CN115017467B - 一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及自动驾驶技术领域，公开了一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质，应用于通过传感器确定跟车目标的无人驾驶车辆的自动驾驶等场景，该方法为：当探测范围较小的传感器捕捉不到跟车目标，即进入传感器盲区，而至少一个探测范围较大的传感器仍能捕捉到跟车目标时，跟车目标出现在驾驶视野中的概率会减小，运用目标盲区对应的目标补偿策略对上述概率进行补偿，上述目标盲区是各个预选盲区中与跟踪距离对应的，跟踪距离是基于探测范围较大的传感器确定的跟车目标与车头之间的距离，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同预选盲区的边界与车头之间的距离不同，从而提高了跟车目标的跟踪准确度。

Description

一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，提供了一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，自动驾驶车辆的前视配置方案中一般包括多个传感器，在自动驾驶过程中，通过上述多个传感器来确定车辆前方的行驶路径中是否有跟车目标。通常，当所有传感器都能够探测到跟车目标时，即在每一个传感器的探测范围内都出现上述跟车目标时，判定跟车目标出现在前方的行驶路径中的概率最大（假设为100%），这种情况下，进一步根据跟车目标的情况来调整无人驾驶车辆的行驶参数（例如，行驶速度、行驶方向等）。

而车辆上的传感器种类通常为多种，每种传感器的安装位置和安装角度等不同，因而会存在不同的盲区。如果跟车目标进入一个或者是多个传感器的盲区，即上述一个或者是多个传感器的探测范围内都没有出现上述跟车目标时，判定跟车目标出现在前方的行驶路径中的概率就会相应的减小，严重时，甚至会丢失上述跟车目标，甚至造成行车事故。

发明内容

本申请实施例提供一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质，用以提升对跟车目标的检测的准确性。

本申请提供的具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种跟车目标的补偿方法，包括：

在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，其中，第一探测范围小于第二探测范围；

基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，其中，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，各个传感器包括第一传感器和至少一个第二传感器；

运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿。

本申请实施例中，根据各个传感器在车辆上的安装参数确定多个预选盲区，并且，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，在确定出跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在时，根据至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，进一步根据跟踪距离确定目标盲区，以及，运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿，从而提升了跟踪目标出现在驾驶视野中的概率值，提高了对跟车目标进行跟踪的准确度。

可选地，预选盲区通过以下方式确定：

确定传感器在车辆上的安装参数；

基于安装参数，确定预选盲区的边界与车头之间的距离；

将边界与车头之间的距离确定为预选盲区。

本申请实施例中，结合传感器在车辆上的安装参数来计算每一个传感器的预选盲区的边界与车头之间的距离，并在此基础上，确定出多个预选盲区，上述根据每一个传感器的具体情况为其确定预选盲区的过程，提高了预选盲区确定的准确性。

可选地，基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，包括：

通过至少一个第二传感器确定跟车目标在第二探测范围内所处的位置点；

基于位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标，确定跟车目标与车头之间的跟踪距离。

本申请实施例中，根据跟车目标在第二探测范围内所处的位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标来确定跟踪距离的过程，更加精准的确定出了跟车目标与车头之间的跟踪距离，进而能够确定更加匹配的目标盲区和对应的目标补偿策略。

可选地，基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，包括：

将各边界与车头之间的距离中大于跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界；

将目标边界对应的预选盲区，确定为跟车目标对应的目标盲区。

本申请实施例中，将较大的探测范围的传感器中的最近的边界作为目标边界，并在此基础上确定对应的目标盲区，这样确定出来的目标盲区与跟车目标的所处位置是最为匹配的，从而提升了对跟车目标出现在驾驶视野中的概率的准确性。

可选地，运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿，包括：

在为目标盲区预设的各个补偿策略中查找与第二传感器的数量对应的目标补偿策略；

将跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为目标补偿策略对应的目标概率，其中，目标概率大于概率。

本申请实施例中，根据第二传感器的数量来确定不同的目标补偿策略，并运用不同的目标补偿策略来进行补偿，进一步提升了对跟车目标进行跟踪的准确性。

可选地，方法还包括：

在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内均消失的情况下，则触发应急处理措施。

本申请实施例中，在确定跟车目标进入所有传感器的盲区后，运用应急处理措施及时对车辆进行控制，从而避免了事故的发生，保证了行车安全。

可选地，在第二传感器的数量为多个的情况下，则第一传感器为激光雷达，第二传感器包括摄像头和毫米波雷达，且，摄像头对应的预选盲区的边界与车头之间的距离大于毫米波雷达对应的预选盲区的边界与车头之间的距离。

本申请实施例中，将第一传感器设置为激光雷达，多个第二传感器分别设置为摄像头和毫米波雷达，从而能够运用不同传感器同时对跟车目标进行探测，提升了对跟车目标进行跟踪的准确性。

第二方面，本申请实施例还提供了一种跟车目标的补偿装置，包括：

距离确定单元，用于在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，其中，第一探测范围小于第二探测范围；

盲区确定单元，用于基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，其中，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，各个传感器包括第一传感器和至少一个第二传感器；

补偿单元，用于运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿。

可选地，预选盲区通过以下方式确定：

确定传感器在车辆上的安装参数；

基于安装参数，确定预选盲区的边界与车头之间的距离；

将边界与车头之间的距离确定为预选盲区。

可选地，基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，距离确定单元用于：

通过至少一个第二传感器确定跟车目标在第二探测范围内所处的位置点；

基于位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标，确定跟车目标与车头之间的跟踪距离。

可选地，基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，盲区确定单元用于：

将各边界与车头之间的距离中大于跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界；

将目标边界对应的预选盲区，确定为跟车目标对应的目标盲区。

可选地，运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿，补偿单元用于：

在为目标盲区预设的各个补偿策略中查找与第二传感器的数量对应的目标补偿策略；

将跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为目标补偿策略对应的目标概率，其中，目标概率大于概率。

可选地，还包括：

在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内均消失的情况下，则触发应急处理措施。

可选地，在第二传感器的数量为多个的情况下，则第一传感器为激光雷达，第二传感器包括摄像头和毫米波雷达，且，摄像头对应的预选盲区的边界与车头之间的距离大于毫米波雷达对应的预选盲区的边界与车头之间的距离。

第三方面，一种智能终端，包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如第一方面任一项的方法。

第四方面，一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述第一方面任一项所述的方法。

第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序由处理器执行时，使得处理器能够执行上述第一方面任一项的方法。

附图说明

图1为本申请实施例中的对跟车目标进行检测的场景示意图；

图2为本申请实施例中一种跟车目标的补偿方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中确定跟踪距离的流程示意图；

图4为本申请实施例中确定各个预选盲区的示意图；

图5为本申请实施例中确定目标盲区的流程示意图；

图6为本申请实施例中运用目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿的流程示意图；

图7为本申请实施例中一种跟车目标的补偿装置的逻辑架构示意图；

图8为本申请实施例中智能终端的实体架构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，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。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以按不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例中的术语“第一”和“第二”是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的保护。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请中的“多个”可以表示至少两个，例如可以是两个、三个或者更多，本申请实施例不做限制。

前文已提及，无人驾驶过程中，在运用多个传感器对跟车目标进行检测的过程中，当跟车目标进入探测范围较小的传感器的盲区，但仍出现在至少一个探测范围较大的传感器的探测范围内时，显然，跟车目标在车辆前方的行驶路径中仍然是存在的。然而，由于进入某个传感器的盲区，因此，跟车目标出现在驾驶视野中的概率会减小，严重时甚至会造成跟车目标假丢失，进而造成交通事故。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种跟车目标的补偿方法，通过各个传感器在车辆上的安装参数预先确定多个预选盲区，根据其中的至少一个探测范围较大的传感器（即第二传感器）确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，在此基础上确定对应的目标盲区和对应的目标补偿策略，并运用目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿。

下面结合附图对本申请优选的实施方式进行详细说明。

参阅图1所示，本申请实施例中，系统中包含了至少一个无人驾驶车辆和跟踪目标，在图1中，以第一边界、第二边界以及第三边界来示例性表示传感器对应的预选盲区的边界。由图1可知，第一边界距离车头的距离最远，相应的第一边界对应的传感器的探测范围（上述探测范围为第一边界中不包括无人驾驶车辆的一侧对应的视野范围）最小；第二边界距离车头的距离居中，相应的第二边界对应的传感器的探测范围居中；第三边界距离车头的距离最近，相应的第三边界对应的传感器的探测范围最大。下面进行具体介绍。

参阅图2所示，本申请实施例中，一种跟车目标的补偿方法的具体流程如下：

步骤201：在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，其中，第一探测范围小于第二探测范围。

本申请实施例中，在无人驾驶车辆的行驶过程中，前方是否有跟车目标是通过第一传感器和至少一个第二传感器来确定的，即当上述至少一个第二传感器能检测到跟车目标时判定跟车目标出现在无人驾驶车辆的驾驶视野中，这种情况被认定为是实际行驶路径中有跟车目标的情况。

基于至少一个第二传感器确定跟车目标与车头之间的跟踪距离，参阅图3所示，包括：

步骤2011：通过至少一个第二传感器确定跟车目标在第二探测范围内所处的位置点。

由于，跟车目标出现在上述至少一个第二传感器对应的第二探测范围内，为了使该跟车目标的位置确定的更加精准，本申请实施例中，将上述跟车目标抽象为一个点，例如，跟车目标的几何中心、跟车目标靠近车辆的边缘的中点等等，即在车辆和跟车目标所在的坐标系中，将上述跟车目标抽象为一个位置点。

步骤2012：基于位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标，确定跟车目标与车头之间的跟踪距离。

本申请实施例中，确定上述位置点在上述坐标系中的第一坐标，即得到了上述位置点对应的第一坐标。并且，考虑到车辆的长度千差万别，为了使跟车目标与车头之间的跟踪距离更加准确，本申请实施例中，将车头的位置作为与跟车目标进行距离比对的基准，即在上述坐标系中确定车头对应的第二坐标，进一步计算上述第一坐标和第二坐标这两点之间的距离值，以确定出跟车目标与车头之间的跟踪距离。

步骤202：基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，其中，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，各个传感器包括第一传感器和至少一个第二传感器。

预选盲区是根据边界与车头之间的距离确定的，具体的，参阅图4所示，预选盲区通过以下方式确定：

考虑到各个传感器在无人驾驶车辆上的安装情况不同，而传感器的安装参数会影响传感器的探测范围和盲区，本申请实施例中，在各个传感器被安装到车辆上之后，进一步确定传感器在车辆上的安装参数，通常，安装参数包括安装高度和安装角度，本申请实施例中，安装高度用h表示，安装角度用a表示。

在得到上述安装参数后，进一步确定预选盲区的边界与车头之间的距离。

另外，考虑到无人驾驶车辆上使用的传感器类型多样，而每一种传感器的固有属性（例如，视野角）也不同，在一种可选的实施方式中，在各个传感器被安装到车辆上之后，即进一步确定传感器的类型，例如，激光雷达传感器、毫米波传感器、红外线传感器等等，进而根据传感器的类型来确定传感器的视野角，通常，视野角用FOV（Field of Viewing）来表示。

实施过程中，在得到各个传感器对应的视野角FOV、安装高度h和安装角度

之后， 运用公式（1）来分别确定每一个传感器对应的安装角

。

公式（1）

在得到上述安装角后，进一步运用公式（2）得到预选盲区的边界与车头之间的距离L。

公式（2）

实施过程中，在得到边界与车头之间的距离L后，将边界与车头之间的距离确定为预选盲区，这样，统一将距离作为各个预选盲区的分隔线，能够更加清晰的确定出跟车目标是处于盲区还是处于探测范围内。

由于，传感器在车辆上的安装参数不同，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离也会不同。本申请实施例中，上述各个传感器的数量至少为两个，即一个第一传感器和至少一个第二传感器。考虑到各种传感器的性能不同，在一种优选的实施方式中，在第二传感器的数量为多个的情况下，则第一传感器为激光雷达，第二传感器包括摄像头和毫米波雷达，且，摄像头对应的预选盲区的边界与车头之间的距离大于毫米波雷达对应的预选盲区的边界与车头之间的距离，也就是车辆上同时安装有激光雷达、摄像头和毫米波雷达，以车头为基准，盲区对应的边界由里向外依次为毫米波雷达对应的预选盲区的边界、摄像头对应的预选盲区的边界和激光雷达对应的预选盲区的边界。

需要补充说明的是，不同传感器对应的预选盲区的边界与车头之间的距离也会有部分重叠的情况。

因而，实施过程中，在确定了跟踪距离后，在各个预选盲区对应的距离中查找与该跟踪距离相匹配的预选盲区，将查找到的预选盲区即作为对应的目标盲区。

具体的，基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，参阅图5所示，包括：

步骤2021：将各边界与车头之间的距离中大于跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界。

考虑到车辆上安装的传感器的个数不确定，并且，各个传感器对应的盲区也不相同，为了确定出与跟车目标最为匹配的目标盲区，实施过程中，在确定出跟踪距离后，在各个传感器对应的边界与车头之间的距离中筛选大于跟踪距离的至少一个距离，即如果该至少一个距离的数量为一个，即第二传感器的个数为一个时，将上述距离对应的边界作为目标边界；即如果该至少一个距离的数量为两个或者以上，即第二传感器的个数为多个时，从上述多个距离中选取出最短的距离，并将该最短的距离对应的边界作为目标边界，即确定出最近的丢失跟踪目标的探测范围对应的目标边界。

步骤2022：将目标边界对应的预选盲区，确定为跟车目标对应的目标盲区。

实施过程中，在确定出目标边界即一个预选盲区对应的最远的边界之后，将目标边界对应的预选盲区，确定为跟车目标对应的目标盲区。

步骤203：运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿。

由于，实际行驶路径中有跟车目标，而经车辆的传感器综合判定跟车目标出现在无人驾驶车辆的驾驶视野的情况下，传感器出现在驾驶视野中的概率会急速下降，为了避免概率急速下降而导致的误跟丢事故的发送，需要对上述概率进行补偿，参阅图6所示，具体包括：

步骤2031：在为目标盲区预设的各个补偿策略中查找与第二传感器的数量对应的目标补偿策略。

由于，跟车目标出现在驾驶视野中的概率是与传感器的数量正相关的，当车辆上的所有的传感器都能检测到跟车目标时，对应的概率最大；当车辆上的部分传感器能检测到跟车目标时，对应的概率会相应的减小。因而，为各个目标盲区预设的各个补偿策略也是基于第二传感器的数量设定的。

在确定了跟踪盲区后，根据第二传感器的数量在为目标盲区预设的各个补偿策略中查找与上述数量对应的目标补偿策略。

步骤2032：将跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为目标补偿策略对应的目标概率，其中，目标概率大于概率。

实施过程中，为了对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿，将跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为目标补偿策略对应的目标概率，需要说明的是，上述目标概率对应的数值大于概率对应的数值。

例如，在跟车目标出现在所有传感器对应的驾驶视野中的概率以置信度

来表示 时，当跟车目标消失在其中一个传感器对应的探测范围内时，将跟车目标出现在所有传感 器对应的驾驶视野中的概率更新为

等等。

另外，为了进一步保证无人驾驶车辆的行驶安全，本申请还包括：在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内均消失的情况下，则触发应急处理措施。

即实施过程中，跟车目标在车辆上安装的所有的传感器对应的探测范围内都消失时，说明所有的传感器故障，在这种情况下，触发车辆采取应急处理措施，例如，踩刹车、向外发出报警等等，以避免交通事故的发生。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，参阅图7所示，本申请实施例中提供一种跟车目标的补偿装置，包括：

距离确定单元701，用于在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于至少一个第二传感器确定跟踪目标与车头之间的跟踪距离，其中，第一探测范围小于第二探测范围；

盲区确定单元702，用于基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，其中，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，各个传感器包括第一传感器和至少一个第二传感器；

补偿单元703，用于运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿。

可选地，预选盲区通过以下方式确定：

确定传感器在车辆上的安装参数；

基于安装参数，确定预选盲区的边界与车头之间的距离；

将边界与车头之间的距离确定为预选盲区。

可选地，基于至少一个第二传感器确定跟踪目标与车头之间的跟踪距离，距离确定单元701用于：

通过至少一个第二传感器确定跟踪目标在第二探测范围内所处的位置点；

基于位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标，确定跟踪目标与车头之间的跟踪距离。

可选地，基于跟踪距离，在各个预选盲区中确定跟车目标对应的目标盲区，盲区确定单元702用于：

将各边界与车头之间的距离中大于跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界；

将目标边界对应的预选盲区，确定为跟车目标对应的目标盲区。

可选地，运用目标盲区对应的目标补偿策略对跟车目标出现在驾驶视野中的概率进行补偿，补偿单元703用于：

在为目标盲区预设的各个补偿策略中查找与第二传感器的数量对应的目标补偿策略；

将跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为目标补偿策略对应的目标概率，其中，目标概率大于概率。

可选地，还包括：

在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内均消失的情况下，则触发应急处理措施。

可选地，在第二传感器的数量为多个的情况下，则第一传感器为激光雷达，第二传感器包括摄像头和毫米波雷达，且，摄像头对应的预选盲区的边界与车头之间的距离大于毫米波雷达对应的预选盲区的边界与车头之间的距离。

基于同一发明构思，参阅图8所示，本申请实施例提供一种智能终端，包括：存储器801，用于存储可执行指令；处理器802，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，并执行上述本申请提供的一种跟车目标的补偿方法中的任意一种方法。

基于同一发明构思，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述本申请提供的一种跟车目标的补偿方法中的任意一种方法。

基于同一发明构思，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序由处理器执行时，使得处理器能够执行上述本申请提供的一种跟车目标的补偿方法中的任意一种方法。

综上所述，本申请实施例中提供了一种跟车目标的补偿方法、装置及存储介质，该方法包括：当探测范围较小的传感器（称为第一传感器）捕捉不到跟车目标，即跟车目标进入传感器盲区，而至少一个探测范围较大的传感器（称为第二传感器）仍能捕捉到跟车目标时，跟车目标出现在驾驶视野中的概率会减小，在这种情况下，运用目标盲区对应的目标补偿策略对上述概率进行补偿，目标盲区是各个预选盲区中与跟踪距离对应的，而跟踪距离是基于至少一个探测范围较大的传感器确定的跟车目标与车头之间的距离，各个预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的预选盲区的边界与车头之间的距离不同，从而能够提高跟车目标的跟踪准确度，有效防止跟车目标丢失的情况出现。

在本申请的各个实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品系统。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品系统的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备（系统）、和计算机程序产品系统的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘在本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内的情况下，本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种跟车目标的补偿方法，其特征在于，应用于控制器，所述方法包括：

在检测到所述跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，所述跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于所述至少一个第二传感器确定所述跟车目标与车头之间的跟踪距离，其中，所述第一探测范围小于所述第二探测范围；

将各边界与车头之间的距离中大于所述跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界，将所述目标边界对应的预选盲区，确定为所述跟车目标对应的目标盲区，其中，各个所述预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的所述预选盲区的边界与所述车头之间的距离不同，所述各个传感器包括所述第一传感器和至少一个所述第二传感器；

在为所述目标盲区预设的各个补偿策略中查找与所述第二传感器的数量对应的目标补偿策略，将所述跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为所述目标补偿策略对应的目标概率，其中，所述目标概率大于所述概率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预选盲区通过以下方式确定：

确定所述传感器在车辆上的安装参数；

基于所述安装参数，确定所述预选盲区的边界与车头之间的距离；

将所述边界与车头之间的距离确定为所述预选盲区。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个第二传感器确定所述跟车目标与车头之间的跟踪距离，包括：

通过所述至少一个第二传感器确定所述跟车目标在所述第二探测范围内所处的位置点；

基于所述位置点对应的第一坐标和车头对应的第二坐标，确定所述跟车目标与车头之间的跟踪距离。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在检测到跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，所述跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内均消失的情况下，则触发应急处理措施。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二传感器的数量为多个的情况下，则所述第一传感器为激光雷达，所述第二传感器包括摄像头和毫米波雷达，且，所述摄像头对应的所述预选盲区的边界与车头之间的距离大于所述毫米波雷达对应的所述预选盲区的边界与车头之间的距离。

6.一种跟车目标的补偿装置，其特征在于，包括：

距离确定单元，用于在检测到所述跟车目标在第一传感器对应的第一探测范围内消失，且，所述跟车目标在至少一个第二传感器对应的第二探测范围内仍存在的情况下，则基于所述至少一个第二传感器确定所述跟车目标与车头之间的跟踪距离，其中，所述第一探测范围小于所述第二探测范围；

盲区确定单元，用于将各边界与车头之间的距离中大于所述跟踪距离，且最短的距离对应的边界作为目标边界，将所述目标边界对应的预选盲区，确定为所述跟车目标对应的目标盲区，其中，各个所述预选盲区是基于各个传感器在车辆上的安装参数确定的，不同的所述预选盲区的边界与所述车头之间的距离不同，所述各个传感器包括所述第一传感器和至少一个所述第二传感器；

补偿单元，用于在为所述目标盲区预设的各个补偿策略中查找与所述第二传感器的数量对应的目标补偿策略，将所述跟车目标出现在驾驶视野中的概率更新为所述目标补偿策略对应的目标概率，其中，所述目标概率大于所述概率。

7.一种智能终端，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求1-5任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

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