[发明专利]一种基于人工智能的自动跟车方法和相关装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的自动跟车方法，其特征在于，预先设置跟车模型与跟车场景的对应关系，所述跟车模型包括稳定车距跟车模型、匀速跟车模型和停车模型，所述方法包括：

识别当前时刻的跟车场景；

根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型；

获取所述目标跟车模型所需的本车状态数据、前车状态数据以及所述本车与所述前车之间的目标距离；

根据所述本车状态数据、所述前车状态数据、所述目标距离和所述目标跟车模型确定目标控制量；

利用所述目标控制量对本车进行控制；

其中，所述识别当前时刻的跟车场景，包括：

确定是否有侧前方车辆切入所述本车所在车道；

若是，则所述跟车场景为匀速跟车场景；

所述根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型，包括：

调用与所述匀速跟车场景对应的所述匀速跟车模型作为所述目标跟车模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别当前时刻的跟车场景，包括：

确定所述前车是否出现制动；

若是，则所述跟车场景为制动场景；

所述根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型，包括：

调用与所述制动场景对应的所述停车模型作为所述目标跟车模型。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述目标控制量为加速度。

4.一种基于人工智能的自动跟车方法，其特征在于，预先设置跟车模型与跟车场景的对应关系，所述跟车模型包括稳定车距跟车模型、匀速跟车模型和停车模型，所述方法包括：

识别当前时刻的跟车场景；

根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型；

获取所述目标跟车模型所需的本车状态数据、前车状态数据以及所述本车与所述前车之间的目标距离；

根据所述本车状态数据、所述前车状态数据、所述目标距离和所述目标跟车模型确定目标控制量；

利用所述目标控制量对本车进行控制；

其中，所述识别当前时刻的跟车场景，包括：

若当前时刻所调用的跟车模型的制动距离与所述稳定车距跟车模型的制动距离满足预设条件，确定所述跟车场景为稳定车距跟车场景；

所述根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型，包括：

调用与所述稳定车距跟车场景对应的所述稳定车距跟车模型作为所述目标跟车模型。

5.一种基于人工智能的自动跟车装置，其特征在于，预先设置跟车模型与跟车场景的对应关系，跟车模型包括稳定车距跟车模型、匀速跟车模型和停车模型中，所述装置包括识别单元、调用单元、获取单元、确定单元和控制单元：

所述识别单元，用于确定是否有侧前方车辆切入本车所在车道，若是，则所述跟车场景为匀速跟车场景；

所述调用单元，用于调用与所述匀速跟车场景对应的所述匀速跟车模型作为目标跟车模型；

所述获取单元，用于获取所述目标跟车模型所需的本车状态数据、前车状态数据以及所述本车与所述前车之间的目标距离；

所述确定单元，用于根据所述本车状态数据、所述前车状态数据、所述目标距离和所述目标跟车模型确定目标控制量；

所述控制单元，用于利用所述目标控制量对本车进行控制。