CN111731325A - 基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车，涉及自动驾驶技术领域，包括对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据；基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级；基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制对于目标车辆的行驶方式。以此可以实现，基于车辆类型以及车辆装载的货物类型，确定车辆是否为危险车辆，以便选择更安全的行驶方式，从而提升自动驾驶的安全系数。

Description

基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其是涉及一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车。

背景技术

通常，因为某些外在环境的原因或者驾驶者本身想要变更车道时，首先需要检测出自车与其他车辆的相对距离以及相对速度，再利用检测出的上述数据判断是否能够进行车道变更的技术。

例如，检测出自车与其它车辆的相对距离以及相对速度，再根据该相对距离以及相对速度计算出自车想要进行车道变更时车辆与其他车辆发生碰撞的危险系数，最后再根据相对距离、相对速度以及碰撞危险系数判断是否可以进行车道变更。

但是，上述技术中，即使能准确地检测出与其它车辆的相对距离、相对速度以及利用这些数据准确判断出能够进行车道变更的情况下，但在车道变更之后，如果自车的前方与后方都是大型车辆时，当自车前方遇到突发状况进行急刹车时，行驶在后面的大型车由于有很大的惯性，很容易引起追尾等交通事故，从而造成不必要的麻烦。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车，以缓解了现有技术中存在的自动驾驶方案安全性低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法，包括：

对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据；

基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级；

基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制相对于目标车辆的行驶方式。

在可选的实施方式中，风险等级包括高风险和低风险，车载货物数据包括载货类型和载货状态；上述基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级的步骤，包括：

如果如果基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据确定目标车辆存在下述任意一种或多种情况时，则确定目标车辆所属的风险等级为高风险：

车辆类型为大型车辆、车辆类型为灵活车辆、载货类型为危险物、载货状态为超载、载货状态为满载以及载货类型为易坠落类型。

在可选的实施方式中，基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制对于目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的后方，则确定与目标车辆的距离是否小于第一阈值；如果小于第一阈值，则加速行驶，直至与目标车辆的距离大于第一阈值。

在可选的实施方式中，基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制对于目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的前方，则确定与目标车辆的距离是否小于第二阈值；如果小于第二阈值，则减速行驶，直至与目标车辆的距离大于第二阈值，或者，则变道行驶，并进行减速直至与目标车辆的距离大于第二阈值。

在可选的实施方式中，基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制对于目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于相邻车道，则将该相邻车道确定为禁止变道车道。

在可选的实施方式中，周围车辆数据还包括目标车辆的速度；基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级的步骤，包括：

基于目标车辆的速度、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级。

第二方面，本发明实施例提供一种基于周围车辆数据的自动驾驶装置，包括：

检测模块，用于对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据；

确定模块，用于基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级；

控制模块，用于基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制相对于目标车辆的行驶方式。

在可选的实施方式中，周围车辆数据还包括目标车辆的速度；确定模块具体用于：

基于目标车辆的速度、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级。

第三方面，本发明实施例提供一种无人驾驶汽车，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述前述实施方式任一项的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，计算机可运行指令促使处理器运行前述实施方式任一项的方法。

本发明提供的一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法、装置和无人驾驶汽车。通过对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据；基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级；基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制对于目标车辆的行驶方式。以此可以实现，基于车辆类型以及车辆装载的货物类型，确定车辆是否为危险车辆，以便选择更安全的行驶方式，从而提升自动驾驶的安全系数。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种基于周围车辆数据的自动驾驶装置结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1为本发明实施例提供的一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法流程示意图。如图1所示，该方法应用于自动驾驶汽车，该方法包括：

S110，对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据。

可以利用安装在自车上的摄像头对行驶在周围车道的车辆进行摄像拍照，然后基于该图像进行车辆类型以及车载货物数据识别。例如，该车辆类型可以包括大型车、小型车以及灵活车辆等等，例如，该大型车可以包括大货车，该小型车可以包括小货车，该灵活车辆可以包括自行车和摩托车等等。该车载货物数据可以包括载货类型和载货状态等等。例如，载货类型可以包括危险物以及易坠落类型等等，其中，危险物可以包括易燃、易爆物品等，易坠落类型可以包括分散物等等；载货状态可以包括超载或满载等等，该载货状态可以根据载货的高度，宽度，或者结合载货的高度、宽度以及载货类型来确定。例如，可以根据货物类型、车辆类型、载货的高度和宽度来预估载货的重量，根据载货的重量以及车辆类型来判断是否满载或超载。

对于车辆类型以及车载货物数据的识别可以包括多种方式。

作为一个示例，可以通过分析目标车辆的图像，计算出目标车辆的车身数据，例如车长以及车宽等等。接下来，可以将计算出的车身数据与事先存储在数据库中车身的基准值进行比较，当目标车辆的车身数据大于数据库中的基准值时，则判断为所拍的目标车辆的车辆类型为大型车；当目标车辆的车身数据小于等于数据库中的基准值时，则判断为目标车辆的车辆类型为小型车。

作为另一个示例，可以收集训练样本，该训练样本的标签数据可以标明车辆具体的细分类型，如货车，小货车，自行车，摩托车等；另外，对其所载货物也需要进行准确区分，细分种类可有固形物、分散物以及危险物等等，以及大类有满载、过载以及正常等等。基于该训练样本，可以对图像识别模型进行训练，使得该图像模型具有识别车辆类型以及货物类型的能力。其中，该图像识别模型可以包括多种实现方式，例如，可以为yolo等检测器，本发明实施例不进行限定。在图像识别模型训练好后，可以基于自车拍摄的周围图像，识别周围车辆的车辆类型以及车载货物数据，例如，将周围车辆图像输入训练好的图像识别模型后，输出为该图像包括的目标车辆的车辆类型以及车载货物数据，该车辆类型以及车载货物数据为该目标车辆的标签。

另外，风险等级可以包括多种划分方式，例如，该风险等级可以对应自动驾驶汽车能够支持的模式。再例如，对于支持安全模式和普通模式的自动驾驶汽车，该风险等级可以包括高风险和低风险，其中，低风险时，采用普通模式进行控制，高风险时，采用安全模式进行控制。

对于车辆位置的确定可以包括多种方式。例如，通过毫波雷达、激光雷达、UWB雷达、视觉以及GPS等定位技术或多种定位技术的结合实现车辆位置的确定。

S120，基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级。

可以预先对不同的车辆类型和车载货物数据，按照风险等级进行分类。例如，该风险等级包括高风险和低风险；如果基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据确定目标车辆存在下述任意一种或多种情况时，则确定目标车辆所属的风险等级为高风险，反之则为低风险：车辆类型为大型车辆、车辆类型为灵活车辆、载货类型为危险物、载货状态为超载、载货状态为满载以及载货类型为易坠落类型。

S130，基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制相对于目标车辆的行驶方式。

在确定目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级后，可以基于预先确定的安全阈值，确定自车车辆是否属于处于安全行驶的过程中，如果是，则继续保持，如果不是，则需要对自车的行驶状态进行调整，直至自车处于安全状态。

该对于目标车辆的形式方式可以是指，自车相对于目标车辆的行驶，例如，超车、靠近、远离以及变道等等。

通过本发明实施例，可以实现基于车辆类型以及车辆装载的货物类型，确定车辆是否为危险车辆，以便选择更安全的行驶方式，从而提升自动驾驶的安全系数。

在一些实施例中，在检测中对车辆类型进行判断，如果目标车辆属于大型车辆或者自行车摩托车等较为灵活的激动车辆，则确定该目标车辆较为危险，此时，如果目标车辆在相邻车道，则自车在选择超车车道时，可以排除该目标车辆所在的车道；如果目标车辆在相同车道，则判断与其距离，若该距离小于安全阈值，通过减速、加速或变道等操作，直到距离大于安全距离。

基于此，还需要对货车所载货物种类进行判断，若货物类型为危险物或者车辆载物状态处于满载或过载，以及所载货物属于易坠落类型，则需要进行安全避让。下面结合具体示例对本发明实施例进行进行一步的介绍。

作为一个示例，如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的后方则，上述步骤S120具体可以通过如下步骤实现：

步骤A：确定与目标车辆的距离是否小于第一阈值；如果与目标车辆的距离小于第一阈值，则加速行驶，直至与目标车辆的距离大于第一阈值。

其中，加速行驶的过程中，速度应控制在合理的速度范围内(例如，不能超过限速)，且该加速行驶的目的是通过控制自车的车速大于目标车辆的车速，使得在行驶过程中，两车之间拉开距离。

作为另一个示例，如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的前方，则上述步骤S120具体可以通过如下步骤实现：

步骤B：确定与目标车辆的距离是否小于第二阈值；如果与所述目标车辆的距离小于第二阈值，则减速行驶，直至与目标车辆的距离大于第二阈值，或者，则变道行驶，并进行减速直至与目标车辆的距离大于第二阈值。

其中，该第一阈值与第二阈值均为相对距离阈值，该第一阈值与第二阈值可以相同或不同，具体根据实际需要确定。

作为另一个示例，如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于相邻车道，则上述步骤S120具体可以通过如下步骤实现：

步骤C：将该相邻车道确定为禁止变道车道。

在一些实施例中，若检测到周遭车辆速度超速则也应启动安全避让，此时，上述周围车辆数据还可以包括目标车辆的速度；上述步骤S120具体可以通过如下步骤实现：

步骤D：基于目标车辆的速度、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级。

另外，若检测到周围货车有货物掉落情况，自车可以开启鸣笛示意。

图2为本发明实施例提供的一种基于周围车辆数据的自动驾驶装置结构示意图。如图2所示，该装置可以包括：

检测模块201，用于对周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据；

确定模块202，用于基于目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级；

控制模块203，用于基于目标车辆的位置以及目标车辆的风险等级，控制相对于目标车辆的行驶方式。

在一些实施例中，风险等级包括高风险和低风险，车载货物数据包括载货类型和载货状态；确定模块202具体用于：

如果基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据确定所述目标车辆存在下述任意一种或多种情况时，则确定所述目标车辆所属的风险等级为高风险：

车辆类型为大型车辆、车辆类型为灵活车辆、载货类型为危险物、载货状态为超载、载货状态为满载以及载货类型为易坠落类型。

在一些实施例中，确定模块202具体用于：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的后方，则确定与目标车辆的距离是否小于第一阈值；如果小于第一阈值，则加速行驶，直至与目标车辆的距离大于第一阈值。

在一些实施例中，确定模块202具体用于：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于同车道的前方，则确定与目标车辆的距离是否小于第二阈值；如果小于第二阈值，则减速行驶，直至与目标车辆的距离大于第二阈值，或者，变道行驶，并进行减速直至与目标车辆的距离大于第二阈值。

在一些实施例中，确定模块202具体用于：

如果目标车辆的风险等级为高风险，且目标车辆的位置位于相邻车道，则将与相邻车道确定为禁止变道车道。

在一些实施例中，周围车辆数据还包括目标车辆的速度；确定模块202具体用于：

基于目标车辆的速度、目标车辆的车辆类型以及目标车辆的车载货物数据，确定目标车辆所属的风险等级。

本申请实施例提供的基于周围车辆数据的自动驾驶装置，与上述实施例提供的基于周围车辆数据的自动驾驶方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

如图3所示，本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车700，包括：处理器701、存储器702和总线，存储器702存储有处理器701可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器701与存储器702之间通过总线通信，处理器701执行机器可读指令，以执行如上述基于周围车辆数据的自动驾驶方法的步骤。

具体地，上述存储器702和处理器701能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器701运行存储器702存储的计算机程序时，能够执行上述基于周围车辆数据的自动驾驶方法。

对应于上述基于周围车辆数据的自动驾驶方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，计算机可运行指令促使处理器运行上述基于周围车辆数据的自动驾驶方法的步骤。

本申请实施例所提供的基于周围车辆数据的自动驾驶装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的***、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台无人驾驶汽车执行本申请各个实施例移动控制方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于周围车辆数据的自动驾驶方法，其特征在于，包括：

对所述周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据；

基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级；

基于所述目标车辆的位置以及所述目标车辆的风险等级，控制相对于所述目标车辆的行驶方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险等级包括高风险和低风险，所述车载货物数据包括载货类型和载货状态；基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级的步骤，包括：

如果基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据确定所述目标车辆存在下述任意一种或多种情况时，则确定所述目标车辆所属的风险等级为高风险：

车辆类型为大型车辆、车辆类型为灵活车辆、载货类型为危险物、载货状态为超载、载货状态为满载以及载货类型为易坠落类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标车辆的位置以及所述目标车辆的风险等级，控制相对于所述目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果所述目标车辆的风险等级为高风险，且所述目标车辆的位置位于同车道的后方，则确定与所述目标车辆的距离是否小于第一阈值；

如果与所述目标车辆的距离小于所述第一阈值，则加速行驶，直至与所述目标车辆的距离大于所述第一阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标车辆的位置以及所述目标车辆的风险等级，控制对于所述目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果所述目标车辆的风险等级为高风险，且所述目标车辆的位置位于同车道的前方，则确定与所述目标车辆的距离是否小于第二阈值；

如果与所述目标车辆的距离小于所述第二阈值，则减速行驶，直至与所述目标车辆的距离大于所述第二阈值，或者，则变道行驶，并进行减速直至与所述目标车辆的距离大于所述第二阈值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标车辆的位置以及所述目标车辆的风险等级，控制对于所述目标车辆的行驶方式的步骤，包括：

如果所述目标车辆的风险等级为高风险，且所述目标车辆的位置位于相邻车道，则将所述相邻车道确定为禁止变道车道。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周围车辆数据还包括所述目标车辆的速度；基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级的步骤，包括：

基于所述目标车辆的速度、所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级。

7.一种基于周围车辆数据的自动驾驶装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于对所述周围车辆数据进行检测，确定目标车辆的位置、所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据；

确定模块，用于基于所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级；

控制模块，用于基于所述目标车辆的位置以及所述目标车辆的风险等级，控制相对于所述目标车辆的行驶方式。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述周围车辆数据还包括所述目标车辆的速度；确定模块具体用于：

基于所述目标车辆的速度、所述目标车辆的车辆类型以及所述目标车辆的车载货物数据，确定所述目标车辆所属的风险等级。

9.一种无人驾驶汽车，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至6任一项所述的方法。

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