CN115431961B - 车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，包括：获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度；若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。

Description

车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质
技术领域
本申请涉及汽车电器技术领域，特别涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
近年来，自动驾驶功能吸引了外界不少关注，尤其是各大主机厂。当前阶段，已有主机厂基于毫米波雷达和前视摄像头完成了ACC(AdaptiveCruiseControl，自适应巡航控制)/IACC(Integrated Adapted Cruise Control，集成式自适应巡航)等驾驶辅助功能的量产，市场反响良好，自动驾驶的市场前景令人看好。深挖技术，自动驾驶加速度规划的基本原理主要是基于道路实时信息、车辆周围目标信息进行实时目标加速度规划，保证车辆能够在实际道路上完成跟车行驶、巡航行驶等等自动驾驶功能。
目前的IACC中的速度规划，主要是根据当前车道的目标，或者是有cutin趋势的目标进行纵向速度规划，达到合理的跟车距离和制动减速度。但由于本车存在ESP(ElectronicStabilityProgram，车身电子稳定***)刹车***执行延时，以及目标车辆超车行为确认的判断时间，如果目标以很近的距离超车，那么当前的纵向速度规划策略和控制算法无法达到一个及时和安全的减速制动效果。在这种场景下，即使相邻车道的目标车没有超车，但是本车的速度较快，也会带来不安全感，或者相邻车道停放有一排静止车，有一定概率从停车位间窜出行人，而本车道比较畅通，所以本车速度较快或者加速度较大，这种情况会有很大的碰撞风险。
发明内容
本申请提供一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，以解决传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
本申请第一方面实施例提供一种车辆的控制方法，包括以下步骤：获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；根据所述当前车速和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断所述车流密度是否大于预设密度；若所述当前车辆处于所述预设缓行状态，且所述车流密度大于所述预设密度，则根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，以根据所述控制策略对所述当前车辆进行控制。
根据上述技术手段，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
进一步地，所述获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，包括：获取所述当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和所述目标车辆平均间隔距离，并根据所述目标车辆的数量和所述平均间隔距离计算所述车流密度；获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据所述目标范围内每个目标车辆的速度计算得到所述车流平均速度。
根据上述技术手段，计算相邻车道的目标范围内的车流平均速度，能够得到相邻车的速度情况，便于判断邻车是否处于缓行状态。
进一步地，所述根据所述当前车速和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态，还包括：若所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定所述车辆状态处于所述预设缓行状态。
根据上述技术手段，判断相邻车辆是否处于缓行状态，使车辆通过加速或减速到达安全速度更准确。
进一步地，所述判断所述车流密度是否大于预设密度，包括：判断所述目标车辆的数量是否大于预设值及所述平均间隔距离是否小于预设距离值；若所述目标车辆的数量大于所述预设值，且所述平均间隔距离小于所述预设距离值，则判定所述车流密度大于所述预设密度。
根据上述技术手段，通过判断车道车流密度，提高车辆加速或者减速的准确性。
进一步地，所述根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，包括：若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至所述当前速度达到所述预设阈值；若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值大于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至所述当前速度达到预设安全速度；若所述第一差值小于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
根据上述技术手段，根据车辆速度和车流的平均速度，以此来调整自车的速度规划和加速度上限，让本车速度控制在和邻车比较安全的相对速度状态下，提高行车的安全性。
本申请第二方面实施例提供一种车辆的控制装置，包括：获取模块，用于获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；判断模块，用于根据所述当前车速和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断所述车流密度是否大于预设密度；控制模块，用于若所述当前车辆处于所述预设缓行状态，且所述车流密度大于所述预设密度，则根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，以根据所述控制策略对所述当前车辆进行控制。
进一步地，所述获取模块，具体用于：获取所述当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和所述目标车辆平均间隔距离，并根据所述目标车辆的数量和所述平均间隔距离计算所述车流密度；获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据所述目标范围内每个目标车辆的速度计算得到所述车流平均速度。
进一步地，所述判断模块，还用于：若所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定所述车辆状态处于所述预设缓行状态。
进一步地，所述判断模块，还用于：判断所述目标车辆的数量是否大于预设值及所述平均间隔距离是否小于预设距离值；若所述目标车辆的数量大于所述预设值，且所述平均间隔距离小于所述预设距离值，则判定所述车流密度大于所述预设密度。
进一步地，所述控制模块，具体用于：若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至所述当前速度达到所述预设阈值；若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值大于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至所述当前速度达到预设安全速度；若所述第一差值小于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，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计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的控制方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆的控制方法。
由此，本申请通过获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，并根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度，若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种车辆的控制方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例的考虑旁车道低速车流的速度规划功能架构的示意图；
图3为根据本申请一个实施例的邻车道车流缓行场景的示意图；
图4为根据本申请实施例的车辆的控制装置的方框示意图；
图5为根据本申请实施例的车辆的结构示意图。
附图标记说明：10-车辆的控制装置、100-获取模块、200-判断模块、300-控制模块、503-通信接口、501-存储器、502-处理器。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质。针对上述背景技术中提到的传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低的问题，本申请提供了一种车辆的控制方法，在该方法中，获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度，若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种车辆的控制方法的流程示意图。
如图1所示，该车辆的控制方法包括以下步骤：
在步骤S101中，获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度。
可选地，在一些实施例中，获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，包括：获取当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和目标车辆平均间隔距离，并根据目标车辆的数量和平均间隔距离计算车流密度；获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据目标范围内每个目标车辆的速度计算得到车流平均速度。
具体地，如图2所示，在相邻车道内，本申请实施例可以通过传感器(例如激光雷达)感知到的目标车辆和当前车辆的距离，选择一个distance米距离区间窗内的目标Dist_Obj1，Dist_Obj2，Dist_Obj3等等，通过预设距离比车辆的数量，求出目标车辆与当前车辆之间的平均间隔距离Dist_Ave，并根据目标车辆的数量比平均间隔距离得到车流密度。
进一步，在相邻车道内，通过传感器感知到目标车辆的车速，并选择一定范围内的目标车辆获取目标车辆的车速，进行平均车速计算，利用平均车速比目标范围，得到目标范围内的目标车辆的车流平均速度Vehicle_Average。
在步骤S102中，根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度。
可选地，在一些实施例中，根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态，还包括：若当前速度与车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定车辆状态处于预设缓行状态。
其中，预设阈值可以是用户预先设定的阈值，可以是通过有限次实验获取的阈值，也可以是通过有限次计算机仿真得到的阈值，在此不做具体限定。
本领域技术人员应该理解到的是，根据邻车道的车流平均速度Vehicle_Average，和当前车辆的车速HostCar_Vehicle进行对比，将当前车辆的车速和邻车道车流平均速度作差得到第二差值，即第二差值Vehicle_relative＝HostCar_Vehicle-Vehicle_Averag，当第二差值大于预设阈值(即Vehicle_rel_Select)时，判断为邻车道车流行驶车处于预设缓行状态，邻车道车流缓行场景如图3所示。
可选地，在一些实施例中，判断车流密度是否大于预设密度，包括：判断目标车辆的数量是否大于预设值及平均间隔距离是否小于预设距离值；若目标车辆的数量大于预设值，且平均间隔距离小于预设距离值，则判定车流密度大于预设密度。
其中，预设值、预设距离值和预设密度可以是用户预先设定的阈值，可以是通过有限次实验获取的阈值，也可以是通过有限次计算机仿真得到的阈值，在此不做具体限定。
可以理解的是，当车道的目标车数量满足预设值Obj_Value，同时满足平均间隔距离Dist_Ave小于预设距离值Dist_Select_Value，则判断为该车道这个位置范围内的车流较为密集，即车流密度大于预设密度。
在步骤S103中，若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，以根据控制策略对当前车辆进行控制。
可选地，在一些实施例中，根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，包括：若第一差值大于预设阈值，且第二差值小于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至当前速度达到预设阈值；若第一差值大于预设阈值，且第二差值大于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至当前速度达到预设安全速度；若第一差值小于预设阈值，且第二差值小于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
其中，预设安全速度可以是用户预先设定的阈值，可以是通过有限次实验获取的阈值，也可以是通过有限次计算机仿真得到的阈值，在此不做具体限定。
在实施例实施过程中，需当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，邻车道的缓慢车流是在本车前方0～50m范围内，才根据控制策略对当前车辆进行控制。
具体地，当前车辆的目标速度setspeed-车流平均速度Vehicle_Average>预设阈值Vehicle_rel_Select，且车辆当前速度HostCar_Vehicle-车流平均速度Vehicle_Average<预设阈值Vehicle_rel_Select，表明当前车辆的实际速度还没有达到不安全的相对速度条件，但是目标速度超过安全相对速度，因此限制加速度的上限，按照预设加速策略进行加速，直到达到预设阈值Vehicle_rel_Select。其中，为保证车辆行驶的相对安全，优选地，预设阈值设为30km/h。
当前车辆的目标速度setspeed-车流平均速度Vehicle_Average>预设阈值Vehicle_rel_Select，且车辆当前速度HostCar_Vehicle-车流平均速度Vehicle_Average>预设阈值Vehicle_rel_Select，表明当前目标速度已达到不安全的相对速度条件，按照预设减速策略进行减速，例如，可以一个平滑的减速度或者是松油门的方式，让当前车辆速度缓慢的降低到预设安全速度。
当前车辆的目标速度setspeed-车流平均速度Vehicle_Average<预设阈值Vehicle_rel_Select，且车辆当前速度HostCar_Vehicle-车流平均速度Vehicle_Average<预设阈值，表明当前车速还没有达到不安全的相对速度条件，同时目标速度也没有超过安全相对速度，可以按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
根据本申请实施例提出的车辆的控制方法，通过获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，并根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度，若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的车辆的控制装置。
图4是本申请实施例的车辆的控制装置的方框示意图。
如图4所示，该车辆的控制装置10包括：获取模块100、判断模块200和控制模块300。
其中，获取模块100，用于获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；判断模块200，用于根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度；控制模块300，用于若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，以根据控制策略对当前车辆进行控制。
可选地，在一些实施例中，获取模块100，具体用于：获取当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和目标车辆平均间隔距离，并根据目标车辆的数量和平均间隔距离计算车流密度；获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据目标范围内每个目标车辆的速度计算得到车流平均速度。
可选地，在一些实施例中，判断模块200，还用于：若当前速度与车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定车辆状态处于预设缓行状态。
可选地，在一些实施例中，判断模块200，还用于：判断目标车辆的数量是否大于预设值及平均间隔距离是否小于预设距离值；若目标车辆的数量大于预设值，且平均间隔距离小于预设距离值，则判定车流密度大于预设密度。
可选地，在一些实施例中，控制模块300，具体用于：若第一差值大于预设阈值，且第二差值小于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至当前速度达到预设阈值；若第一差值大于预设阈值，且第二差值大于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至当前速度达到预设安全速度；若第一差值小于预设阈值，且第二差值小于预设阈值，则当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
需要说明的是，前述对车辆的控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆的控制装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的车辆的控制装置，通过获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度，并根据当前车速和车流平均速度判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度，若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，则根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
图5为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的车辆的控制方法。
进一步地，车辆还包括：
通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component，外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或者是ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆的控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取当前车辆的当前速度及相邻车道内车流密度和车流平均速度；
根据所述当前速度和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断所述车流密度是否大于预设密度；以及
若所述当前车辆处于所述预设缓行状态，且所述车流密度大于所述预设密度，则根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，以根据所述控制策略对所述当前车辆进行控制；
所述根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，包括：
若所述第一差值大于预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至所述当前速度达到所述预设阈值；
若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值大于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至所述当前速度达到预设安全速度；
若所述第一差值小于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前车辆的当前速度及相邻车道内车流密度和车流平均速度，包括：
获取所述当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和所述目标车辆平均间隔距离，并根据所述目标车辆的数量和所述平均间隔距离计算所述车流密度；
获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据所述目标范围内每个目标车辆的速度计算得到所述车流平均速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前速度和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态，还包括：
若所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定车辆状态处于所述预设缓行状态。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述车流密度是否大于预设密度，包括：
判断所述目标车辆的数量是否大于预设值及所述平均间隔距离是否小于预设距离值；
若所述目标车辆的数量大于所述预设值，且所述平均间隔距离小于所述预设距离值，则判定所述车流密度大于所述预设密度。
5.一种车辆的控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前车辆的当前速度及相邻车道内车流密度和车流平均速度；
判断模块，用于根据所述当前速度和所述车流平均速度判断所述当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断所述车流密度是否大于预设密度；以及
控制模块，用于若所述当前车辆处于所述预设缓行状态，且所述车流密度大于所述预设密度，则根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，以根据所述控制策略对所述当前车辆进行控制；
所述根据所述当前车辆的目标速度与所述车流平均速度的第一差值和所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值确定所述当前车辆的控制策略，包括：
若所述第一差值大于预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设加速策略进行加速，直至所述当前速度达到所述预设阈值；
若所述第一差值大于所述预设阈值，且所述第二差值大于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设减速策略进行减速，直至所述当前速度达到预设安全速度；
若所述第一差值小于所述预设阈值，且所述第二差值小于所述预设阈值，则所述当前车辆的控制策略为按照预设的规划速度和预设的规划加速度进行跟车巡航。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：
获取所述当前车辆前方预设距离内的目标车辆的数量和所述目标车辆平均间隔距离，并根据所述目标车辆的数量和所述平均间隔距离计算所述车流密度；
获取目标范围内每个目标车辆的速度，并根据所述目标范围内每个目标车辆的速度计算得到所述车流平均速度。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：
若所述当前速度与所述车流平均速度的第二差值大于预设阈值，则判定车辆状态处于所述预设缓行状态。
8.一种车辆，其特征在于，包括存储器、处理器；
其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-4中任一所述的车辆的控制方法。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的车辆的控制方法。
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