┝艘环N智能駕駛教學引導方法，本申請的實施例提供的技術(shù)方案至少帶來以下有益效果，所述方法包括：根據(jù)多維度用戶信息生成用戶標簽，所述用戶標簽包括基本屬性標簽、駕駛經(jīng)驗標簽、技術(shù)適應(yīng)性標簽和學習偏好標簽；根據(jù)所述用戶標簽匹配學習路徑，所述學習路徑包括教學內(nèi)容、教學順序、教學形式和教學難度；在用戶學習過程中，實時采集學習操作數(shù)據(jù)，所述學習操作數(shù)據(jù)包括學習時間、教學測試的測試結(jié)果和交互行為；基于強化學習算法和所述學習操作數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整所述學習路徑。本申請通過個性化的學習路徑和動態(tài)調(diào)整機制提高學習效率和用戶體驗，確保學習路徑始終符合用戶的需求。解決了傳統(tǒng)教學方法中缺乏個性化和動態(tài)適應(yīng)性的問題，可以根據(jù)用戶特點定制學習內(nèi)容，實時調(diào)整學習進度，避免過于簡單或過度挑戰(zhàn)，提升學習效率。同時，通過多種教學形式，滿足不同用戶的學習偏好，提高了學習的趣味性和用戶的參與感。強化學習算法的引入使得教學路徑可以持續(xù)優(yōu)化，確保用戶在學習過程中始終處于最適合的學習狀態(tài)，從而提高整體學習效果和用戶滿意度。
31、應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請。
1.一種智能駕駛教學引導方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶標簽匹配學習路徑，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述教學形式包括文字教學形式、視頻教學形式和模擬駕駛教學形式。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)多維度用戶信息生成用戶標簽之前，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在用戶學習過程中，實時采集學習操作數(shù)據(jù)，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于強化學習算法和所述學習操作數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整所述學習路徑，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述教學測試包括理論測試、模擬駕駛操作測試和真實場景評估測試。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述學習路徑中嵌入有社交互動功能，所述社交互動功能包括學習進度分享和同級用戶交流。