CN114872700A - 一种巡航跟车距离调节方法及装置 - Google Patents

一种巡航跟车距离调节方法及装置 Download PDF

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CN114872700A CN202110082506.1A CN202110082506A CN114872700A CN 114872700 A CN114872700 A CN 114872700A CN 202110082506 A CN202110082506 A CN 202110082506A CN 114872700 A CN114872700 A CN 114872700A
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单添垚
陈聪
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Abstract

本申请提供了一种巡航跟车距离调节方法及装置，该方法中，在基于目标车辆设定的档位及目标车辆的速度确定初始跟车距离的基础上，对于目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息，并基于环境信息，对初始跟车距离进行调节，实现结合环境信息，对跟车距离进行调节，使跟车距离调节更加准确，保证跟车更加安全，改善自适应巡航系统的跟车性能。

Description

一种巡航跟车距离调节方法及装置
技术领域
本申请涉及智能交通技术领域，特别涉及一种巡航跟车距离调节方法及装置。
背景技术
自适应巡航系统(ACC)是一种智能化的自动控制系统，属于主动安全技术，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。自适应巡航系统的功能是在传统定速巡航的基础上，采用雷达探测前方车辆与本车的相对距离和相对速度，主动控制本车行驶速度，以达到自动跟车巡航的目的。根据前方是否有车，系统可以在定速巡航和跟车巡航之间自动切换。
其中，在自适应巡航系统中，一般会设置跟车时距调节开关，跟车时距调节开关一般由3-7档，在用户选择档位后，自适应巡航系统可以根据用户选择的档位及车辆的当前车速，调节跟车时距，实现跟车。
但是，目前自适应巡航系统跟车的性能仍有待提高。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种巡航跟车距离调节方法及装置，以达到提高自适应巡航系统跟车的性能的目的，技术方案如下：
一种巡航跟车距离调节方法，包括：
获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的；
对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息；
基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
一种巡航跟车距离调节装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的；
环境监测模块，用于对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息；
调节模块，用于基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
在本申请中，在基于目标车辆设定的档位及目标车辆的速度确定初始跟车距离的基础上，对于目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息，并基于环境信息，对初始跟车距离进行调节，实现结合环境信息，对跟车距离进行调节，使跟车距离调节更加准确，保证跟车更加安全，改善自适应巡航系统的跟车性能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的巡航跟车距离调节方法实施例1的流程图；
图2是本申请提供的三个车道均有车辆的交通流场景示意图；
图3是本申请提供的本车及本车道右侧车道有车辆的交通流场景示意图；
图4是本申请提供的本车及本车道左侧车道有车辆的交通流场景示意图；
图5是本申请提供的巡航跟车距离调节方法实施例2的流程图；
图6是本申请提供的巡航跟车距离调节方法实施例3的流程图；
图7是本申请提供的巡航跟车距离调节方法实施例4的流程图；
图8是本申请提供的一种巡航跟车距离调节装置的逻辑结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，为本申请提供的一种巡航跟车距离调节方法实施例1的流程图，可以包括以下步骤：
步骤S11、获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的。
本实施例中，所述获取目标车辆的初始跟车距离的过程，可以包括但不局限于：
利用第一关系式
Figure BDA0002909576010000032
计算目标车辆的初始跟车距离；
其中，Ddrvrtgt为目标车辆的初始跟车距离，vego为目标车辆的速度，
Figure BDA0002909576010000031
是目标车辆对应的跟车时间系数，其与目标车辆的速度和目标车辆设定的档位相关，SetDistLvl_indx为目标车辆设定的档位，d_0表示最小跟车距离。
步骤S12、对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息。
本实施例中，与所述目标车辆的跟车性能关联的环境可以包括：雨雪环境、路面类型、坡道等级、黑暗光线环境、前方车辆类型和车流运行情况中的任意一种或多种。
对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息，可以包括但不局限于：
S121、利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息；
和/或，S122、对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息；
和/或，S123、对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息；
和/或，S124、判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果；
和/或，S125、识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息；
和/或，S126、确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
本实施例中，利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，可以包括：
S1211、利用所述目标车辆的雨雪传感器采集信息，及利用所述目标车辆的雨刮传感器采集雨刮档位信号和雨刮实际频率信号。
本实施例中，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，可以包括：
S1221、获取ADAS内部路面附着系数；
本实施例中，可以通过路面识别算法，获取ADAS内部路径附着系数。路面识别算法可以为现有技术中的路面识别算法，在此不再赘述。
S1222、分别判断所述ADAS内部路面附着系数与不同的附着系数监控门限之间的大小关系，是否符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系；
若符合，则执行步骤S1223。
S1223、判断符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系的持续时间是否满足设定持续时间；
若满足，则执行步骤S1224。
S1224、获取所述附着系数监控门限对应的路面类型信息。
步骤S1221-S1224可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000041
其中，RoadCof_sg表示ADAS内部路面附着系数，RoadCof_indx_u8表示路面类型信息，
Figure BDA0002909576010000051
分别表示不同的附着系数监控门限，thi，tMid，tLe分别表示
Figure BDA0002909576010000052
对应的设定大小关系的持续时间。
附着系数监控门限具体可以根据需要进行实车标定得到。
本实施例中，所述对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，可以包括：
S1231、获取针对所述目标车辆所处区域实时估计的坡度值。
S1232、分别判断所述坡度值与不同的坡道门限之间的大小关系，是否符合所述坡道门限对应的设定大小关系。
若符合，则执行步骤S1233。
S1233、获取所述坡道门限对应的坡道等级信息。
步骤S1231-S1233可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000053
其中，abs()表示绝对值，P_MinSlp_sg,P_MidSlp_sg,P_MaxSlp_sg分别表示不同的坡道门限，其中，0<P_MinSlp_sg<P_MidSlp_sg<P_MaxSlp_sg，SldGrd_indx_u8表示坡道等级信息。
本实施例中，所述判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，可以包括：
S1241、采集所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息。
S1242、根据所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果。
本实施例中，所述识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，可以包括：
S1251、基于所述目标车辆的前视摄像头，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息。
本实施例中，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，可以包括：
S1261、监控包含所述目标车辆的车道及其相邻车道的车流速度变化，并从地图信息中获取所述目标车辆的前方车辆汇入信息。
S1262、若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方无车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流。
正常车流，可以理解为：总体车流不拥堵，不用关注本车车道拥堵情况，此时设计为本车时距不补偿，不影响正常跟车选择。
S1263、若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方有车辆汇入，且在车辆时距范围内存在车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵。
旁车道汇入拥堵，可以理解为：如果是旁车道汇入工况，此时可以拉开距离，有效避让。
S1264、若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵。
普通拥堵可以理解为：需要拉近跟车距离，防止被旁车道反复加塞。
S1265、若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均不小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流。
现结合图2-4，对步骤S1361-S 1265进行说明，如图2所示，当本车的左车道(即车道1)中标识为03和05的车辆(表示为vobj03和vobj05)不汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_L(vobj03，vobj05)＝false)，且，本车的右车道(即车道3)中标识为04和06的车辆(表示为vobj04和vobj06)不汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_R(vobj04，vobj06)＝false)时，本车关联的车道的车流运行情况为正常车流(可以表示为Trafc_indx_en＝正常车流)。
当本车的左车道(即车道1)中标识为03和05的车辆(表示为vobj03和vobj05)汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_L(vobj03，vobj05)＝true)，且，本车的右车道(即车道3)中标识为04和06的车辆(表示为vobj04和vobj06)汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_R(vobj04，vobj06)＝true)，且在车辆时距范围内存在车辆汇入(可以表示为LneMrge_bl＝true)时，本车关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵(可以表示为Trafc_indx_en＝旁车道汇入拥堵)。
当本车的左车道(即车道1)中标识为03和05的车辆(表示为vobj03和vobj05)汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_L(vobj03，vobj05)＝true)，且，本车的右车道(即车道3)中标识为04和06的车辆(表示为vobj04和vobj06)汇入车道2(可以表示为Trafc_jam_R(vobj04，vobj06)＝true)，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入(可以表示为LneMrge_bl＝false)时，本车关联的车道的车流运行情况为普通拥堵(可以表示为Trafc_indx_en＝普通拥堵)。
如图3或图4所示，当所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入(表示为[Trafc_jam_L(vobj03，vobj05)＝true或Trafc_jam_R(vobj04，vobj06)＝true])，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入(表示为LneMrge_bl＝false)，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均小于限速值(表示为Trafc_jam_ego(vobj01，vobj02)＝true)时，所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵。
当所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入(表示为[Trafc_jam_L(vobj03，vobj05)＝true或Trafc_jam_R(vobj04，vobj06)＝true])，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入(表示为LneMrge_bl＝false)，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均不小于限速值(表示为Trafc_jam_ego(vobj01，vobj02)＝false)时，所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流。
步骤S13、基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
与步骤S12中监测得到的环境信息相对应，基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节，可以理解为：基于雨雪环境信息、路面类型信息、坡道等级信息、黑暗光线环境判断结果、前方车辆类型信息和目标车辆关联的车道的车流运行情况的任意一种或多种，对所述初始跟车距离进行调节。
具体地，基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节，可以包括：
S131、基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值；
和/或，S132、基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值；
和/或，S133、基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值；
和/或，S134、基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值；
和/或，S135、基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值；
和/或，S136、基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
S137、利用所述雨雪环境跟车距离补偿值，和/或，所述路面类型跟车距离补偿值，和/或，所述坡道跟车距离补偿值，和/或，所述黑暗光线环境跟车距离补偿值，和/或，所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，和/或，所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，对所述初始跟车距离进行补偿。
与步骤S1211相对应，基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值的过程，可以包括：
S1311、判断所述目标车辆的速度是否大于速度补偿门限；
若大于，则执行步骤S1332；若不大于，则执行步骤S1334。
S1332、在预先设定的多维表中查找与所述雨雪传感器采集的信息、所述雨刮档位信号和所述雨刮实际频率信号匹配的距离。
预先设定的多维表可以根据需求进行实车标定得到。
S1333、将查找到的距离作为雨雪环境跟车距离补偿值。
S1334、将数值0作为雨雪环境跟车距离补偿值。
步骤S1311-S1314可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000091
其中，
Figure BDA0002909576010000092
表示雨雪传感器采集的信息，
Figure BDA0002909576010000093
表示雨刮档位信号，
Figure BDA0002909576010000094
表示雨刮实际频率信号，Dwthsnsr表示雨雪环境跟车距离补偿值，WthSnsr_Spdthrd表示速度补偿门限，WthSnsr_Spdthrd的单位可以是m/s，fun_wthSnsr()表示用于在预先设定的多维表中查找信息的函数。
其中，速度补偿门限可以根据需求进行实车标定得到。
与步骤S1221-S1224相对应，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，可以包括：
S1321、获取所述路面类型信息对应的时距补偿时间。
S1322、将所述路面类型信息对应的时距补偿时间，与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到路面类型跟车距离补偿值。
步骤S1321-S1322可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000095
其中，tMidCof和tLoCof分别表示不同路面类型信息对应的时距补偿时间，DRoadCof表示路面类型跟车距离补偿值，路面类型跟车距离补偿值的单位可以是m。
与步骤S1231-S1233相对应，所述基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，可以包括：
S1331、若所述坡道等级信息表征坡道不具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则将数值0作为坡道跟车距离补偿值；
S1332、若所述坡道等级信息表征坡道具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则获取所述坡道等级信息对应的跟停距离补偿值，将所述跟停距离补偿值与所述目标车辆的最小跟车距离进行相减运算，得到坡道跟车距离补偿值。
步骤S1331-S1332可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000101
其中，P_d_MidSlp_sg，P_d_MaxSlp_sg分别表示不同的跟停距离补偿值，DSlpGrd表示坡道跟车距离补偿值。
本实施例中，跟停距离补偿值可以根据需求进行实车标定得到。
与步骤S1241-S1242相对应，所述基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，可以包括：
S1341、若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆处于黑暗光线环境，则获取黑暗光线环境下的时距补偿时间；
S1342、将所述黑暗光线环境下的时距补偿时间与所述目标车辆的速度进行相乘运算的结果，作为黑暗光线环境跟车距离补偿值；
S1343、若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆未处于黑暗光线环境，则将数值0作为黑暗光线环境跟车距离补偿值。
步骤S1341-S1343可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000102
其中，tNgtDk表示黑暗光线环境下的时距补偿时间，NgtDk_indx_bl表示黑暗光线环境判断结果。
黑暗光线环境下的时距补偿时间可以根据需求进行实车标定得到。
与步骤S1251相对应，所述基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，可以包括：
S1351、判断所述前方车辆类型信息表征的前方车辆是否为特殊车辆；
若是，则执行步骤S1352；若否，则执行步骤S1353。
特殊车辆可以为但不局限于：卡车或特种车。
S1352、获取特殊车辆的时间补偿系数，将所述特殊车辆的时间补偿系数与所述目标车辆进行相乘运算的结果，作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值。
S1353、将数值0作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值。
步骤S1351-S1353可以通过以下关系式执行：
Figure BDA0002909576010000111
其中，tvehClas表示特殊车辆的时间补偿系数，VehClas_indx_en表示前方车辆类型信息。
与步骤S1261-S1265相对应，所述基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，可以包括：
S1361、若所述车流运行情况为正常车流，则将数值0作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
S1362、若所述车流运行情况为普通拥堵，则将拥堵补偿时间系数与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到拥堵补偿值，将数值0减去所述拥堵补偿值得到的结果作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
S1363、若所述车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则将预先设定的距离补偿值作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
进一步的，拥堵距离补偿值如下
Figure BDA0002909576010000112
其中，tveh_Trafc_jam为正值，是拥堵补偿时间系数，通过符号变化缩短跟车距离；如果是旁车道汇入拥堵，则固定增加一个补偿值P_d_Trafc_jam_Comp_sg，拉大跟车距离增加交通流汇入安全性。
在本申请中，在基于目标车辆设定的档位及目标车辆的速度确定初始跟车距离的基础上，对于目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息，并基于环境信息，对初始跟车距离进行调节，实现结合环境信息，对跟车距离进行调节，使跟车距离调节更加准确，保证跟车更加安全，改善自适应巡航系统的跟车性能。
作为本申请另一可选实施例，参照图5，为本申请提供的一种巡航跟车距离调节方法实施例2的流程示意图，本实施例主要是对上述实施例1描述的巡航跟车距离调节方法的细化方案，如图5所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S21、获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的。
步骤S21的详细过程可以参见实施例1中步骤S11的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S22、利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息，并对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，并对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，并判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，并识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，并确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
本实施例中，利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息的详细过程，或，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，或，对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，或，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，或，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，或，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S22为实施例1中步骤S12的一种具体实施方式。
步骤S23、基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，及基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，及基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，及基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，及基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，及基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，或，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，或，基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，或，基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，或，基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，或，基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S24、从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
步骤S23-S24为实施例1中步骤S13的一种具体实施方式。
在本申请中，通过环境监测，得到雨雪环境信息、路面类型信息、坡道等级信息、黑暗环境判断结果、前方车辆类型信息及车流运行情况等多种环境信息，保证环境监测的全面性，在此基础上，从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将最大值与初始跟车距离进行相加运算，实现利用对跟车性能影响最大的环境信息，对初始跟车距离进行调节，保证调节的准确性。
作为本申请另一可选实施例，参照图6，为本申请提供的一种巡航跟车距离调节方法实施例3的流程示意图，本实施例主要是对上述实施例1描述的巡航跟车距离调节方法的细化方案，如图6所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S31、获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的。
步骤S31的详细过程可以参见实施例1中步骤S11的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S32、利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息，并对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，并对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，并判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，并识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，并确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
本实施例中，利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息的详细过程，或，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，或，对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，或，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，或，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，或，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S32为实施例1中步骤S12的一种具体实施方式。
步骤S33、基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，及基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，及基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，及基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，及基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，及基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，或，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，或，基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，或，基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，或，基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，或，基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S34、若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵或正常车流，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值和所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值中选择最大值。
步骤S35、将所述最大值、与普通拥堵或正常车流关联的跟车距离补偿值及所述初始跟车距离进行相加运算。
步骤S33-S35为实施例1中步骤S13的一种具体实施方式。
在本申请中，通过环境监测，得到雨雪环境信息、路面类型信息、坡道等级信息、黑暗环境判断结果、前方车辆类型信息及车流运行情况等多种环境信息，保证环境监测的全面性，在此基础上，根据车流运行情况，确定对初始跟车距离调节的方式，并利用确定的方式对初始跟车距离进行调节，保证调节的准确性。
作为本申请另一可选实施例，参照图7，为本申请提供的一种巡航跟车距离调节方法实施例4的流程示意图，本实施例主要是对上述实施例1描述的巡航跟车距离调节方法的细化方案，如图7所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：
步骤S41、获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的。
步骤S41的详细过程可以参见实施例1中步骤S11的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S42、利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息，并对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，并对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，并判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，并识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，并确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
本实施例中，利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息的详细过程，或，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，或，对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，或，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，或，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，或，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S42为实施例1中步骤S12的一种具体实施方式。
步骤S43、基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，及基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，及基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，及基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，及基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，及基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，或，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，或，基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，或，基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，或，基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，或，基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值的详细过程可以参见实施例1中的相关介绍，在此不再赘述。
步骤S44、若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与旁车道汇入拥堵关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
步骤S44为实施例1中步骤S13的一种具体实施方式。
在本申请中，通过环境监测，得到雨雪环境信息、路面类型信息、坡道等级信息、黑暗环境判断结果、前方车辆类型信息及车流运行情况等多种环境信息，保证环境监测的全面性，在此基础上，根据车流运行情况，确定对初始跟车距离调节的方式，并利用确定的方式对初始跟车距离进行调节，保证调节的准确性。
接下来对本申请提供的巡航跟车距离调节装置进行介绍，下文介绍的巡航跟车调节装置与上文介绍的巡航跟车距离调节方法可相互对应参照。
请参见图8，巡航跟车距离调节装置包括：获取模块100、环境监测模块200和调节模块300。
获取模块100，用于获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的；
环境监测模块200，用于对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息；
调节模块300，用于基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息；
和/或，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息；
和/或，对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息；
和/或，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果；
和/或，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息；
和/或，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
相应地，所述调节模块300，具体可以用于：
基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值；
和/或，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值；
和/或，基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值；
和/或，基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值；
和/或，基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值；
和/或，基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
利用所述雨雪环境跟车距离补偿值，和/或，所述路面类型跟车距离补偿值，和/或，所述坡道跟车距离补偿值，和/或，所述黑暗光线环境跟车距离补偿值，和/或，所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，和/或，所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，对所述初始跟车距离进行补偿。
本实施例中，所述调节模块300，具体可以用于：
从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
利用所述目标车辆的雨雪传感器采集信息，及利用所述目标车辆的雨刮传感器采集雨刮档位信号和雨刮实际频率信号；
所述调节模块300，具体用于：
判断所述目标车辆的速度是否大于速度补偿门限；
若大于，则在预先设定的多维表中查找与所述雨雪传感器采集的信息、所述雨刮档位信号和所述雨刮实际频率信号匹配的距离；
将查找到的距离作为雨雪环境跟车距离补偿值；
若不大于，则将数值0作为雨雪环境跟车距离补偿值。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
获取ADAS内部路面附着系数；
分别判断所述ADAS内部路面附着系数与不同的附着系数监控门限之间的大小关系，是否符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系；
若符合，则判断符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系的持续时间是否满足设定持续时间；
若满足，则获取所述附着系数监控门限对应的路面类型信息；
所述调节模块300，具体用于：
获取所述路面类型信息对应的时距补偿时间；
将所述路面类型信息对应的时距补偿时间，与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到路面类型跟车距离补偿值。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
获取针对所述目标车辆所处区域实时估计的坡度值；
分别判断所述坡度值与不同的坡道门限之间的大小关系，是否符合所述坡道门限对应的设定大小关系；
若符合，则获取所述坡道门限对应的坡道等级信息；
所述调节模块300，具体用于：
若所述坡道等级信息表征坡道不具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则将数值0作为坡道跟车距离补偿值；
若所述坡道等级信息表征坡道具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则获取所述坡道等级信息对应的跟停距离补偿值，将所述跟停距离补偿值与所述目标车辆的最小跟车距离进行相减运算，得到坡道跟车距离补偿值。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
采集所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息；
根据所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果；
所述调节模块300，具体用于：
若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆处于黑暗光线环境，则获取黑暗光线环境下的时距补偿时间；
将所述黑暗光线环境下的时距补偿时间与所述目标车辆的速度进行相乘运算的结果，作为黑暗光线环境跟车距离补偿值；
若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆未处于黑暗光线环境，则将数值0作为黑暗光线环境跟车距离补偿值。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
基于所述目标车辆的前视摄像头，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息；
所述调节模块300，具体用于：
判断所述前方车辆类型信息表征的前方车辆是否为特殊车辆；
若是，则获取特殊车辆的时间补偿系数，将所述特殊车辆的时间补偿系数与所述目标车辆进行相乘运算的结果，作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值；
若否，则将数值0作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值。
本实施例中，所述环境监测模块200，具体可以用于：
监控包含所述目标车辆的车道及其相邻车道的车流速度变化，并从地图信息中获取所述目标车辆的前方车辆汇入信息；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方无车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方有车辆汇入，且在车辆时距范围内存在车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均不小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流；
所述调节模块300，具体用于：
若所述车流运行情况为正常车流，则将数值0作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
若所述车流运行情况为普通拥堵，则将拥堵补偿时间系数与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到拥堵补偿值，将数值0减去所述拥堵补偿值得到的结果作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
若所述车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则将预先设定的距离补偿值作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
本实施例中，所述调节模块300，具体可以用于：
若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵或正常车流，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值和所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值中选择最大值；
将所述最大值、与普通拥堵或正常车流关联的跟车距离补偿值及所述初始跟车距离进行相加运算。
所述调节模块300，具体可以用于：
若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与旁车道汇入拥堵关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
所述获取模块100，具体可以用于：
利用第一关系式
Figure BDA0002909576010000211
计算目标车辆的初始跟车距离；
其中，Ddrvrtgt为目标车辆的初始跟车距离，vego为目标车辆的速度，
Figure BDA0002909576010000212
是目标车辆对应的跟车时间系数，其与目标车辆的速度和目标车辆设定的档位相关，SetDistLvl_indx为目标车辆设定的档位，d_0表示最小跟车距离。
在本申请的另一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行方法实施例1-4中任意一个方法实施例所介绍的巡航跟车距离调节方法的步骤。
在本申请的另一个实施例中，提供一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行方法实施例1-4中任意一个方法实施例所介绍的巡航跟车距离调节方法的步骤。
需要说明的是，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本申请所提供的一种检索方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (14)

1.一种巡航跟车距离调节方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的；
对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息；
基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息，包括：
利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，将采集到的信息作为雨雪环境信息；
和/或，对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息；
和/或，对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息；
和/或，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果；
和/或，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息；
和/或，确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节，包括：
基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值；
和/或，基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值；
和/或，基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值；
和/或，基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值；
和/或，基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值；
和/或，基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
利用所述雨雪环境跟车距离补偿值，和/或，所述路面类型跟车距离补偿值，和/或，所述坡道跟车距离补偿值，和/或，所述黑暗光线环境跟车距离补偿值，和/或，所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，和/或，所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，对所述初始跟车距离进行补偿。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述雨雪环境跟车距离补偿值，和/或，所述路面类型跟车距离补偿值，和/或，所述坡道跟车距离补偿值，和/或，所述黑暗光线环境跟车距离补偿值，和/或，所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，和/或，所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，对所述初始跟车距离进行补偿，包括：
从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标车辆的与雨雪环境相关的传感器采集信息，包括：
利用所述目标车辆的雨雪传感器采集信息，及利用所述目标车辆的雨刮传感器采集雨刮档位信号和雨刮实际频率信号；
所述基于所述雨雪环境信息，确定雨雪环境跟车距离补偿值，包括：
判断所述目标车辆的速度是否大于速度补偿门限；
若大于，则在预先设定的多维表中查找与所述雨雪传感器采集的信息、所述雨刮档位信号和所述雨刮实际频率信号匹配的距离；
将查找到的距离作为雨雪环境跟车距离补偿值；
若不大于，则将数值0作为雨雪环境跟车距离补偿值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标车辆所处区域的路面类型进行估算，得到路面类型信息，包括：
获取ADAS内部路面附着系数；
分别判断所述ADAS内部路面附着系数与不同的附着系数监控门限之间的大小关系，是否符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系；
若符合，则判断符合所述附着系数监控门限对应的设定大小关系的持续时间是否满足设定持续时间；
若满足，则获取所述附着系数监控门限对应的路面类型信息；
所述基于所述路面类型信息，确定路面类型跟车距离补偿值，包括：
获取所述路面类型信息对应的时距补偿时间；
将所述路面类型信息对应的时距补偿时间，与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到路面类型跟车距离补偿值。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标车辆所处区域的坡道等级进行估算，得到坡道等级信息，包括：
获取针对所述目标车辆所处区域实时估计的坡度值；
分别判断所述坡度值与不同的坡道门限之间的大小关系，是否符合所述坡道门限对应的设定大小关系；
若符合，则获取所述坡道门限对应的坡道等级信息；
所述基于所述坡道等级信息，确定坡道跟车距离补偿值，包括：
若所述坡道等级信息表征坡道不具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则将数值0作为坡道跟车距离补偿值；
若所述坡道等级信息表征坡道具备影响所述目标车辆的跟车性能的能力，则获取所述坡道等级信息对应的跟停距离补偿值，将所述跟停距离补偿值与所述目标车辆的最小跟车距离进行相减运算，得到坡道跟车距离补偿值。
8.根据权利要3所述的方法，其特征在于，所述判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果，包括：
采集所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息；
根据所述目标车辆的大灯的状态信息、所述目标车辆内的时间信息及所述目标车辆的光线传感器采集到的信息，判断所述目标车辆是否处于黑暗光线环境，得到黑暗光线环境判断结果；
所述基于所述黑暗光线环境判断结果，确定黑暗光线环境跟车距离补偿值，包括：
若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆处于黑暗光线环境，则获取黑暗光线环境下的时距补偿时间；
将所述黑暗光线环境下的时距补偿时间与所述目标车辆的速度进行相乘运算的结果，作为黑暗光线环境跟车距离补偿值；
若所述黑暗光线环境判断结果表征所述目标车辆未处于黑暗光线环境，则将数值0作为黑暗光线环境跟车距离补偿值。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息，包括：
基于所述目标车辆的前视摄像头，识别位于所述目标车辆前方的车辆的类型，得到前方车辆类型信息；
所述基于所述前方车辆类型信息，确定与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，包括：
判断所述前方车辆类型信息表征的前方车辆是否为特殊车辆；
若是，则获取特殊车辆的时间补偿系数，将所述特殊车辆的时间补偿系数与所述目标车辆进行相乘运算的结果，作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值；
若否，则将数值0作为与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值。
10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，包括：
监控包含所述目标车辆的车道及其相邻车道的车流速度变化，并从地图信息中获取所述目标车辆的前方车辆汇入信息；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方无车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征前方有车辆汇入，且在车辆时距范围内存在车辆汇入，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵；
若所述目标车辆的前方车辆汇入信息表征从目标车辆所属车道之外的至少一个车道有车辆汇入，且在车辆时距范围内不存在车辆汇入，且包含所述目标车辆的车道内存在位于所述目标车辆前方的车辆，且其交通流平均速度在设定时间内均不小于限速值，则确定所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为正常车流；
所述基于所述目标车辆关联的车道的车流运行情况，确定与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，包括：
若所述车流运行情况为正常车流，则将数值0作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
若所述车流运行情况为普通拥堵，则将拥堵补偿时间系数与所述目标车辆的速度进行相乘运算，得到拥堵补偿值，将数值0减去所述拥堵补偿值得到的结果作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值；
若所述车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则将预先设定的距离补偿值作为与车流运行情况关联的跟车距离补偿值。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述雨雪环境跟车距离补偿值，和/或，所述路面类型跟车距离补偿值，和/或，所述坡道跟车距离补偿值，和/或，所述黑暗光线环境跟车距离补偿值，和/或，所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值，和/或，所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值，对所述初始跟车距离进行补偿，包括：
若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为普通拥堵或正常车流，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值和所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值中选择最大值；
将所述最大值、与普通拥堵或正常车流关联的跟车距离补偿值及所述初始跟车距离进行相加运算。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与车流运行情况关联的跟车距离补偿值中的任意一种或多种，对所述初始跟车距离进行补偿，包括：
若所述目标车辆关联的车道的车流运行情况为旁车道汇入拥堵，则从所述雨雪环境跟车距离补偿值、所述路面类型跟车距离补偿值、所述坡道跟车距离补偿值、所述黑暗光线环境跟车距离补偿值、所述与所述前方车辆类型关联的跟车距离补偿值和所述与旁车道汇入拥堵关联的跟车距离补偿值中选择最大值，将所述最大值与所述初始跟车距离进行相加运算。
13.根据权利要求1-11任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的初始跟车距离，包括：
利用第一关系式
Figure FDA0002909576000000061
计算目标车辆的初始跟车距离；
其中，Ddrvrtgt为目标车辆的初始跟车距离，vego为目标车辆的速度，
Figure FDA0002909576000000062
是目标车辆对应的跟车时间系数，其与目标车辆的速度和目标车辆设定的档位相关，SetDistLvl_indx为目标车辆设定的档位，d_0表示最小跟车距离。
14.一种巡航跟车距离调节装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标车辆的初始跟车距离，所述初始跟车距离为基于所述目标车辆设定的档位及所述目标车辆的速度确定的；
环境监测模块，用于对与所述目标车辆的跟车性能关联的环境进行监测，得到环境信息；
调节模块，用于基于所述环境信息，对所述初始跟车距离进行调节。
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CN116001787B (zh) * 2023-02-21 2024-05-28 合众新能源汽车股份有限公司 跟车时距调整方法、装置和电子设备

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