CN113602270A - 交通工具的控制方法、控制装置、交通工具及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种交通工具的控制方法、控制装置、交通工具和计算机存储介质，控制方法包括：获取车辆的自车位置、旁车位置和车辆的行点数据，根据旁车位置和行点数据确定候选跟车目标，根据候选跟车目标的位置和自车位置确定实际跟车目标，以及根据实际跟车目标控制车辆进行自动跟车驾驶。本申请的交通工具的控制方法通过获取到旁车位置以及表征自车预计行驶轨迹的行点数据来确定候选跟车目标，再通过候选跟车目标与子侧的位置关系来得到实际跟车目标，使得车辆可以以实际跟车目标进行自动跟车驾驶。

Description

交通工具的控制方法、控制装置、交通工具及存储介质

技术领域

本申请涉及交通领域，特别涉及一种交通工具的控制方法、交通工具的控制装置、交通工具及计算机可读存储介质。

背景技术

在车辆辅助驾驶或自动驾驶技术中，准确的锁定跟车目标非常重要。只有正确的锁定跟车目标，才能在各种复杂场景下确保行车安全，比如跟前车保持安全距离、有车辆加塞时及时减速等等。跟车目标不是简单的判断距离自车最近的车辆，也不是简单判断自车前进方向上的车辆，它可能是处于当前车道的车辆，也有可能是处于旁边车道，有意图合并进本车道的车辆。因此，如何在车辆辅助驾驶或自动驾驶时，准确锁定跟车目标成了亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施方式提供了一种交通工具的控制方法、交通工具的控制装置、交通工具及计算机可读存储介质。

本申请提供了一种交通工具的控制方法，包括：

获取车辆的自车位置、旁车位置和所述车辆的行点数据；

根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标；

根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标；

根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶。

在某些实施方式中，所述获取车辆的行点数据、自车位置和旁车位置，包括：

获取所述车辆的自车位置和旁车位置，所述旁车位置位于所述自车位置预设距离内；

根据所述车辆的所述自车位置、道路信息和行驶信息预测所述车辆的行驶轨迹；

通过抽稀算法对预设距离内的所述行驶轨迹进行处理得到所述行点数据。

在某些实施方式中，所述根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标，包括：

由自车向前进方向依次计算所述旁车位置到所述行点数据对应的距离；

在所述旁车位置到所述行点数据对应的最小距离小于距离阈值的情况下，确定对应的旁车为候选跟车目标。

在某些实施方式中，所述由自车向前进方向依次计算所述旁车位置到所述行点数据对应的距离，包括：

对于相邻两个所述行点数据，在所述旁车位置到后一个所述行点数据对应的距离大于所述旁车位置到前一个所述行点数据对应的距离的情况下，停止计算所述旁车位置到后续的所述行点数据对应的距离。

在某些实施方式中，所述根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标，包括：

计算各个所述候选跟车目标到的位置到所述自车位置的车辆距离；

确定所述车辆距离最小的所述候选跟车目标为实际跟车目标。

在某些实施方式中，所述根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶，包括：

获取所述实际跟车目标和所述自车位置的跟车距离和道路信息；

根据所述跟车距离和所述道路信息调节所述车辆的车速；

在所述跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息。

在某些实施方式中，所述交通工具的控制方法包括：

在所述车辆的显示屏标识出所述实际跟车目标。

本申请还提供了一种交通工具的控制装置，包括：

获取模块，用于获取车辆的自车位置、旁车位置和所述车辆的行点数据；

第一确定模块，用于根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标；

第二确定模块，用于根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标；

控制模块，用于根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶；

本申请还提供了一种交通工具，所述交通工具包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一项所述的交通工具的控制方法。

本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一项实施例中所述的交通工具的控制方法。

通过获取到自车本身的自车位置、自车周围车辆的旁车位置以及根据自车预计的行驶轨迹得到的行点数据，并根据旁车位置与行点数据的距离从而对旁车进行筛选，筛选出候选跟车目标，再根据候选跟车目标与自车的位置关系确定出实际跟车目标，最后控制自车以实际跟车目标作为跟车目标进行自动跟车驾驶。如此，实现了车辆自动跟车驾驶。

本申请实施方式的附加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

本申请的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图2是本申请某些实施方式的交通工具的控制装置的模块示意图；

图3是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的场景示例图；

图4是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图5是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图6是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图7是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图8是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图；

图9是本申请某些实施方式的交通工具的控制方法的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终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方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。

请参阅图1，本申请提供了一种交通工具的控制方法，包括：

01：获取车辆的自车位置、旁车位置和车辆的行点数据；

02：根据旁车位置和行点数据确定候选跟车目标；

03：根据候选跟车目标的位置和自车位置确定实际跟车目标；

04：根据实际跟车目标控制车辆进行自动跟车驾驶。

相应地，请参阅图2，本申请实施方式还提供了一种交通工具的控制装置100，本申请实施方式的交通工具的控制方法可以由交通工具的控制装置100实现。

交通工具的控制装置100包括获取模块110、第一确定模块120、第二确定模块130和控制模块140。步骤01可以由确定模块110实现，步骤02可以由第一确定模块120实现，步骤03可以由第二确定模块130实现，步骤04可以由控制模块140实现。

或者说，获取模块110用于获取车辆的自车位置、旁车位置和车辆的行点数据。第一确定模块120用于根据旁车位置和行点数据确定候选跟车目标。第二确定模块130用于根据候选跟车目标的位置和自车位置确定实际跟车目标。控制模块140用于根据实际跟车目标控制车辆进行自动跟车驾驶。

本申请实施方式还提供了一种交通工具。交通工具包括存储器和处理器。存储器中存储有计算机程序，处理器用于获取车辆的自车位置、旁车位置和车辆的行点数据，根据旁车位置和行点数据确定候选跟车目标，根据候选跟车目标的位置和自车位置确定实际跟车目标，根据实际跟车目标控制车辆进行自动跟车驾驶。

具体地，交通工具包括具有获取周围环境信息的传感器和获取当前位置的定位导航系统，传感器可以包括但不限于图像传感器，距离传感器。交通工具可以为但不限于车辆、飞行汽车等。以车辆为例，车辆包括传感器和处理器。车辆的传感器可以包括自动驾驶传感器等。

以下为便于描述，以车辆为例进行实施例展开。

请结合图3，具体地，在步骤01中，车辆可包括高精地图，车辆可通过高精地图实时确定自车所在的当前位置(自车位置)以及车辆当前位置区域的地图数据等。当前区域位置的地图数据可包括但不限于当前道路的形状、车道线、交通标志、车道限速、道路材质等信息。

需要说明的是，高精度地图中的高精度一方面是说地图的绝对坐标精度更高，达到亚米级的绝对精度，另一方面高精地图数据所含的道路交通信息元素及其属性更加丰富和细致，与普通导航电子地图相比，高精地图数据不仅有准确的坐标，还能准确的描绘道路形状、车道线、车道中心线和交通标志等，此外，还包括车道限速、道路材质等信息。

车辆可搭载有多种传感器，传感器可包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等。其中，摄像头是用来进行图像识别的，超声波雷达是3米及以下的测距使用，毫米波雷达是200米左右的测距，激光雷达是测距以及物体方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。车辆可通过摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器采集车辆周围的数据，并对传感器采集的数据进行处理，从而可识别出车辆周围的行驶车辆(旁车)，进而得到车辆周围的车辆(旁车)与当前车辆(自车)之间的相对位置关系。例如，当前车辆通过摄像头获取车外图像识别出当前车辆周围的车辆，并通过超声波雷达、毫米波雷达以及激光雷达测出当前车辆与周围车辆的距离和周围车辆的物体范围、高度、速度、姿态等参数，从而得到当前车辆与周围每辆车辆的相对位置关系。

可以理解地，由于在本申请中，要在车辆在自动驾驶或自动辅助驾驶过程中，使得自车可以选择一辆车辆作为跟车对象，从而跟车进行自动驾驶，而通常是以车辆前方的车辆作为跟车目标，因此，在一些实施方式中，旁车可以是自车前方的车辆，例如，可以是以行驶在与自车相同的车道上的前方车辆作为旁车，又例如，可以是以行驶在与自车相邻车道上且在自车前方的车辆作为旁车。另外，在其它的一些实施方式中，由于车辆两旁的车辆可能进行超车动作(自车两旁的车辆行驶速度大于自车)，因此，也可以将自车两旁的车辆作为旁车。

行点数据是指结合高精地图数据、车辆转向信号等预测出来的车辆预计的行驶轨迹中的点，行点数据之间的间隔相等，具体的大小不限，可以为0.5米、0.7米、1米、1.5米、2米甚至更长距离，行点数据的数量以及之间的间隔可结合车辆的CPU算力以及实际效果进行调整，例如，在本申请中，行点数据之间的间隔为一米，行点数据的个数可以为50个，且多个行点数据以车辆的自车为起始依据，依次沿自车前进方向排布。可以理解地，行点数据与自车的预计行驶轨迹相关，而车辆行驶过程中，自车位置不断变化，因此，行点数据的会随着自车发生变化。

在步骤02中，根据旁车位置和行点数据确定候选跟车目标。可以理解地，由于旁车的数量可包括多个，因此，需要对旁车进行筛选，而将不可能作为跟车目标的旁车筛除。具体地，可根据每辆旁车的位置和行点数据计算出每辆旁车与行点数据中每个点之间的距离，从而旁车与行点数据中每个点之间的距离候选跟车目标。

在步骤03中，根据候选跟车目标的位置和自车位置确定实际跟车目标，其中，可根据候选跟车目标的位置和自车位置计算出每辆候选跟车目标与自车的距离，从而根据候选跟车目标与自车的距离选择一个候选跟车目标中作为实际跟车目标。

在步骤04中，根据实际跟车目标控制车辆进行自动跟车驾驶。具体地，可以结合实际跟车目标和自车距离、当前道路限速等因素，自动调整自车车速，使得自车既不超速、又保持安全距离，给用户更好的驾驶体验。

本申请的交通工具的控制方法、控制装置和交通工具中，通过获取到自车本身的自车位置、自车周围车辆的旁车位置以及根据自车预计的行驶轨迹得到行点数据，并根据旁车位置与行点数据的距离从而对旁车进行筛选，筛选出候选跟车目标，再根据候选跟车目标与自车的位置关系确定出实际跟车目标，最后控制自车以实际跟车目标作为跟车目标进行自动跟车驾驶。如此，实现了车辆自动跟车驾驶。

优选地，请参阅图4，在某些实施方式中，步骤01包括子步骤：

011：获取车辆的自车位置和旁车位置，旁车位置位于自车位置预设距离内；

012：根据车辆的自车位置、道路信息和行驶信息预测车辆的行驶轨迹；

013：通过抽稀算法对预设距离内的行驶轨迹进行处理得到行点数据。

在某些实施方式中，子步骤011-013可以由获取模块110来实现。或者说，获取模块110用于获取车辆的自车位置和旁车位置，旁车位置位于自车位置预设距离内，获取模块110用于根据车辆的自车位置、道路信息和行驶信息预测车辆的行驶轨迹，获取模块110还用于通过抽稀算法对预设距离内的行驶轨迹进行处理得到行点数据。

在某些实施方式中，处理器用于获取车辆的自车位置和旁车位置，旁车位置位于自车位置预设距离内，并根据车辆的自车位置、道路信息和行驶信息预测车辆的行驶轨迹，以及通过抽稀算法对预设距离内的行驶轨迹进行处理得到行点数据。

具体地，自车位置可以为自车在高精地图中的位置。自车位置可以包括自车所在的行驶车道、经纬度信息等。道路信息可以包括但不限于车道信息、道路材质信息以及道路标志提醒等。道路信息可以从高精地图和/或传感器检测得到。行驶信息可包括速度信息、是否转向更换车道、是否超车等信息。

由于旁车的数量越多，则车辆的数据处理量越大，效率低，因此，可对车辆周围的车辆进行筛选，将在与自车的距离为预设距离范围内时，可将车辆作为旁车，而将预设距离范围以外的车辆滤除。进而根据传感器检测出旁车的位置。预设的车辆的行驶轨迹是指车辆即将要通过的路线。也即是，车辆是沿着预设的车辆的行驶轨迹行驶。

进一步地，可通过抽稀算法对预设距离内的行驶轨迹进行处理得到行点数据，其中，行点数据中包括多个等间隔设置的点。本领域技术人员可以理解，在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下，最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。因此，本申请通过抽稀算法对车辆预设距离内的行驶轨迹进行处理得到行点数据，使得行点数据既能够表征车辆预计距离内的预设行驶轨迹，同时，能够节省存储空间。

如此，通过得到车辆的自车位置、道路信息和行驶信息预测车辆的行驶轨迹，并通过抽稀算法得到表征预测的车辆行驶轨迹的行点数据，从而可以实现通过行点数据与旁车位置来确定出候选跟车目标。

优选地，请参阅图5，在某些实施方式中，步骤02包括子步骤：

021：由自车向前进方向依次计算旁车位置到行点数据对应的距离；

022：在旁车位置到行点数据对应的最小距离小于距离阈值的情况下，确定对应的旁车为候选跟车目标。

在某些实施方式中，子步骤021和022可以由第一确定模块120来实现。或者说第一确定模块120用于由自车向前进方向依次计算旁车位置到行点数据对应的距离，获取模块110用于在旁车位置到行点数据对应的最小距离小于距离阈值的情况下，确定对应的旁车为候选跟车目标。

在某些实施方式中，处理器用于由自车向前进方向依次计算旁车位置到行点数据对应的距离，以及在旁车位置到行点数据对应的最小距离小于距离阈值的情况下，确定对应的旁车为候选跟车目标。

具体地，建立二维直角坐标系，以车道为横向坐标(x轴)，以自车的行进方向为纵向坐标(y轴)，使得自车位置、旁车位置以及行点数据都落在该二维直角坐标系中，从而，得到自车位置、旁车位置以及行点数据在二位直角坐标系中的位置坐标。可以理解地，由于在行驶的过程中，自车位置、旁车位置以及行点数据实施在发生变化，且自车、旁车以及行点数据之间的相对位置变化不大，因此，在一些实施方式中，二维直角坐标系可以以自车位置为原点，使得二位直角坐标系为动态坐标系，当然，在另一些实施方式中，也可以以其它位置作为坐标原点，也即是，二维直角坐标系的坐标原点的位置不限。

另外，在其它的一些示例中，可以不用构建二维直角坐标系，而直接采用高精地图中的坐标系。

进一步地，处理器还可预置有距离阈值，距离阈值用于初步筛选哪些旁车可以作为跟车目标，从而将可以作为跟车目标的旁车作为候选跟车目标。具体而言，获取每辆旁车的位置坐标以及行点数据的位置坐标，并将旁车的位置坐标沿自车行进方向依次与每个行点数据的位置坐标计算，得到旁车位置与每个行点数据之间的直线距离，以及将旁车位置与每个行点数据之间的直线距离与距离阈值比较，在直线距离小于距离阈值时，将对应的旁车作为候选跟车目标，在直线距离大于或等于距离阈值时，忽略该旁车位置对应的旁车。

距离阈值的具体大小不限，可根据实际情况进行选择，例如，在本申请中，可以以车道宽度为依据设置距离阈值，车辆可从高精数据可以获取到车道宽度，并将距离阈值设定为车道宽度的二分之一。

如此，通过旁车与行点数据之间的距离对旁车筛选，去除了非跟车目标，得到候选跟车目标。

优选地，请参阅图6，在某些实施方式中，步骤021包括：

0211：对于相邻两个行点数据，在旁车位置到后一个行点数据对应的距离大于旁车位置到前一个行点位置的距离的情况下，停止计算旁车位置到后续的行点数据对应的距离。

在某些实施方式中，步骤0211可以由第一确定模块120来实现。或者说，第一确定模块120用于对于相邻两个行点数据，在旁车位置到后一个行点数据对应的距离大于旁车位置到前一个行点位置的距离的情况下，停止计算旁车位置到后续的行点数据对应的距离。

在某些实施方式中，处理器用于对于相邻两个行点数据，在旁车位置到后一个行点数据对应的距离大于旁车位置到前一个行点位置的距离的情况下，停止计算旁车位置到后续的行点数据对应的距离。

可以理解地，由于在本申请中，多个行点数据是由自车向前进方向延伸排列，并且将每个旁车位置与沿行进方向的行点数据依次进行计算，得到旁车位置与每个行点数据的直线距离。因此，旁车位置到每个行点数据之间的直线距离有三种情况，第一种为旁车位置依次与行点数据计算得到的直线距离越来越小，第二种是旁车位置依次与行点数据计算得到的直线距离越来越大，第三种是旁车位置依次与行点数据计算得到的距离先变小再变大。而在以旁车与多个行车数据之间得到的多个直线距离后，以多个直线距离中最小距离与距离阈值进行比较，从而确定当前旁车是否为候选跟车目标。因此，对于相邻两个行点数据，在旁车位置到后一个行点数据对应的距离大于旁车位置到前一个行点数对应的距离的情况下，前一个行点数据已经是最小距离，没有必要再计算下去，可以停止计算旁车位置到后续的行点数据对应的距离。

如此，通过判断旁车位置与相邻两个行车数据的距离大小，从而在旁车位置到后一个行点数据对应的距离大于旁车位置到前一个行点位置的距离的情况下降低了数据处理量，节省了处理时间，提高了计算效率。

优选地，请参阅图7，在某些实施方式中，步骤03包括：

031：计算各个候选跟车目标到的位置到自车位置的车辆距离；

032：确定车辆距离最小的候选跟车目标为实际跟车目标。

在某些实施方式中，步骤031和032可以由第二确定模块130来实现。或者说，第二确定模块130用于计算各个候选跟车目标到的位置到自车位置的车辆距离，并确定车辆距离最小的候选跟车目标为实际跟车目标。

在某些实施方式中，处理器用于计算各个候选跟车目标到的位置到自车位置的车辆距离，并确定车辆距离最小的候选跟车目标为实际跟车目标。

具体地，获取各个候选跟车目标的位置坐标以及自车的位置坐标，并将各个候选跟车目标的位置坐标与自车的位置坐标进行计算，得到各个旁车位置与自车之间的车辆距离，以及将各个旁车位置与自车之间的车辆距离之间进行比较，得到距离最小的车辆距离，最后将车辆距离最小所对应的候选跟车目标作为实际跟车目标。

如此，通过以与自车距离最小的候选跟车目标作为实际跟车目标，从而自车可以与最近的车辆作为跟车目标实现自动跟车驾驶。

优选地，请参阅图8，在某些实施方式中，步骤04还包括：

041：获取实际跟车目标和自车位置的跟车距离和道路信息；

042：根据跟车距离和道路信息调节车辆的车速；

043：在跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息。

在某些实施方式中，步骤041-043可以由控制模块140来实现。或者说，控制模块140用于获取实际跟车目标和自车位置的跟车距离和道路信息，控制模块140用于根据跟车距离和道路信息调节车辆的车速。控制模块140还用于在跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息。

在某些实施方式中，处理器用于获取实际跟车目标和自车位置的跟车距离和道路信息，根据跟车距离和道路信息调节车辆的车速，以及在跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息。

实际跟车目标与自车位置的跟车距离可以由传感器获得，道路信息可以在高精地图中获取，道路信息可以包括道路材质、道路标识等，例如限速标识提醒等，如此，可以根据跟车距离和道路信息调节车辆的车速。使得车辆既不超速、又保持安全距离，给用户更好的驾驶体验。

提示信息可以包括颜色提醒和/或声音提醒。例如，在一些示例中，在得到实际跟车目标后，结合实际跟车目标和自车距离的变化，对于实际跟车目标紧急刹车或者有旁车忽然加塞的场景，做一些警示处理，例如车辆渲染成红色，并且发出警报音，以达到提醒用户的目的。

如此，通过根据跟车距离和道路信息调节车辆的车速，以及在跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息，避免了车辆违规，也能够进一步地保证了车辆安全。

请参阅图9，在某些实施方式中，控制方法还包括

05：在车辆的显示屏标识出实际跟车目标。

在某些实施方式中，步骤05可以由控制模块140实现，或者说，控制模块140可以用于在车辆的显示屏标识出实际跟车目标。

在某些实施方式中，处理器用于在所述车辆的显示屏标识出所述实际跟车目标。

请进一步地结合图3，在确认实际跟车目标后，可以在显示屏显示的自动驾驶环境模拟场景中，对跟车目标进行特殊颜色的渲染，例如蓝色、黄色或者其它颜色。如此，从视觉上区别于其他车辆，让用户明确了解到实际跟车目标。提示用户体验。

本申请实施方式还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一实施方式的自动构建方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的软件来完成。程序可存储于一非易失性计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式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方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式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。同时，参考术语“第一”、“第二”等的描述意在将同类或相似操作区别开来，“第一”与“第二”之间在某些实施方式中具有前后逻辑关系，在某些实施方式中并不一定具有逻辑或前后关系，需要根据实际实施例进行判定，不应该仅通过字面意思进行判定。

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，表示包括一个或更多个用于实现特定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。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，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方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种交通工具的控制方法，其特征在于，包括：

获取车辆的自车位置、旁车位置和所述车辆的行点数据；

根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标；

根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标；和

根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述获取车辆的行点数据、自车位置和旁车位置，包括：

获取所述车辆的自车位置和旁车位置，所述旁车位置位于所述自车位置预设距离内；

根据所述车辆的所述自车位置、道路信息和行驶信息预测所述车辆的行驶轨迹；

通过抽稀算法对预设距离内的所述行驶轨迹进行处理得到所述行点数据。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标，包括：

由自车向前进方向依次计算所述旁车位置到所述行点数据对应的距离；

在所述旁车位置到所述行点数据对应的最小距离小于距离阈值的情况下，确定对应的旁车为候选跟车目标。

4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述由自车向前进方向依次计算所述旁车位置到所述行点数据对应的距离，包括：

对于相邻两个所述行点数据，在所述旁车位置到后一个所述行点数据对应的距离大于所述旁车位置到前一个所述行点数据对应的距离的情况下，停止计算所述旁车位置到后续的所述行点数据对应的距离。

5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标，包括：

计算各个所述候选跟车目标到的位置到所述自车位置的车辆距离；

确定所述车辆距离最小的所述候选跟车目标为实际跟车目标。

6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶，包括：

获取所述实际跟车目标和所述自车位置的跟车距离和道路信息；

根据所述跟车距离和所述道路信息调节所述车辆的车速；

在所述跟车距离变化超过预设条件的情况下，发出提示信息。

7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

在所述车辆的显示屏标识出所述实际跟车目标。

8.一种交通工具的控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆的自车位置、旁车位置和所述车辆的行点数据；

第一确定模块，用于根据所述旁车位置和所述行点数据确定候选跟车目标；

第二确定模块，用于根据所述候选跟车目标的位置和所述自车位置确定实际跟车目标；和

控制模块，用于根据所述实际跟车目标控制所述车辆进行自动跟车驾驶。

9.一种交通工具，其特征在于，所述交通工具包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的控制方法。

10.一种计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的控制方法。

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