该发明涉及自动驾驶技术与脑机接口技术两个领域，可根控制整理摘要重点内容如下：
获取驾驶员的据驾驾驶目标脑电信号；
将目标脑电信号输入至预先训练好的预测模型中，得到驾驶员的脑电目标驾驶能力信息；
根据目标驾驶能力信息，确定驾驶员的信号目标驾驶能力等级。
据称，分配预测模型为“基于样本数据集对循环神经网络进行训练”得到的人机模型，样本数据集包括多个样本数据，汽脑权重每个样本数据包括“训练脑电信号和训练驾驶能力信息”，电测训练驾驶能力信息则经过“基于采集对应的试驾驶能授权驶训练脑电信号时的驾驶信息”而生成。
背景技术介绍显示，力专利获该发明作为脑机接口技术在自动驾驶领域的可根控制一种应用。而当前脑机接口在自动驾驶领域的实际应用中，驾驶员的驾驶能力会直接影响驾驶员与机器智能的控制权重分配。驾驶员与机器智能的控制权重分配又与脑机接口系统的类型、驾驶员与机器智能之间的互动程度、行车安全等因素息息相关。
然而，目前并没有确定驾驶能力的统一标准，导致脑机接口系统在自动驾驶领域的应用存在不稳定性。本发明可在确定驾驶员的目标驾驶能力等级之后，可根据目标驾驶能力等级，确定脑机接口系统中驾驶员的控制权重和机器智能的控制权重。
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