[发明专利]一种基于人工智能的自动跟车方法和相关装置

说明书

本申请实施例公开一种基于人工智能的自动跟车方法，预先建立不同的跟车模型与跟车场景的对应关系，当进入自动驾驶的自动跟车模式时，识别当前时刻的跟车场景，从而根据对应关系调用与跟车场景对应的目标跟车模型。获取目标跟车模型所需的本车状态数据、前车状态数据以及本车与前车之间的目标距离，从而根据本车状态数据、前车状态数据、目标距离和目标跟车模型确定目标控制量，利用目标控制量对本车进行控制。可见，根据跟车场景调用合适的跟车模型计算目标控制量，不需要获取全部的前车状态数据，极大削弱对前车速度、加速度状态检测结果的依赖，降低了对传感器的要求，从而适用于各种类型的车辆，提高了自动驾驶过程中自动跟车方法的可迁移性。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，特别是涉及一种基于人工智能的自动跟车方法和相关装置。

背景技术

随着车辆工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车在人们日常生活中的比重逐渐增大。由于道路上的车辆越来越多，车辆往往需要跟随前车保持一定的速度前后尾随行驶，因此需要驾驶员高度注意本车与前车之间的距离。持续较长时间后，驾驶员容易处于疲劳驾驶状态，导致发生交通事故。为了缓解拥堵路段车辆驾驶员的驾驶强度，自动跟车系统得到了广泛关注。

现有的跟车技术对传感器的实时性和准确率有严格要求，因而大多数都是基于比较昂贵的线控底盘系统和感知系统开发的，极少在中、低端发动机车上进行使用，更不能在车自身舒适性较差的情况下在自动跟车过程中保证良好的舒适性和安全性。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于人工智能的自动跟车方法和相关装置，极大削弱对前车速度、加速度状态检测结果的依赖，降低了对传感器的要求，从而可以适用于各种类型的车辆，提高了自动跟车方法的可迁移性。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的自动跟车方法，预先设置跟车模型与跟车场景的对应关系，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。

第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的自动跟车装置，预先设置跟车模型与跟车场景的对应关系，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，用于识别当前时刻的跟车场景；

所述调用单元，用于根据所述对应关系，调用与所述跟车场景对应的目标跟车模型；

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。

第三方面，本申请实施例提供一种用于自动跟车的设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的方法。