CN111688714B - 车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆，涉及自动驾驶技术领域，通过对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；将目标车辆区域在目标图像中的第一位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；基于第二位置以及当前车辆的位置，确定目标车辆是否在当前车辆的预设范围内；当目标车辆在当前车辆的预设范围内时，在目标车辆区域内检测目标车辆的车灯状态；根据目标车辆的车灯状态对当前车辆的运动参数进行控制。本发明可以提高障碍车辆的识别准确性，以便自动驾驶车辆及时躲避障碍车辆，从而提高其行驶安全性。

Description

车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其是涉及一种车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆。

背景技术

自动驾驶车辆是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。并且，自动驾驶车辆依靠人工智能、摄像头、雷达及全球定位系统协同合作，使车辆可以在没有任何人类主动干预下自动驾驶。

自动驾驶车辆在道路上行驶时，主要通过摄像头获取车辆周围的图像数据，根据该图像数据识别障碍车辆，以进行躲避。目前，自动驾驶车辆在识别障碍车辆时，可能存在误判的情况，导致不能准确识别障碍车辆，不利于其及时躲避障碍车辆，降低了其行驶安全性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆，以缓解自动驾驶车辆在识别障碍车辆时，可能存在误判的情况，不利于其及时躲避障碍车辆的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种车辆控制方法，所述方法包括：

对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

将所述目标车辆区域在所述目标图像中的第一位置转换为所述当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内；

当所述目标车辆在所述当前车辆的预设范围内时，在所述目标车辆区域内检测所述目标车辆的车灯状态；

根据所述目标车辆的车灯状态对所述当前车辆的运动参数进行控制。

在可选的实施方式中，所述对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域的步骤，包括：

利用包围盒bounding box算法，对所述目标图像中的目标车辆进行检测，得到所述目标车辆区域。

在可选的实施方式中，所述目标三维坐标系为地图坐标系，所述基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内的步骤，包括：

基于所述第二位置、所述当前车辆的位置和通过高精度地图获得的所述当前车辆所处道路的车道信息，确定所述目标车辆所属车道以及所述当前车辆所属车道；

判断所述目标车辆所属车道是否在所述当前车辆所属车道的预设范围内。

在可选的实施方式中，所述车道信息包括车道标识线信息，所述方法还包括：

基于所述车道标识线信息，对检测到的所述目标车辆的车灯状态进行验证。

在可选的实施方式中，所述目标三维坐标系为地图坐标系或者以所述当前车辆为原点的车辆坐标系，所述基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内的步骤，包括：

基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆与所述当前车辆之间的距离；

判断所述距离是否在预设距离范围内。

第二方面，本发明实施例提供一种车辆控制装置，所述装置包括：

车辆检测模块，用于对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

转换模块，用于将所述目标车辆区域在所述目标图像中的第一位置转换为所述当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

判断模块，用于基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内；

车灯检测模块，用于当所述目标车辆在所述当前车辆的预设范围内时，在所述目标车辆区域内检测所述目标车辆的车灯状态；

控制模块，用于根据所述目标车辆的车灯状态对所述当前车辆的运动参数进行控制。

在可选的实施方式中，所述车辆检测模块还用于：

利用包围盒bounding box算法，对所述目标图像中的目标车辆进行检测，得到所述目标车辆区域。

在可选的实施方式中，所述目标三维坐标系为地图坐标系，所述判断模块包括：

确定单元，用于基于所述第二位置、所述当前车辆的位置和通过高精度地图获得的所述当前车辆所处道路的车道信息，确定所述目标车辆所属车道以及所述当前车辆所属车道；

判断单元，用于判断所述目标车辆所属车道是否在所述当前车辆所属车道的预设范围内。

第三方面，本发明实施例提供一种自动驾驶车辆，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现前述实施方式任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现前述实施方式任一项所述的方法。

本发明实施例提供的上述车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆，首先识别目标图像中的目标车辆，以确定目标车辆区域；将目标车辆区域在目标图像中的位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的位置，从而得到目标车辆区域与当前车辆的位置关系，根据该位置关系确定目标车辆是否在当前车辆的预设范围内；如果目标车辆在当前车辆的预设范围内，则在目标车辆区域内检测目标车辆的车灯状态；根据目标车辆的车灯状态对当前车辆的运动参数进行控制。本发明实施例将位于当前车辆预设范围内的目标车辆作为障碍车辆，并在检测到障碍车辆的基础上，在障碍车辆区域内识别该障碍车辆的车灯状态，确定其行驶状态，为自动驾驶车辆识别障碍车辆提供更多信息，增加障碍车辆识别的稳定性以及提高障碍车辆识别的准确性，以便自动驾驶车辆及时躲避障碍车辆，以使自动驾驶车辆更加稳定且精准的按照要求行驶，使得自动驾驶车辆行驶的更加稳定，提高自动驾驶车辆的安全性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

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为本发明实施例提供的车辆控制方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一车辆控制方法流程图；

图3为本发明实施例提供的车辆控制装置的示意图；

图4为本发明实施例提供的自动驾驶车辆的示意图。

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。

自动驾驶车辆在道路上行驶时，主要通过摄像头获取车辆周围的图像数据，根据该图像数据识别障碍车辆，以进行躲避。目前，自动驾驶车辆在识别障碍车辆时，可能存在误判的情况，导致不能准确识别障碍车辆，不利于其及时躲避障碍车辆，降低了其行驶安全性。基于此，本发明实施例提供的一种车辆控制方法、装置及自动驾驶车辆，可以提高障碍车辆的识别准确性，以便自动驾驶车辆及时躲避障碍车辆，从而提高其行驶安全性。

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示出了本发明实施例提供的车辆控制方法流程图。参照图1，本发明实施例提供一种车辆控制方法，包括以下步骤：

步骤S101，对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

可以理解的是，本步骤中的当前车辆可以是自动驾驶车辆，为了快速、便捷获得目标图像，可以采用当前车辆上安装的摄像头对当前车辆的周围进行拍摄获得目标图像，该目标图像中包括目标车辆。

本实施例中，可以通过目标检测算法检测目标图像中的目标车辆，并确定目标车辆区域。具体的，可以利用包围盒bounding box算法，对目标图像中的目标车辆进行检测，得到目标车辆区域。

步骤S102，将目标车辆区域在目标图像中的第一位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

本步骤中，第一位置可以由目标车辆区域在目标图像的图像坐标系下的坐标确定。当前车辆对应的目标三维坐标系可以是车辆坐标系或者地图坐标系，其中，地图坐标系为定位地图的世界坐标系，车辆坐标系是以当前车辆为原点的世界坐标系。

根据坐标转换关系，首先将图像坐标系下的坐标点转换为相机坐标系下的坐标点，然后将相机坐标系下的坐标点转换为车辆坐标系下的坐标点或者地图坐标系下的坐标点，从而将目标车辆区域在目标图像中的第一位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置。上述坐标转换关系为公知技术，在此不再赘述。

步骤S103，基于第二位置以及当前车辆的位置，确定目标车辆是否在当前车辆的预设范围内；

本实施例中，当前车辆的位置可以通过车辆定位获得，根据上述第二位置和上述当前车辆的位置可以确定目标车辆与当前车辆的位置关系，从而根据该位置关系确定目标车辆是否位于当前车辆的预设范围内，该预设范围可以是能够影响当前车辆行驶的范围，具体可以根据需要进行设定，将该预设范围内的目标车辆作为障碍车辆，进行后续的车灯检测，以准确识别障碍车辆，同时，只检测预设范围内的障碍车辆，可以减少计算成本。

步骤S104，当目标车辆在当前车辆的预设范围内时，在目标车辆区域内检测目标车辆的车灯状态；

可以理解的是，目标车辆的车灯状态可以采用深度学习进行检测，在此不做赘述。该车灯状态可以是车辆上的各种灯的亮灯状态，例如左转向灯处于亮灯状态、右转向灯处于亮灯状态等等。

需要说明的是，本实施例在目标车辆区域内检测车灯，可以将检测范围限定在很小的范围内，相对于在整幅图像中检测车灯的方案，大大节省了计算成本。

步骤S105，根据目标车辆的车灯状态对当前车辆的运动参数进行控制。

本步骤中，例如目标车辆的车灯状态为左右转向灯的一个处于亮灯状态，那么可以认为目标车辆有换道或者停车的可能，可以提前对当前车辆的运动参数进行控制，以进行及时的躲避，使得当前车辆行驶的更加稳定，从而提高其行驶安全性。

本实施例中，在检测到障碍车辆的基础上，在障碍车辆区域内识别该障碍车辆的车灯状态，确定其行驶状态，可以提高障碍车辆的识别准确性，为自动驾驶车辆识别障碍车辆提供更多信息，增加障碍车辆识别的稳定性，以使自动驾驶车辆更加稳定且精准的按照要求行驶，使得自动驾驶车辆行驶的更加稳定，提高自动驾驶车辆的安全性。

在一些实施例中，上述目标三维坐标系可以为地图坐标系，如图2所示，步骤S103可以包括以下步骤：

步骤S1031，基于第二位置、当前车辆的位置和通过高精度地图获得的当前车辆所处道路的车道信息，确定目标车辆所属车道以及当前车辆所属车道；

步骤S1032，判断目标车辆所属车道是否在当前车辆所属车道的预设范围内。

需要说明的是，从高精度地图的接口可以获得当前车辆所处道路的车道信息，该车道信息可以包括道路上的各个车道线的位置信息、各个车道线的位置关系等，根据上述第二位置以及车道信息可以确定目标车辆所属车道，根据上述当前车辆的位置以及车道信息可以确定当前车辆所属车道，进而可以判断目标车辆所属车道是否在当前车辆所属车道的预设范围内。该预设范围可能根据需要进行设定，例如可以是当前车辆的自车道或者当前车辆相邻的左右两条车道，相对于在整个道路中检测障碍车辆的方案，可以减少计算成本。

在一些实施例中，上述车道信息还可以包括车道标识线信息，方法还可以包括以下步骤：

基于车道标识线信息，对检测到的目标车辆的车灯状态进行验证。

具体的，车道标识线信息可以指示直行车道、右转车道、左转车道或者当前车辆的反向车道等等，该车道标识线信息可以辅助判断上述当前车辆的车灯状态的准确性，例如，当目标车辆所处的车道为右转车道时，目标车辆很有可能点亮右转向灯，而不会点亮左转向灯。因此，通过结合高精度地图获得的车道信息，还可以提高对障碍车辆识别的准确性，降低了误判的可能性。

在一些实施例中，目标三维坐标系可以为地图坐标系或者以当前车辆为原点的车辆坐标系，步骤S103还可以包括以下步骤：

步骤1)基于第二位置以及当前车辆的位置，确定目标车辆与当前车辆之间的距离；

步骤2)判断距离是否在预设距离范围内。

可以理解的是，当目标三维坐标系为地图坐标系时，当前车辆的位置可以通过定位地图获得；当目标三维坐标系为车辆坐标系时，当前车辆的位置为车辆坐标系的坐标原点。根据目标车辆区域在目标三维坐标系中的坐标和当前车辆在目标三维坐标系中的坐标，可以获得目标车辆与当前车辆之间的距离。上述预设距离范围可能根据需要进行设定，相对于在整个道路中检测障碍车辆的方案，可以减少计算成本。

本发明实施例提供的上述车辆控制方法，首先识别目标图像中的目标车辆，以确定目标车辆区域；将目标车辆区域在目标图像中的位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的位置，从而得到目标车辆区域与当前车辆的位置关系，根据该位置关系确定目标车辆是否在当前车辆的预设范围内；如果目标车辆在当前车辆的预设范围内，则在目标车辆区域内检测目标车辆的车灯状态；根据目标车辆的车灯状态对当前车辆的运动参数进行控制。本发明实施例将位于当前车辆预设范围内的目标车辆作为障碍车辆，并在检测到障碍车辆的基础上，在障碍车辆区域内识别该障碍车辆的车灯状态，确定其行驶状态，可以提高障碍车辆的识别准确性，以便自动驾驶车辆及时躲避障碍车辆，从而提高其行驶安全性。

在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供一种车辆控制装置，如图3所示，该装置包括：

车辆检测模块31，用于对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

转换模块32，用于将目标车辆区域在目标图像中的第一位置转换为当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

判断模块33，用于基于第二位置以及当前车辆的位置，确定目标车辆是否在当前车辆的预设范围内；

车灯检测模块34，用于当目标车辆在当前车辆的预设范围内时，在目标车辆区域内检测目标车辆的车灯状态；

控制模块35，用于根据目标车辆的车灯状态对当前车辆的运动参数进行控制。

在一些实施例中，车辆检测模块31还用于：

利用包围盒bounding box算法，对目标图像中的目标车辆进行检测，得到目标车辆区域。

在一些实施例中，目标三维坐标系为地图坐标系，判断模块33包括：

确定单元，用于基于第二位置、当前车辆的位置和通过高精度地图获得的当前车辆所处道路的车道信息，确定目标车辆所属车道以及当前车辆所属车道；

判断单元，用于判断目标车辆所属车道是否在当前车辆所属车道的预设范围内。

在一些实施例中，车道信息包括车道标识线信息，装置还包括：

验证模块，用于基于车道标识线信息，对检测到的目标车辆的车灯状态进行验证。

在一些实施例中，目标三维坐标系为地图坐标系或者以当前车辆为原点的车辆坐标系，判断模块33还用于：

基于第二位置以及当前车辆的位置，确定目标车辆与当前车辆之间的距离；

判断距离是否在预设距离范围内。

本发明实施例所提供的车道线标签处理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。本发明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。

参见图4，本发明实施例还提供一种自动驾驶车辆400，包括：处理器401，存储器402，总线403和通信接口404，处理器401、通信接口404和存储器402通过总线403连接；存储器402用于存储程序；处理器401用于通过总线403调用存储在存储器402中的程序，执行上述实施例的车辆控制方法。

其中，存储器402可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口404(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线403可以是ISA总线、PCI总线或EISA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4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器402用于存储程序，处理器401在接收到执行指令后，执行程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。

处理器401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器401可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现如上的车辆控制方法。

在本发明的描述中，需要说明的是，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。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、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，所述单元的划分，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系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

所述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。

另外，在本发明各个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。

所述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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。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计算机设备(可以是个人计算机，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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：

对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

将所述目标车辆区域在所述目标图像中的第一位置转换为所述当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内；

当所述目标车辆在所述当前车辆的预设范围内时，在所述目标车辆区域内检测所述目标车辆的车灯状态；

根据所述目标车辆的车灯状态对所述当前车辆的运动参数进行控制；

其中，所述目标三维坐标系为地图坐标系，所述基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内，包括：

基于所述第二位置、所述当前车辆的位置和所述当前车辆所处道路的车道信息，确定所述目标车辆所属车道以及所述当前车辆所属车道；

判断所述目标车辆所属车道是否在所述当前车辆所属车道的预设范围内；

或者；

所述目标三维坐标系为地图坐标系或者以所述当前车辆为原点的车辆坐标系，所述基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内，包括：

基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆与所述当前车辆之间的距离；

判断所述距离是否在预设距离范围内。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域的步骤，包括：

利用包围盒bounding box算法，对所述目标图像中的目标车辆进行检测，得到所述目标车辆区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车道信息包括车道标识线信息，所述方法还包括：

基于所述车道标识线信息，对检测到的所述目标车辆的车灯状态进行验证。

4.一种车辆控制装置，其特征在于，所述装置包括：

车辆检测模块，用于对当前车辆拍摄的目标图像中的目标车辆进行检测，确定目标车辆区域；

转换模块，用于将所述目标车辆区域在所述目标图像中的第一位置转换为所述当前车辆对应的目标三维坐标系下的第二位置；

判断模块，用于基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆是否在所述当前车辆的预设范围内；

车灯检测模块，用于当所述目标车辆在所述当前车辆的预设范围内时，在所述目标车辆区域内检测所述目标车辆的车灯状态；

控制模块，用于根据所述目标车辆的车灯状态对所述当前车辆的运动参数进行控制；

其中，所述目标三维坐标系为地图坐标系，所述判断模块包括：

确定单元，用于基于所述第二位置、所述当前车辆的位置和所述当前车辆所处道路的车道信息，确定所述目标车辆所属车道以及所述当前车辆所属车道；

判断单元，用于判断所述目标车辆所属车道是否在所述当前车辆所属车道的预设范围内；

或者；

所述目标三维坐标系为地图坐标系或者以所述当前车辆为原点的车辆坐标系，所述判断模块包括：

确定单元，用于基于所述第二位置以及所述当前车辆的位置，确定所述目标车辆与所述当前车辆之间的距离；

判断单元，用于判断所述距离是否在预设距离范围内。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述车辆检测模块还用于：

利用包围盒bounding box算法，对所述目标图像中的目标车辆进行检测，得到所述目标车辆区域。

6.一种自动驾驶车辆，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-3任一项所述的方法。

7.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1-3任一项所述的方法。

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