CN111506087A - 自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN111506087A CN202010440158.6A CN202010440158A CN111506087A CN 111506087 A CN111506087 A CN 111506087A CN 202010440158 A CN202010440158 A CN 202010440158A CN 111506087 A CN111506087 A CN 111506087A
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丁钊
袁宁
徐春梅
范贤根
吴琼
岳丽姣
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Abstract

本发明属于自动驾驶汽车技术领域，公开了一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质。该方法通过在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与障碍物之间的障碍物距离；根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将障碍物距离与紧急制动距离进行比对；在障碍物距离大于紧急制动距离时，获取当前车速对应的预设跟车安全距离；根据预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；根据期望车速与当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。本发明中利用公式推出预设跟车安全距离下的期望车速，基于期望车速与当前车速之间的差值进行分段制动，减少对传感器信号的数量及信号质量的依赖，实现自适应跟车功能。

Description

自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及自动驾驶汽车技术领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
当前，自动驾驶车辆所采用的跟车方法主要是通过感知设备，例如摄像头、毫米波雷达检测前方车道目标车速和跟车距离，然后基于自车车速结合前方车辆信息(车速或车距)计算出自车将要加速或减速到的目标车速，最后保持一定安全距离跟随前车行驶。然而，当前感知设备存在前车车速和距离检测不准确的问题，存在一定误差，无法做到理想状态下的车速和距离检测，因此最终的跟车效果也和预期存在一定差异。
例如，基于前车距离的跟车方法，先通过自车车速计算出自车紧急制动下的距离，考虑一定的安全冗余距离，最终得到跟车距离，将跟车距离与传感器检测到的两车间距做比对，如果跟车距离大于两车间距，即跟车距离较近，则自车开始减速，再重新计算跟车距离，然后与两车间距比对，直到跟车距离小于两车间距，最后再比对自车速度与前车速度大小，如果速度差值小于一定限值，则保持当前车速跟车行驶。然而，上述当前基于前车距离的技术方案，需要传感器检测得出两车间距和前车车速。如果有一项数据的检测精度不能满足一定要求，则对跟车效果产生影响，因此对传感器的检测性能有很高的要求，使用高精度的传感器时成本也会有所提升。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术对前车检测信息的高度依赖，以及对前车检测单个信号的高质量要求导致高成本的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法，所述方法包括以下步骤：
在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；
根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；
在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；
根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；
根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
优选地，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
获取障碍物数据，通过所述障碍物数据判断当前行驶路径内是否出现障碍物；
在所述当前行驶路径内出现所述障碍物时，通过所述障碍物数据确定所述障碍物的当前障碍物状态；
将所述当前障碍物状态与预设障碍物状态进行比较；
在所述当前障碍物状态满足所述预设障碍物状态时，确定所述当前行驶路径中存在障碍物。
优选地，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；
根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。
优选地，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；
根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。
优选地，所述根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车的步骤，具体包括：
根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值；
将所述车速差值与第一预设阈值进行比较；
在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；
在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。
优选地，所述在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：
在所述车速差值大于等于所述第二预设阈值时，将所述车速差值与第三预设阈值进行比较，其中，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值；
在所述车速差值小于等于所述第三预设阈值时，根据预设减速度进行减速制动行驶；
在所述车速差值大于所述第三预设阈值时，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
优选地，所述将所述车速差值与第一预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：
在所述车速差值小于等于所述第一预设阈值时，进行加速行驶。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；
比对模块，用于根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；
第二获取模块，用于在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；
确定模块，用于根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；
制动模块，用于根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种电子设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的自动驾驶汽车的自适应跟车程序，所述自动驾驶汽车的自适应跟车程序配置为实现如上文所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动驾驶汽车的自适应跟车程序，所述自动驾驶汽车的自适应跟车程序被处理器执行时实现如上文所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法的步骤。
本发明通过在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。通过上述方式，利用检测到的前方障碍物的障碍物距离以及预设跟车安全距离公式推出预设跟车安全距离下的期望车速，基于期望车速与自车当前车速之间的差值，进行分段制动或者加速，从而实现减少对传感器信号的数量及信号质量的依赖，实现自适应跟车功能，从而解决了现有技术对前车检测信息的高度依赖，以及对前车检测单个信号的高质量要求导致高成本的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备的结构示意图；
图2为本发明自动驾驶汽车的自适应跟车方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明自动驾驶汽车的自适应跟车方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明自动驾驶汽车的自适应跟车方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明自动驾驶汽车的自适应跟车装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图。
如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及自动驾驶汽车的自适应跟车程序。
在图1所示的电子设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明电子设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在电子设备中，所述电子设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的自动驾驶汽车的自适应跟车程序，并执行本发明实施例提供的自动驾驶汽车的自适应跟车方法。
本发明实施例提供了一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法，参照图2，图2为本发明一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述自动驾驶汽车的自适应跟车方法包括以下步骤：
步骤S10：在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离。
需要说明的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：获取障碍物数据，通过所述障碍物数据判断当前行驶路径内是否出现障碍物；在所述当前行驶路径内出现所述障碍物时，通过所述障碍物数据确定所述障碍物的当前障碍物状态；将所述当前障碍物状态与预设障碍物状态进行比较；在所述当前障碍物状态满足所述预设障碍物状态时，确定所述当前行驶路径中存在障碍物。
具体地，在当前行驶路径中存在障碍物时，可以通过传感器获取与所述障碍物之间的障碍物距离。易于理解的是，本实施例所述自动驾驶汽车的自适应跟车方法以基于视觉检测距离的自适应跟车功能实现为例，自动驾驶汽车前端可以搭载已经量产化的mobileye EQ3摄像头或者其他可以实现该功能的摄像头，采用工控机作为自动驾驶汽车的控制器，该自动驾驶汽车采用线控底盘。
易于理解的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。
具体地，自动驾驶汽车前端搭载已经量产化的mobileye EQ3摄像头，采用工控机作为自动驾驶汽车的控制器，该自动驾驶汽车采用线控底盘。通过该自动驾驶汽车实车标定的方式，在不同的行车条件下，分别得出预设行车时速为5KM/H、10KM/H、15KM/H、20KM/H、25KM/H、30KM/H、35KM/H、40KM/H、45KM/H、50KM/H、55KM/H、60KM/H、65KM/H、70KM/H、75KM/H、80KM/H时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力，地面摩擦系数设置为0.8时，该自动驾驶汽车最大制动力下的紧急制动距离，根据曲线公式Lmin＝f(v)拟合出当前紧急制动距离曲线Lmin，为保留一定安全冗余，根据预设安全系数1.3乘以当前紧急制动距离曲线Lmin，即紧急制动距离曲线Lmin＝1.3*f(v)。
需要说明的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。
步骤S20：根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对。
易于理解的是，在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对。
步骤S30：在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离。
需要说明的是，在自动驾驶汽车正常制动过程中，制动减速度一般不应超过2.5m/s2，否则自动驾驶汽车上的乘客会感到不舒适或可能发生危险，自动驾驶汽车上的乘客感到适宜的制动减速度最大为4m/s2。若前方存在静止物体时，自动驾驶汽车以4m/s2的制动减速度，在距离前方静止物体6米处停下，则根据以下公式：
Figure BDA0002502828710000071
带入上述数值制动减速度4m/s2以及距离前方静止物体6米，可知自动驾驶汽车的制动距离r与初始速度v0的关系为：
Figure BDA0002502828710000072
因此，在无法准确得知前方车辆是否静止的情况下，预设跟车安全距离为r，在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离r。
步骤S40：根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速。
易于理解的是，在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速。
具体地，在自动驾驶汽车正常制动过程中，制动减速度一般不应超过2.5m/s2，否则自动驾驶汽车上的乘客会感到不舒适或可能发生危险，自动驾驶汽车上的乘客感到适宜的制动减速度最大为4m/s2。若前方存在静止物体时，自动驾驶汽车以4m/s2的制动减速度，在距离前方静止物体6米处停下，则根据以下公式：
Figure BDA0002502828710000081
带入上述数值制动减速度4m/s2以及距离前方静止物体6米，可知自动驾驶汽车的制动距离r与初始速度v0的关系为：
Figure BDA0002502828710000082
预设跟车安全距离为r，期望车速大小可通过预设跟车安全距离r反向计算得出，预设跟车安全距离公式为：
Figure BDA0002502828710000083
其中，vu为期望车速，根据所述预设跟车安全距离r以及预设跟车安全距离公式确定期望车速vu。
步骤S50：根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
需要说明的是，所述根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车的步骤，具体包括：根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值；将所述车速差值与第一预设阈值进行比较；在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。所述将所述车速差值与第一预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值小于等于所述第一预设阈值时，进行加速行驶。
易于理解的是，所述在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值大于等于所述第二预设阈值时，将所述车速差值与第三预设阈值进行比较，其中，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值；在所述车速差值小于等于所述第三预设阈值时，根据预设减速度进行减速制动行驶；在所述车速差值大于所述第三预设阈值时，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
本实施例通过在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。通过上述方式，利用检测到的前方障碍物的障碍物距离以及预设跟车安全距离公式推出预设跟车安全距离下的期望车速，基于期望车速与自车当前车速之间的差值，进行分段制动或者加速，从而实现减少对传感器信号的数量及信号质量的依赖，实现自适应跟车功能，从而解决了现有技术对前车检测信息的高度依赖，以及对前车检测单个信号的高质量要求导致高成本的技术问题。
参考图3，图3为本发明一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法第二实施例的流程示意图。基于上述第一实施例，本实施例自动驾驶汽车的自适应跟车方法在所述步骤S10之前，还包括：
S101：在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离。
需要说明的是，在自动驾驶汽车正常制动过程中，制动减速度一般不应超过2.5m/s2，否则自动驾驶汽车上的乘客会感到不舒适或可能发生危险，自动驾驶汽车上的乘客感到适宜的制动减速度最大为4m/s2。
具体地，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离，其中，所述平均制动减速度设为4m/s2，所述静止距离设为6米，若前方存在静止物体时，自动驾驶汽车以4m/s2的制动减速度，在距离前方静止物体6米处停下，则根据以下公式：
Figure BDA0002502828710000091
带入上述数值制动减速度4m/s2以及静止距离6米，可知自动驾驶汽车的制动距离r与初始速度v0的关系，即行车时速与制动距离的对应关系为：
Figure BDA0002502828710000092
S102：根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。
易于理解的是，预设跟车安全距离为r，期望车速大小可通过预设跟车安全距离r反向计算得出，预设跟车安全距离公式为：
Figure BDA0002502828710000101
其中，vu为期望车速，根据所述预设跟车安全距离r以及预设跟车安全距离公式确定期望车速vu。
本实施例通过在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。通过上述方式，利用预设跟车安全距离公式推出预设跟车安全距离下的期望车速，然后基于期望车速与自车当前车速之间的差值，进行分段制动或者加速，从而实现减少对传感器信号类型数量及信号质量的依赖，实现自适应跟车功能。
参考图4，图4为本发明一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法第三实施例的流程示意图。基于上述第一实施例，本实施例自动驾驶汽车的自适应跟车方法在所述步骤S50，具体包括：
步骤S501：根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值。
需要说明的是，根据所述期望车速vu与所述当前车速v0计算车速差值Δv，其中，Δv＝v0-vu。
步骤S502：将所述车速差值与第一预设阈值进行比较。
易于理解的是，将所述车速差值Δv与第一预设阈值进行比较，所述第一预设阈值可以为-1；所述将所述车速差值与第一预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值小于等于所述第一预设阈值时，进行加速行驶，即所述车速差值Δv≤-1，该自动驾驶汽车与前车保持充足安全距离，可加速行驶。
步骤S503：在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。
需要说明的是，在所述车速差值Δv大于所述第一预设阈值-1时，将所述车速差值Δv与第二预设阈值1进行比较，其中，所述第一预设阈值-1小于所述第二预设阈值1。
步骤S504：在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。
易于理解的是，在所述车速差值Δv小于所述第二预设阈值1时，即所述车速差值Δv为-1＜Δv＜1，可能是传感器检测障碍物距离有误差，保持当前车速行驶，可以实现对传感器距离检测误差的过滤，如果没有传感器距离检测过滤，自动驾驶汽车将只有加速和刹车两种制动操作，无法在传感器存在距离检测误差的情况下保持车速。
此外，所述在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值大于等于所述第二预设阈值时，将所述车速差值与第三预设阈值进行比较，其中，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值；在所述车速差值小于等于所述第三预设阈值时，根据预设减速度进行减速制动行驶；在所述车速差值大于所述第三预设阈值时，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
具体地，在所述车速差值Δv大于等于所述第二预设阈值1时，将所述车速差值Δv与第三预设阈值4进行比较，在所述车速差值Δv小于等于所述第三预设阈值4时，即1≤Δv≤4，前车有可能在减速，也有可能静止，自动驾驶汽车根据预设减速度2.5m/s2进行减速制动行驶；在所述车速差值Δv大于所述第三预设阈值4时，即Δv＞4，该自动驾驶汽车与前车安全距离不足，以4m/s2的制动减速度为起始，令减速度等于车速差值Δv，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
本实施例通过根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值；将所述车速差值与第一预设阈值进行比较；在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。通过上述方式，可以减少对感知信息获取数量的依赖，避免了多个传感器信号中，有一个或多个信号出现信号不稳定时，造成的跟车效果不理想等问题。即使是当前检测距离存在一定误差也能够进行稳定跟车。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动驾驶汽车的自适应跟车程序，所述自动驾驶汽车的自适应跟车程序被处理器执行如上文所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
参照图5，图5为本发明自动驾驶汽车的自适应跟车装置第一实施例的结构框图。
如图5所示，本发明实施例中所述自动驾驶汽车的自适应跟车装置包括：第一获取模块10、比对模块20、第二获取模块30、确定模块40以及制动模块50；其中，
第一获取模块10，用于在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离。
需要说明的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：获取障碍物数据，通过所述障碍物数据判断当前行驶路径内是否出现障碍物；在所述当前行驶路径内出现所述障碍物时，通过所述障碍物数据确定所述障碍物的当前障碍物状态；将所述当前障碍物状态与预设障碍物状态进行比较；在所述当前障碍物状态满足所述预设障碍物状态时，确定所述当前行驶路径中存在障碍物。
具体地，在当前行驶路径中存在障碍物时，可以通过传感器获取与所述障碍物之间的障碍物距离。易于理解的是，本实施例所述自动驾驶汽车的自适应跟车方法以基于视觉检测距离的自适应跟车功能实现为例，自动驾驶汽车前端可以搭载已经量产化的mobileye EQ3摄像头或者其他可以实现该功能的摄像头，采用工控机作为自动驾驶汽车的控制器，该自动驾驶汽车采用线控底盘。
易于理解的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。
具体地，自动驾驶汽车前端搭载已经量产化的mobileye EQ3摄像头，采用工控机作为自动驾驶汽车的控制器，该自动驾驶汽车采用线控底盘。通过该自动驾驶汽车实车标定的方式，在不同的行车条件下，分别得出预设行车时速为5KM/H、10KM/H、15KM/H、20KM/H、25KM/H、30KM/H、35KM/H、40KM/H、45KM/H、50KM/H、55KM/H、60KM/H、65KM/H、70KM/H、75KM/H、80KM/H时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力，地面摩擦系数设置为0.8时，该自动驾驶汽车最大制动力下的紧急制动距离，根据曲线公式Lmin＝f(v)拟合出当前紧急制动距离曲线Lmin，为保留一定安全冗余，根据预设安全系数1.3乘以当前紧急制动距离曲线Lmin，即紧急制动距离曲线Lmin＝1.3*f(v)。
需要说明的是，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。
比对模块20，用于根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对。
易于理解的是，在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对。
第二获取模块30，用于在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离。
需要说明的是，在自动驾驶汽车正常制动过程中，制动减速度一般不应超过2.5m/s2，否则自动驾驶汽车上的乘客会感到不舒适或可能发生危险，自动驾驶汽车上的乘客感到适宜的制动减速度最大为4m/s2。若前方存在静止物体时，自动驾驶汽车以4m/s2的制动减速度，在距离前方静止物体6米处停下，则根据以下公式：
Figure BDA0002502828710000131
带入上述数值制动减速度4m/s2以及距离前方静止物体6米，可知自动驾驶汽车的制动距离r与初始速度v0的关系为：
Figure BDA0002502828710000141
因此，在无法准确得知前方车辆是否静止的情况下，预设跟车安全距离为r，在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离r。
确定模块40，用于根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速。
易于理解的是，在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速。
具体地，在自动驾驶汽车正常制动过程中，制动减速度一般不应超过2.5m/s2，否则自动驾驶汽车上的乘客会感到不舒适或可能发生危险，自动驾驶汽车上的乘客感到适宜的制动减速度最大为4m/s2。若前方存在静止物体时，自动驾驶汽车以4m/s2的制动减速度，在距离前方静止物体6米处停下，则根据以下公式：
Figure BDA0002502828710000142
带入上述数值制动减速度4m/s2以及距离前方静止物体6米，可知自动驾驶汽车的制动距离r与初始速度v0的关系为：
Figure BDA0002502828710000143
预设跟车安全距离为r，期望车速大小可通过预设跟车安全距离r反向计算得出，预设跟车安全距离公式为：
Figure BDA0002502828710000144
其中，vu为期望车速，根据所述预设跟车安全距离r以及预设跟车安全距离公式确定期望车速vu。
制动模块50，用于根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
需要说明的是，所述根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车的步骤，具体包括：根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值；将所述车速差值与第一预设阈值进行比较；在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。所述将所述车速差值与第一预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值小于等于所述第一预设阈值时，进行加速行驶。
易于理解的是，所述在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：在所述车速差值大于等于所述第二预设阈值时，将所述车速差值与第三预设阈值进行比较，其中，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值；在所述车速差值小于等于所述第三预设阈值时，根据预设减速度进行减速制动行驶；在所述车速差值大于所述第三预设阈值时，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
本实施例中第一获取模块10，用于在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；比对模块20，用于根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；第二获取模块30，用于在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；确定模块40，用于根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；制动模块50，用于根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。通过上述方式，利用检测到的前方障碍物的障碍物距离以及预设跟车安全距离公式推出预设跟车安全距离下的期望车速，基于期望车速与自车当前车速之间的差值，进行分段制动或者加速，从而实现减少对传感器信号的数量及信号质量的依赖，实现自适应跟车功能，从而解决了现有技术对前车检测信息的高度依赖，以及对前车检测单个信号的高质量要求导致高成本的技术问题。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车的自适应跟车方法包括：
在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；
根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；
在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；
根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；
根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
2.如权利要求1所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
获取障碍物数据，通过所述障碍物数据判断当前行驶路径内是否出现障碍物；
在所述当前行驶路径内出现所述障碍物时，通过所述障碍物数据确定所述障碍物的当前障碍物状态；
将所述当前障碍物状态与预设障碍物状态进行比较；
在所述当前障碍物状态满足所述预设障碍物状态时，确定所述当前行驶路径中存在障碍物。
3.如权利要求1所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
在不同的行车条件下，分别获取预设行车时速对应的紧急制动距离，所述行车条件包括地面摩擦系数以及制动力；
根据所述预设行车时速、所述紧急制动距离以及预设安全系数拟合出紧急制动距离曲线。
4.如权利要求1所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离的步骤之前，还包括：
在不同的制动条件下，分别获取行车时速与制动距离的对应关系，所述制动条件包括平均制动减速度以及静止距离；
根据所述对应关系生成预设跟车安全距离公式。
5.如权利要求4所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车的步骤，具体包括：
根据所述期望车速与所述当前车速计算车速差值；
将所述车速差值与第一预设阈值进行比较；
在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；
在所述车速差值小于所述第二预设阈值时，保持当前车速行驶。
6.如权利要求5所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述在所述车速差值大于所述第一预设阈值时，将所述车速差值与第二预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：
在所述车速差值大于等于所述第二预设阈值时，将所述车速差值与第三预设阈值进行比较，其中，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值；
在所述车速差值小于等于所述第三预设阈值时，根据预设减速度进行减速制动行驶；
在所述车速差值大于所述第三预设阈值时，根据所述车速差值进行减速制动行驶。
7.如权利要求5所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法，其特征在于，所述将所述车速差值与第一预设阈值进行比较的步骤之后，还包括：
在所述车速差值小于等于所述第一预设阈值时，进行加速行驶。
8.一种自动驾驶汽车的自适应跟车装置，其特征在于，所述自动驾驶汽车的自适应跟车装置包括：
第一获取模块，用于在当前行驶路径中存在障碍物时，获取与所述障碍物之间的障碍物距离；
比对模块，用于根据紧急制动距离曲线获取当前车速对应的紧急制动距离，并将所述障碍物距离与所述紧急制动距离进行比对；
第二获取模块，用于在所述障碍物距离大于所述紧急制动距离时，获取所述当前车速对应的预设跟车安全距离；
确定模块，用于根据所述预设跟车安全距离以及预设跟车安全距离公式确定期望车速；
制动模块，用于根据所述期望车速与所述当前车速的差值进行分段制动，以实现自适应跟车。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的自动驾驶汽车的自适应跟车程序，所述自动驾驶汽车的自适应跟车程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有自动驾驶汽车的自适应跟车程序，所述自动驾驶汽车的自适应跟车程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的自动驾驶汽车的自适应跟车方法的步骤。
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