CN114228713A - 一种交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备，方法包括：获取目标雷达数据及目标图像数据；将目标雷达数据与目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；根据横向距离获取转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，实现稳定跟车。上述交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备，通过设置雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，通过数据处理装置对车辆信息处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，实现平滑跟车，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及辅助驾驶技术领域，特别涉及一种交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备。
背景技术
随着科技的快速发展和技术的不断成熟，汽车的智能化程度越来越高。在交通拥堵工况下，驾驶员需要频繁的踩油门、刹车、换挡等一系列操作，极易造成驾驶疲劳。为缓解驾驶员在此种环境下的疲劳，保障驾驶安全、提高驾驶舒适性及交通运行效率，开发了交通拥堵辅助系统，即TJA（Traffic Jam Assist）。
辅助驾驶顾名思义是在驾驶者驾驶车辆的过程中提供辅助支持，使驾驶者更轻松更安全的驾驶车辆行驶在道路上，例如，车道保持辅助系统、自动泊车辅助系统等都是用于辅助驾驶的。
现有技术当中，由于不能很好的识别前车并调节与前车的相对速度，导致在交通拥堵状态，尤其是在低速行驶时，不能实现平滑跟车、与前车之间容易出现跟车状态不稳定的情况，增加了交通事故发生率的同时，也影响了用户体验。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备，用于解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
本发明一方面提供一种交通拥堵辅助驾驶方法，所述方法通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，所述交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，所述数据处理装置获取并处理所述雷达以及所述摄像头采集到的数据信息；
所述方法应用于所述数据处理装置，所述方法包括：
获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；
根据所述横向距离获取车辆的转向控制量，根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量，根据所述转向控制量与所述速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
上述交通拥堵辅助驾驶方法，通过设置多个雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，并通过数据处理装置对车辆信息加以处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，用以获得更精准的跟车数据，实现平滑跟车，具体的，根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车，降低了交通事故发生率的同时，也提高了用户体验，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
另外，根据本发明上述的交通拥堵辅助驾驶方法，还可以具有如下附加的技术特征：
进一步地，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤包括：
当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于直线行驶状态时，获取车辆与车道线中心的横向距离偏差以及航向角偏差；
结合预训练的PID修正模型，根据所述横向距离偏差以及所述航向角偏差获取车辆的修正反馈信息，根据所述修正反馈信息获取车辆的转向控制量。
进一步地，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤还包括：
当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于弯道行驶状态时，根据所述弯道的曲率，结合所述预训练的PID修正模型，获取车辆在进入此弯道时的前馈量；
结合所述前馈量以及所述修正反馈信息，获取车辆的转向控制量。
进一步地，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤包括：
当车辆位于车道线不可识别的车道内、且有前车的情况时，获取车辆与前车的横向距离及纵向距离；
根据所述横向距离及所述纵向距离，结合跟踪算法进行跟踪计算，获取车辆的转向控制量。
进一步地，所述根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量的步骤包括：
当车辆的行驶速度大于预设速度时，获取车辆与前车的纵向距离以及横向距离，结合预训练的调节函数，获得车速调节加速度；
根据所述车速调节加速度，获取车辆的速度调节量。
进一步地，所述根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量的步骤包括：
当车辆的行驶速度不大于预设速度时，获取前车与车辆的相对速度，根据所述相对速度，得到前车与车辆的相对距离；
根据所述相对距离，获取车辆的速度调节量。
进一步地，所述获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据的步骤包括：
获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
根据预设规则对所述目标雷达数据以及所述目标图像数据进行数据处理；
判断数据处理后的目标雷达数据与数据处理后的目标图像数据是否存在目标交集；
若是，则执行所述结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理的步骤；
若否，则在车辆的前方纵向距离上，追随最近车辆。
本发明另一方面提供一种交通拥堵辅助驾驶系统，所述系统通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，所述交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，所述数据处理装置获取并处理所述雷达以及所述摄像头采集到的数据信息；
所述系统应用于所述数据处理装置，所述系统包括：
获取模块，用于获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
数据处理模块，用于结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；
调整模块，用于根据所述横向距离获取车辆的转向控制量，根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量，根据所述转向控制量与所述速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
上述交通拥堵辅助驾驶系统，通过设置多个雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，并通过数据处理装置对车辆信息加以处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，用以获得更精准的跟车数据，实现平滑跟车，具体的，根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车，降低了交通事故发生率的同时，也提高了用户体验，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
本发明另一方面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述的交通拥堵辅助驾驶方法。
本发明另一方面还提供一种数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的交通拥堵辅助驾驶方法。
附图说明
图1为本发明第一实施例中交通拥堵辅助驾驶方法的流程图；
图2为本发明第二实施例中交通拥堵辅助驾驶方法的流程图；
图3为本发明第二实施例中在车道线可识别情况下的跟车示意图；
图4为本发明实测的跟车效果对比图；
图5为本发明第三实施例中交通拥堵辅助驾驶系统的系统框图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本申请提供的交通拥堵辅助驾驶方法，通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，数据处理装置获取并处理雷达以及摄像头采集到的数据信息。进一步的，本专利仅涉及的TJA(交通拥堵辅助功能) 实现策略。其是通过多传感（雷达+摄像头）实时测量与前车的距离和速度，经融合，计算出合适的加/减速度、航向角，实现对车辆的纵向控制和横向控制，通过执行器对车辆行驶状态自动调节，从而实现本车对前车以安全的行车车距，稳定、平滑地跟随。
在本系统中，存在两个感知传感器——雷达和摄像头，其都可以提供前方目标信息。但是由于雷达和摄像头目标识别原理，以及对外界环境敏感度不同，它们的信息不会一致，且不同的应用场景，观测量可信度也有差异——如光线亮度对摄像头影响就大于雷达；不同车速，雷达和摄像观测精度也是不同。由此，本专利首先设计一种可调干扰因子数据处理模型，以实现数据融合，同时动态反应外部对系统的干扰影响，具体的，数据处理模型采用的卡尔曼（Kalman）算法。
本专利尤其针对低速跟车进行调优，在实车测试中（见图4），前车以4~8km/h前进，本车能稳定跟随，车间距离和本车速度平滑，用户体验感好。本专利在相关项目中实施，功能和性能符合设计要求。
实施例一
请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的交通拥堵辅助驾驶方法，应用于数据处理装置，所述方法包括步骤S101至步骤S103：
S101、获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据。
在本申请中，主要考虑两个因素对方法的干扰，自车车速以及外部光线情况，其中，自车车速可由本车can总线信息得到，外部光线情况可由摄像头里Sensor的增益和曝光值标定出光照强度。在本发明申请中，将车速与雷达的干扰因子映射；同时，把车速+光照强度与摄像头的干扰因子映射。
S102、结合预训练的数据处理模型，将目标雷达数据与目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离。
在本申请中，将干扰因子测量方差带入到卡尔曼滤波融合算法，即可得到更精准的目标信息，从而得到车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离。
S103、根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
综上，本发明上述实施例当中的交通拥堵辅助驾驶方法，通过设置多个雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，并通过数据处理装置对车辆信息加以处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，用以获得更精准的跟车数据，实现平滑跟车，具体的，根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车，降低了交通事故发生率的同时，也提高了用户体验，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
实施例二
请查阅图2，所示为本发明第二实施例中的交通拥堵辅助驾驶方法，应用于数据处理装置，所述方法包括步骤S201至步骤S206：
S201、获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据。
S202、根据预设规则对目标雷达数据以及目标图像数据进行数据处理。
S203、判断数据处理后的目标雷达数据与数据处理后的目标图像数据是否存在目标交集。
在本方法，因为雷达和摄像头都可提供目标信息，可能存在它们识别的目标不是同一个，因此需要一定规则进行判定。本方法以一定半径R，以摄像头目标距离（XM,YM）和雷达目标距离（XC,YC）为圆心，分别得到两个圆的标准方程，并求解。
如有解，则进行数据融合；如果无解，则追随最近纵向距离的前方目标。
即若数据处理后的目标雷达数据与数据处理后的目标图像数据不存在目标交集，则执行步骤S204；
S204、在车辆的前方纵向距离上，追随最近车辆。
若数据处理后的目标雷达数据与数据处理后的目标图像数据存在目标交集，则执行步骤S205；
S205、结合预训练的数据处理模型，将目标雷达数据与目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离。
S206、根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
作为一个具体示例，在根据横向距离获取车辆的转向控制量的步骤中：
当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于直线行驶状态时，获取车辆与车道线中心的横向距离偏差以及航向角偏差；结合预训练的PID修正模型，根据横向距离偏差以及航向角偏差获取车辆的修正反馈信息，根据修正反馈信息获取车辆的转向控制量。
进一步的，当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于弯道行驶状态时，根据弯道的曲率，结合预训练的PID修正模型，获取车辆在进入此弯道时的前馈量；结合前馈量以及修正反馈信息，获取车辆的转向控制量。
当车辆位于车道线不可识别的车道内、且有前车的情况时，获取车辆与前车的横向距离及纵向距离；
根据横向距离及纵向距离，结合跟踪算法进行跟踪计算，获取车辆的转向控制量。
如图3所示，点（xr,yr）代表前车，在车道线可识别情况下，以本车与车道线中心横向距离偏差，航向角偏差为调节量，通过PID算法实时修正（反馈）；同时对于弯道，根据曲率，求出前馈量。系统最终输出反馈+前馈的转向控制量。
在车道线不可识别，且有前车情况下，以前车的横/纵向距离，采用纯几何跟踪算法（如图3所示），得到转向控制量。基本公式：δ=arctan（2Le/ld 2）
进一步的，在根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量的步骤中：
当车辆的行驶速度大于预设速度时，获取车辆与前车的纵向距离以及横向距离，结合预训练的调节函数，获得车速调节加速度；根据车速调节加速度，获取车辆的速度调节量。
进一步的，当车辆的行驶速度不大于预设速度时，获取前车与车辆的相对速度，根据相对速度，得到前车与车辆的相对距离；根据相对距离，获取车辆的速度调节量。
即，在纵向控制过程中，本方法采用双PID算法，对速度差和距离差进行修正调节。
（a）为保证动态和稳态平滑性，本系统引入e为底的衰减函数，以速度差、距离差的变量，得到衰减系数，并乘以渴望加速度，得到输出加速度（取最小输出加速度），即ar=（1-1/eA△）*ad，注：A是标定量；△是差值；ad是渴望加速度；ar是输出加速度。
（b）在低速情况（小于10km/h），对于与前车的期望安全距离计算，引入相对速度，表征前车运动趋式，避免跟车慢，速度起伏，频繁刹停。
Dw=Th*Vt－K*（Vh－Vt）+D0
注：Dw：当前车间距离；Vt：本车车速；Th：车间时距；Vh：前车车速；D0：最小安全车距；K：调节系数。
综上，本发明上述实施例当中的交通拥堵辅助驾驶方法，通过设置多个雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，并通过数据处理装置对车辆信息加以处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，用以获得更精准的跟车数据，实现平滑跟车，具体的，根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车，降低了交通事故发生率的同时，也提高了用户体验，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
实施例三
请参阅图5，所示为本发明第三实施例中的交通拥堵辅助驾驶系统，所述系统通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，所述交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，所述数据处理装置获取并处理所述雷达以及所述摄像头采集到的数据信息；
所述系统应用于所述数据处理装置，所述系统包括：
获取模块，用于获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
数据处理模块，用于结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；
调整模块，用于根据所述横向距离获取车辆的转向控制量，根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量，根据所述转向控制量与所述速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
综上，本发明上述实施例当中的交通拥堵辅助驾驶系统，通过设置多个雷达以及摄像头用以有效采集路面上的车辆信息，并通过数据处理装置对车辆信息加以处理，从而获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离，用以获得更精准的跟车数据，实现平滑跟车，具体的，根据横向距离获取车辆的转向控制量，根据纵向距离结合当前车速获取车辆的速度调节量，根据转向控制量与速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车，降低了交通事故发生率的同时，也提高了用户体验，解决现有技术中不能实现平滑跟车，容易发生交通事故的技术问题。
此外，本发明的实施例还提出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上述实施例中方法的步骤。
此外，本发明的实施例还提出一种数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述实施例中方法的步骤。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明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，多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系统执行的软件或固件来实现。例如，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（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
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发明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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述方法通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，所述交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，所述数据处理装置获取并处理所述雷达以及所述摄像头采集到的数据信息；
所述方法应用于所述数据处理装置，所述方法包括：
获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；
根据所述横向距离获取车辆的转向控制量，根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量，根据所述转向控制量与所述速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
2.根据权利要求1所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤包括：
当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于直线行驶状态时，获取车辆与车道线中心的横向距离偏差以及航向角偏差；
结合预训练的PID修正模型，根据所述横向距离偏差以及所述航向角偏差获取车辆的修正反馈信息，根据所述修正反馈信息获取车辆的转向控制量。
3.根据权利要求2所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤还包括：
当车辆位于车道线可识别的车道内、且处于弯道行驶状态时，根据所述弯道的曲率，结合所述预训练的PID修正模型，获取车辆在进入此弯道时的前馈量；
结合所述前馈量以及所述修正反馈信息，获取车辆的转向控制量。
4.根据权利要求1所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述横向距离获取车辆的转向控制量的步骤包括：
当车辆位于车道线不可识别的车道内、且有前车的情况时，获取车辆与前车的横向距离及纵向距离；
根据所述横向距离及所述纵向距离，结合跟踪算法进行跟踪计算，获取车辆的转向控制量。
5.根据权利要求1所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量的步骤包括：
当车辆的行驶速度大于预设速度时，获取车辆与前车的纵向距离以及横向距离，结合预训练的调节函数，获得车速调节加速度；
根据所述车速调节加速度，获取车辆的速度调节量。
6.根据权利要求1所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量的步骤包括：
当车辆的行驶速度不大于预设速度时，获取前车与车辆的相对速度，根据所述相对速度，得到前车与车辆的相对距离；
根据所述相对距离，获取车辆的速度调节量。
7.根据权利要求1所述的交通拥堵辅助驾驶方法，其特征在于，所述获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据的步骤包括：
获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
根据预设规则对所述目标雷达数据以及所述目标图像数据进行数据处理；
判断数据处理后的目标雷达数据与数据处理后的目标图像数据是否存在目标交集；
若是，则执行所述结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理的步骤；
若否，则在车辆的前方纵向距离上，追随最近车辆。
8.一种交通拥堵辅助驾驶系统，其特征在于，所述系统通过一交通拥堵辅助驾驶设备实现，所述交通拥堵辅助驾驶系统包括设置在车身上的数据处理装置、多个雷达以及摄像头，所述数据处理装置获取并处理所述雷达以及所述摄像头采集到的数据信息；
所述系统应用于所述数据处理装置，所述系统包括：
获取模块，用于获取雷达采集的目标雷达数据以及摄像头采集到的目标图像数据；
数据处理模块，用于结合预训练的数据处理模型，将所述目标雷达数据与所述目标图像数据按预设规则进行数据处理，获得车辆的当前车速、车辆与前车的纵向距离以及横向距离；
调整模块，用于根据所述横向距离获取车辆的转向控制量，根据所述纵向距离结合所述当前车速获取车辆的速度调节量，根据所述转向控制量与所述速度调节量调整车辆的运行状态，辅助驾驶，实现稳定跟车。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1－7任一所述的交通拥堵辅助驾驶方法。
10.一种数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1－7任一所述的交通拥堵辅助驾驶方法。
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