CN115892024A - 汽车行驶场景识别控制系统、方法及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种汽车行驶场景识别控制系统、方法及存储介质，通过车载地图、定位、雷达、摄像头和车辆通讯信息对当前车辆的近场模型进行计算，识别车辆当前的行车场景，并进行相关安全计算，从而发出相应警告提示和车辆干预。本申请通过车辆近场通信技术构建车辆近场行车模型，以达到对相邻车辆驾驶行为预判、自身车辆行为的建议、警告与干预的目的，从而降低高速公路场景下的交通事故发生次数。

Description

汽车行驶场景识别控制系统、方法及存储介质

技术领域

本申请属于汽车辅助驾驶领域的一种汽车高速公路行驶环境下的行车场景识别与控制方法，具体涉及汽车行驶场景识别控制系统、方法及存储介质。

背景技术

随着我国经济建设的快速发展，道路交通安全形势日趋严峻，如何有效降低道路交通事故次数，已经成为城市管理者和各大主机厂不得不面临的问题。因此，有必要从交通事故中最危险的高速公路行车安全角度出发，提出了一种汽车行驶场景识别控制系统及方法，通过车辆近场通信技术感知同行车辆行驶信息，并对驾驶员可能导致交通事故的行为进行建议、警告与干预，从而降低交通事故次数。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本申请公开一种汽车行驶场景识别控制系统和方法，通过车辆近场通信技术构建车辆近场行车模型，以达到对相邻车辆驾驶行为预判、自身车辆行为的建议、警告与干预的目的，从而降低高速公路场景下的交通事故发生次数。

本申请还公开了存储介质，运行上述方法程序，通过车辆近场通信技术构建车辆近场行车模型，以达到对相邻车辆驾驶行为预判、自身车辆行为的建议、警告与干预的目的，从而降低高速公路场景下的交通事故发生次数。

本申请公开的汽车行驶场景识别控制系统，包括距离计算模块、图形获取处理模块、车载定位模块、车辆通信模块、近场模组及执行模组；所述近场模组包括场景识别模块、行为预测模块；

所述近场模组通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

所述近场模组利用车载定位模块获得的车道信号和距离计算模块的车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，确定车辆近场模型；再根据车道信息、周围车辆车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正。

进一步地，场景识别模块通过定位模块的车载地图系统获取驾驶场景信息，通过同车道跟车情景计算判断是否进入跟车行驶场景，通过转向操作判断是否进入并道超车场景，通过车速及本车道行驶车距判断是否进入匀速行驶场景。

进一步地，行为预测模块根据周围车辆行驶轨迹数据预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示。

进一步地，还包括并道计算模块和/或追尾模块；所述并道计算模块受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示；所述追尾计算模块，在当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制时，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

进一步地，执行模组包括车机音影灯光控制模块、制动系统、ACC自适应巡航模块、动力系统；

动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩。或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险；

ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

本申请还公开了汽车行驶场景识别控制方法，包括以下步骤，

生成简易车辆二维近场模型，本车通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

生成及修正近场模型，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系；车辆近场模型生成后，根据车道信息、车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正；

场景识别，场景识别模块识别当前场景，包括驾驶场景信息、跟车行驶、并道超车和匀速行驶；

行为预测，行为预测模块进行行为预测计算，根据周围车辆行驶轨迹预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示。

并道计算，受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示。

追尾计算，当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

进一步地，执行模组的动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

执行模组的制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩。或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

执行模组的车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险；

执行模组的ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

进一步地，在生成简易车辆二维近场模型前，还包括确定近场范围车辆ID，具体为，对进入近场范围车辆赋值车辆ID，或与周围车辆近场模型进行交互，直到近场范围内所有车辆被赋值车辆ID；屏蔽行驶道路、行驶方向不同的车辆ID，对未被屏蔽的车辆ID，将距离本车设定距离内车辆ID纳入近场计算范围。

进一步地，生成及修正近场模型中，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，对于超出雷达测试范围或者被遮挡车辆的位置情况，本车参考中间车辆的近场模型对相关车辆位置数据进行确认。

生成及修正近场模型后的一定周期内，本车近场模组每隔一段时间通过更新距离计算模块的雷达信号、图形获取处理模块信号和车辆通信模块得到的近场模型、车载定位模块得到的车道信号对当前车辆的近场模型进行精确修正。

本申请还公开了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，以用于实现上述汽车行驶场景识别控制方法。

本申请有益技术效果为：

本申请是通过车载地图、定位、雷达、摄像头和车辆通讯信息对当前车辆的近场模型进行计算，识别车辆当前的行车场景，并进行相关安全计算，从而发出相应警告提示和车辆干预。本申请通过以上技术，采用车辆近场通信技术构建车辆近场行车模型，以达到对相邻车辆驾驶行为预判、自身车辆行为的建议、警告与干预的目的，从而降低高速公路场景下的交通事故发生次数。

附图说明

图1为本申请汽车传感器安装示意图；

图2为本申请汽车行驶场景识别控制系统框图；

图3为本车在车辆高速行车过程中近场模型示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例，然而应当理解的是，本申请可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是，本申请的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本申请的保护范围。

应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。

本申请实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

如图1至图3所示，本申请的一实施例中，汽车行驶场景识别控制系统包括距离计算模块3、图形获取处理模块2、车载定位模块10、车辆通信模块5、近场模组4及执行模组；所述近场模组包括场景识别模块41、行为预测模块42。

行驶中车辆实时接收周围车辆的通讯信号，并对不同ID的信号进行处理，行驶道路和方向不同的ID车辆信号会进行直接屏蔽。对未被屏蔽的ID进行距离计算以判断该ID车辆是否进入近场范围，当距离小于100米时才会对相关车辆进行实时近场计算。计算过程中，识别图像中的车辆ID分为两种情况。情况一，车辆进入识别，即识别进入近场范围的车辆，此时直接对进入近场范围车辆进行ID赋值即可。情况二，近场交互识别，受低速行驶时车辆间距离较小和服务区、收费站等非正常道路条件的特殊场景限制，低速行驶时会停止近场模型计算。车速提升后近场模型计算会再次开启，此时若周围车辆较多，则该模型计算会不断与周围车辆的简易近场模型进行相互交换、对比，直至该近场范围内的所有ID被正确识别。

近场模组通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

近场模组利用车载定位模块获得的车道信号和距离计算模块的车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，确定车辆近场模型。关于距离计算，考虑到车载定位系统的精度偏差问题，车辆近场模型中的精准的车距信息会采用车载雷达系统进行计算。如图3所示，当前车辆与第一车辆间距离计算为例，通过车载雷达可以得到两车之间距离AB，利用车道宽度AC，通过勾股定理即可得到本车与第一车辆之间距离BC的长度。同理，可以计算出当前车辆与周围车辆之间的距离。

其次，对于超出雷达测试范围或者被遮挡车辆的位置确认，当前车辆会参考中间车辆的近场模型对相关位置数据进行确认。

再根据车道信息、周围车辆车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正。

同时每隔一段时间会通过雷达信号、摄像头和车辆通信得到的近场模型、车道信号对当前车辆的近场模型进行精确修正。车辆通信由车辆对近场范围内的车辆进行信号播报，播报信号有行驶道路、车辆ID、位置、行驶方向、车道、车速、油门、刹车、车辆尺寸、转向灯、转向角、行车场景和近场模型等信息。

场景识别模块通过定位模块的车载地图系统获取驾驶场景信息,通过同车道跟车情景计算判断是否进入跟车行驶场景，通过转向操作判断是否进入并道超车场景，通过车速及本车道行驶车距判断是否进入匀速行驶场景。驾驶场景信息包括立交桥通行、堵车、隧道行驶、弯道行驶、桥梁行驶、匝道行驶和进出收费站、服务区等，其中，立交桥、堵车、隧道、弯道、桥梁、匝道、收费站、服务区等场景信息等。跟车行驶场景判断，同车道跟车行驶30s、跟车距离在1倍到1.5倍安全距离以内即可触发，或者同车道跟车距离小于1倍安全距离触发。并道超车场景判断，受转向灯和转向角信号触发，转向灯打开，即表征驾驶员有并道计划，并道场景打开，转向角和转向速率改变，表征并道开始，并道场景激活。匀速行驶场景判断，当前车道两倍车速安全距离内无其他行驶车辆，且车速变化范围较小，则判断为匀速行驶场景。

行为预测模块根据周围车辆行驶轨迹数据预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示。具体可分为：情况一，相邻车道车辆跟车较近，且其前方车辆与当前车辆之间的距离大于10米，则判断该车有并道可能；情况二，当前车道，前后车辆跟车较近，且无并道行为，则对当前车辆提示追尾风险，需要加大与前车的安全距离。

汽车行驶场景识别控制系统，还包括并道计算模块43和/或追尾计算模块44；所述并道计算模块受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示；所述追尾计算模块，在当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制时，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

执行模组包括车机音影灯光控制模块6、制动系统7、ACC自适应巡航模块8、动力系统9；

动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩。或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险。如某一方向有安全风险，则进行该方向灯光与声音提示，一般风险慢闪黄色灯光，提示音量稍小，高风险快闪红色灯光，提示音较大，并语音提示驾乘人员做好碰撞准备。不同场景提示有不同，如立交桥通行场景进行语音提示车辆并入并出风险、跟车行驶场景提示前后追尾风险或者开启ACC控制、匀速行驶场景提示开启ACC控制、并道超车场景提示碰撞风险、前方进出隧道缓行场景提示减速追尾风险、前方弯道缓行场景提示追尾风险、桥梁行驶场景提示超速、追尾风险、匝道行驶场景提示并道碰撞风险、进出服务区场景提示并道碰撞风险。

ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

本申请一实施例公开汽车行驶场景识别控制方法，包括以下步骤，

确定近场范围车辆ID，具体为，对进入近场范围车辆赋值车辆ID，或与周围车辆近场模型进行交互，直到近场范围内所有车辆被赋值车辆ID；屏蔽行驶道路、行驶方向不同的车辆ID，对未被屏蔽的车辆ID，将距离本车设定距离内车辆ID纳入近场计算范围。

生成简易车辆二维近场模型，本车通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

生成及修正近场模型，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系；车辆近场模型生成后，根据车道信息、车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正；生成及修正近场模型中，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，对于超出雷达测试范围或者被遮挡车辆的位置情况，本车参考中间车辆的近场模型对相关车辆位置数据进行确认。生成及修正近场模型后的一定周期内，本车近场模组每隔一段时间通过更新距离计算模块的雷达信号、图形获取处理模块信号和车辆通信模块得到的近场模型、车载定位模块得到的车道信号对当前车辆的近场模型进行精确修正。

场景识别，场景识别模块识别当前场景，包括驾驶场景信息、跟车行驶、并道超车和匀速行驶；

行为预测，行为预测模块进行行为预测计算，根据周围车辆行驶轨迹预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示。

并道计算，受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示。

追尾计算，当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

还包括以下步骤，

执行模组的动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

执行模组的制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩。或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

执行模组的车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险；

执行模组的ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

本申请另一实施例还公开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，以用于实现上述汽车行驶场景识别控制方法。

车辆运动模型建立如下：

1)出于高车速行车安全考虑，实际并道行驶侧向速度较小，因此侧向速度和加速度模型中不予考虑。

2)并入车道车辆速度快于并出车道车速。

3)加速过程中整车加速度不改变。

4)与并入车道后方车辆无碰撞条件为加速至车速相同时，两车距离大于零米。

5)与并出车道前方车辆无碰撞条件为并出1s后，两车距离大于零米。

与并入车道后方车辆碰撞方程有：

V₀+a₀t₁＝V₁+a₁t₁

从而有

其中V₁＞V₀。

与并出车道前方车辆碰撞方程有：

并出时间t₂为1s时，公式简化为

从而有a₀-a₂＜2(L₂+V₂-V₀)。

L₁为图3中第一车辆与当前车辆的行车方向距离；

L₂为图3中，第二车辆与当前车辆的行车方向距离；

V₀为当前车辆的车速，V₁为第一车辆的车速，V₂为第二车辆的车速，

a₀为当前车辆的加速度，a₁为第一车辆的加速度，a₂为第二车辆的加速度，

t₁为当前车辆的并入时间，t₂为当前车辆的并出时间。

追尾计算，当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

追尾计算公式同与并出车道前方车辆碰撞方程，此时t₂从进入跟车场景开始计时。

Claims (10)

1.汽车行驶场景识别控制系统，其特征在于：包括距离计算模块（3）、图形获取处理模块（2）、车载定位模块（10）、车辆通信模块（5）、近场模组（4）及执行模组；所述近场模组包括场景识别模块（41）、行为预测模块（42）；

所述近场模组通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

所述近场模组利用车载定位模块获得的车道信号和距离计算模块的车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，确定车辆近场模型；再根据车道信息、周围车辆车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正。

2.如权利要求1所述的汽车行驶场景识别控制系统，其特征在于：场景识别模块通过定位模块的车载地图系统获取驾驶场景信息，通过同车道跟车情景计算判断是否进入跟车行驶场景，通过转向操作判断是否进入并道超车场景，通过车速及本车道行驶车距判断是否进入匀速行驶场景。

3.如权利要求2所述的汽车行驶场景识别控制系统，其特征在于：行为预测模块根据周围车辆行驶轨迹数据预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示。

4.如权利要求3所述的汽车行驶场景识别控制系统，其特征在于：还包括并道计算模块（43）和/或追尾计算模块（44）；所述并道计算模块受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示；所述追尾计算模块，在当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制时，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

5.如权利要求4所述的汽车行驶场景识别控制系统，其特征在于：执行模组包括车机音影灯光控制模块（6）、制动系统（7）、ACC自适应巡航模块（8）、动力系统（9）；

动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩，或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险；

ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

6.汽车行驶场景识别控制方法，其特征在于：包括以下步骤，

生成简易车辆二维近场模型，本车通过图像获取处理模块实时采集行车过程中的车道信息，当有其他车辆进入近场范围，则对当前车辆周围环境进行摄像，识别周围车辆特征信息，通过图像融合计算生成简易车辆二维近场模型；

生成及修正近场模型，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系；车辆近场模型生成后，根据车道信息、车速信息计算模型内周围车辆的行驶轨迹，进而对近场模型进行动态修正；

场景识别，场景识别模块识别当前场景，包括驾驶场景信息、跟车行驶、并道超车和匀速行驶；

行为预测，行为预测模块进行行为预测计算，根据周围车辆行驶轨迹预测其加减速、并道的可能行为，并给予当前车辆相应风险警示；

并道计算，受并道场景、立交桥通行场景、匝道行驶、进出服务区场景控制触发，激活后基于并道车辆加速度计算与并出车道前方车辆和并入车道后方车辆的安全性，并给出相应风险提示；

追尾计算，当前车辆或者后方车辆处于跟车场景且车辆未进入ACC自适应巡航控制，则触发追尾计算，并给出相应风险提示。

7.如权利要求6所述的汽车行驶场景识别控制方法，其特征在于：还包括以下步骤；

执行模组的动力系统在并道计算中若驾驶员没有按照风险提示进行操作而进行强制并道情况，进行小范围的增扭或降扭修正；或后方车辆跟车场景，在追尾事故发生前，若前方安全，则对当前车辆进行小范围增扭修正；

执行模组的制动系统在前车强制并入场景、跟车行驶场景、前方隧道和弯道缓行场景下，在碰撞发生前对车辆进行小范围的制动修正，制动触发时动力系统输出扭矩缓慢掉至零扭矩，或者，若触发紧急制动，制动系统对车辆进行制动处理；

执行模组的车机影音灯光控制模块结合影音、灯光、提示音方式在座舱内及时播报车辆识别到的风险；

执行模组的ACC自适应巡航模块在跟车场景与匀速行驶场景下，由驾驶者选择是否开启ACC自适应巡航功能。

8.如权利要求7所述的汽车行驶场景识别控制方法，其特征在于：在生成简易车辆二维近场模型前，还包括确定近场范围车辆ID，具体为，对进入近场范围车辆赋值车辆ID，或与周围车辆近场模型进行交互，直到近场范围内所有车辆被赋值车辆ID；屏蔽行驶道路、行驶方向不同的车辆ID，对未被屏蔽的车辆ID，将距离本车设定距离内车辆ID纳入近场计算范围。

9.如权利要求8所述的汽车行驶场景识别控制方法，其特征在于：生成及修正近场模型中，通过摄像后的图像处理算法计算得到车辆间的相对方位，利用车道信号和车载雷达信号得到车辆间精准的距离关系，对于超出雷达测试范围或者被遮挡车辆的位置情况，本车参考中间车辆的近场模型对相关车辆位置数据进行确认；

生成及修正近场模型后的一定周期内，本车近场模组每隔一段时间通过更新距离计算模块的雷达信号、图形获取处理模块信号和车辆通信模块得到的近场模型、车载定位模块得到的车道信号对当前车辆的近场模型进行精确修正。

10.一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，以用于实现如权利要求6至9任一项所述的汽车行驶场景识别控制方法。

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