CN118270048A - 一种自适应巡航方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种自适应巡航方法及装置，其中，方法包括：获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息；基于身份信息以及当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系；基于当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。本发明一个或多个实施方式提供的技术方案，能够解决自适应巡航控制参数固定所带来的自适应性巡航效果不佳的问题。

Description

一种自适应巡航方法及装置

技术领域

本发明涉及汽车智能驾驶技术领域，具体涉及一种自适应巡航方法及装置。

背景技术

自适应巡航是一种汽车智能驾驶功能，主要是通过获取自车状态以及传感器数据，使车辆自适应的保持恒定车速行驶，或跟随前车保持合适的间距行驶，或在弯道中控制合适的速度，以缓解驾驶员疲劳。

相关技术中，自适应巡航标定出通用的控制参数，固化在系统中，例如，跟车时距设置固定档位，且每次使用时都会恢复默认设置，弯道车速不可设置。控制参数固定，难以适配不同的驾驶场景，导致自适应巡航的效果不佳。

鉴于此，需要一种控制参数适配不同驾驶场景的自适应巡航方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种自适应巡航方法及装置，以解决自适应巡航控制参数固定所带来的自适应性巡航效果不佳的问题。

第一方面，本发明提供了一种自适应巡航方法，方法包括：获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息；基于身份信息以及当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系；基于当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。

第二方面，本发明提供了一种自适应巡航装置，装置包括：信息获取模块，用于获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息；参数匹配模块，用于基于身份信息以及当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系；巡航控制模块，用于基于当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的自适应巡航方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的自适应巡航方法。

第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的自适应巡航方法。

本发明一个或多个实施方式提供的技术方案，可以基于与驾驶员身份信息和当前环境信息匹配的巡航控制参数进行自适应巡航控制。具体地，为了进行自适应巡航控制，首先需获取当前驾驶员的身份信息与环境信息。接着，利用这些信息在控制参数库中进行匹配，该库旨在表述驾驶员特性、环境条件与相应巡航控制参数间的对应关系，从而确定最合适的巡航控制参数。最后，依据所确定的参数来执行自适应巡航控制操作。

可见，本发明提出的技术方案，具备高度的自适应性，能够智能地依据不同驾驶员的特性和当前行驶的具体环境，动态调整控制参数。系统能自动识别并配置最优的驾驶辅助策略，如跟车时距、自车车速，以确保安全同时提升驾驶效率。系统能够逐步学习并记忆每位驾驶员的独特驾驶习惯，这种个性化定制不仅提升了驾驶的舒适度，还让每次驾驶体验都更为顺畅自然，为用户带来更加贴心、个性化的驾驶辅助。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的自适应巡航方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的自适应巡航系统架构图；

图3是根据本发明实施例的控制参数库的确定方式的流程示意图；

图4是根据本发明实施例的采样点统计分析处理的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的自适应巡航装置的结构框图；

图6是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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，都属于本发明保护的范围。

相关技术中，参数固定的自适应巡航方法难以适配不同驾驶习惯的驾驶员和不同的驾驶场景，以至于自适应巡航效果不佳。鉴于此本发明实施例提供了一种自适应巡航方法，通过匹配身份信息和当前环境信息的控制参数以达到进行自适应巡航控制的效果。

根据本发明实施例，提供了一种自适应巡航方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种自适应巡航方法，图1是根据本发明实施例的自适应巡航方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息。

如图2所示，驾驶员监测系统（DMS）负责识别并提供驾驶员身份信息，判断该身份信息是否有已经学习的历史数据，如果已经有历史数据，调取历史数据，在历史数据的基础上进行学习；如果没有，则从零开始学习。前摄像头可以获取车辆的行驶环境，包括白天/黑夜，晴天/雨天。

步骤S102，基于身份信息以及当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系。

控制参数库是一个预先建立的数据库，它存储或定义了不同驾驶员特性（如保守型或激进型驾驶风格）、不同环境条件下（如白天的晴天或黑夜的雨天）与适宜的巡航控制参数（如跟车时距、自车车速和转弯半径）之间的映射关系。

步骤S103，基于当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。

本实施例提供的一种自适应巡航方法，驾驶员身份信息可以用于确认是否为同一个驾驶员，既防止不同驾驶员的采样数据相互污染，又可以根据驾驶员身份信息匹配不同的控制参数。当驾驶员激活自适应巡航功能时，系统将学习所得的控制参数作用于自适应巡航控制，满足不同驾驶员在不同场景下的功能需求。

在本实施例中提供了一种控制参数库的确定方式，如图3所示，该方式包括如下步骤：

步骤S201，获取至少一个驾驶员在至少一个驾驶场景下的车辆状态信息。

车辆状态信息包括自车前方目标信息和自车状态信息。如图2所示，雷达和前摄像头负责提供自车的前车目标信息，前车目标信息包括前方有无车辆，如有车辆，获取目标车辆与前车的相对距离。车身稳定系统（ESC）、车身转向系统（EPS）和安全气囊系统（SRS）负责提供自车车速、横摆角速度等自车状态信息。自适应巡航控制器根据车辆状态信息识别当前的驾驶场景。

步骤S202，对车辆状态信息进行统计分析处理，得到驾驶员在驾驶场景下的巡航控制参数，以得到控制参数库。

具体地，上述步骤S202包括：

步骤S2021，基于驾驶场景，根据对应的车辆状态信息，确定对应的驾驶参数。

驾驶场景包括：若目标车辆前方存在车辆，则驾驶场景为车辆跟车；若目标车辆处于弯道并且前方不存在车辆，则驾驶场景为弯道驾驶且前方无车。

步骤S2022，获取预设数量的驾驶参数的采样点，并给采样点标记至少一种类型的环境属性，得到采样点集。

步骤S2023，对采样点集进行统计分析处理，得到控制参数库。

本实施例提供的一种控制参数库的确定方式，确定了表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系，方便后续自适应巡航控制器获取匹配驾驶员的控制参数，并使用控制参数实现自适应巡航功能。

在一些可选实施方式中，若驾驶场景为车辆跟车，则车辆状态信息包括第一自车车速和目标车辆与前车的相对距离，驾驶参数包括跟车时距。

上述步骤S2021包括：

基于目标车辆与前车的相对距离和第一自车车速的比值，得到跟车时距。

上述步骤S2022包括：

每隔第一预设时间，采样第二预设时间内误差小于第一预设值的跟车时距，作为跟车时距的采样点。

例如，当目标车辆跟随前车行驶时，根据目标车辆与前车的相对距离和自车车速，计算跟车时距：

τ=d/v

其中，τ为跟车时距，d为相对距离，v为自车车速。

当τ在20s内误差小于0.1s或在60s内误差小于0.2s时，则为一个有效的采样点，记录这段时间内τ的平均值。120s内不进行第二次采样。每次获取采样点时，给采样点标记上环境属性：白天/黑夜，晴天/雨天。

本实施例提供的方法，能够获取在目标车辆跟随前车行驶的场景下时的采样点，标记环境属性后，得到采样点集，以便于后续对该驾驶场景下的采样点集进行统计分析。

在一些可选实施方式中，若驾驶场景为弯道驾驶且前方无车，则车辆状态信息包括第二自车车速和横摆角速度，驾驶参数包括第二自车车速和转弯半径。

上述步骤S2021包括：

基于第二自车车速和横摆角速度的比值，得到转弯半径。

上述步骤S2022包括：

当转弯半径在预设范围内，每隔第三预设时间，采样第四预设时间内误差小于第二预设值的转弯半径且误差小于第三预设值的第二自车车速，作为转弯半径与自车车速的采样点。

例如，当目标车辆弯道驾驶且前方无车时，根据横摆角速度和自车车速，计算转弯半径：

R=v/ω

其中R为转弯半径，v为自车车速，ω为横摆角速度。

当R在100m~1200m之间，且在20s内R的误差小于100m，v的误差小于2m/s，则为一个有效的采样点，记录这段时间内R的平均值和v的平均值。120s内不进行第二次采样。每次获取采样点时，给采样点打上环境属性：白天/黑夜，晴天/雨天，转弯半径。

本实施例提供的方法，能够获取在目标车辆弯道驾驶且前方无车的场景下时的采样点，标记环境属性后，得到采样点集，以便于后续对该驾驶场景下的采样点集进行统计分析。

在一些可选实施方式中，若采样点包括跟车时距的采样点和转弯半径与自车车速的采样点，则对采样点集进行统计分析处理。

如图4所示，上述步骤S2023包括：

步骤a1，对跟车时距的采样点集进行第一统计分析，得到第一统计分析结果。

步骤a2，继续获取采样点，若跟车时距的采样点与第一统计分析结果误差小于第二预设值，则将跟车时距的采样点记入跟车时距的采样点集。

步骤a3，根据转弯半径的值对转弯半径进行分类，并给转弯半径与自车车速的采样点标记分类属性。

步骤a4，基于分类属性，对转弯半径与自车车速的采样点集进行第二统计分析，得到第二统计分析结果。

步骤a5，继续获取采样点，若转弯半径与自车车速的采样点与第二统计分析结果误差小于第三预设值，则将转弯半径与自车车速的采样点记入转弯半径与自车车速的采样点集。

步骤a6，根据第一统计分析结果和第二统计分析结果，确定控制参数库。

例如，对于跟车时距的采样点集，同一个环境属性的采样点为一个列表，单独进行学习。以白天+晴天为例：每增加一个有效采样点，则计算这些采样点的平均值（τ的平均值）和采样点的数量。当采样点数量超过30个时，平均值即为学习结果（τ）。在获得学习结果后，系统将继续获取采样点，如果采样点与学习结果误差超过0.4s，则认为是无效数据，不记入统计。最终，将获取到排列组合白天/黑夜+晴天/雨天共计4个场景的跟车时距的学习结果。

对于转弯半径与自车车速的采样点，其中道路转弯半径可拆分为5段分类属性：200m段（100~300m），400m段（300m~550m），700m段（550m~850m），1000m段（850m~1200m）。同一个环境属性+分类属性的采样点为一个列表，单独进行学习。以白天+晴天+R=400m为例：假设获取到一个采样点为R=500m，v=25m/s，则计算R=400m时的自车车速，即v=25/500*400=20m/s，以此作为统计数据。每增加一个有效采样点，则计算这些采样点的自车车速平均值和采样点的数量。当采样点数量超过30个时，自车车速的平均值即为学习结果。在获得学习结果后，系统将继续获取采样点，如果采样点与学习结果误差超过4m/s，则认为是无效数据，不记入统计。最终，将获取到排列组合白天/黑夜+晴天/雨天+转弯半径共计20个场景的转弯半径与自车车速的学习结果。

基于跟车时距的学习结果以及转弯半径与自车车速的学习结果，确定控制参数库。

本实施例提供的方法，将偏差过大的采样点剔除，应设置一定的采样间隔，防止一个场景获取大量的采样点，影响学习结果。当采样点超过一定数量时，得到的数据即为有效的控制参数，系统将其存储在控制器中。

在本实施例中还提供了一种自适应巡航装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种自适应巡航装置，如图5所示，包括：

信息获取模块501，用于获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息。参数匹配模块502，用于基于身份信息以及当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系。

巡航控制模块503，用于基于当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。

在一些可选的实施方式中，参数匹配模块502包括：

信息获取单元，用于获取至少一个驾驶员在至少一个驾驶场景下的车辆状态信息。

信息处理单元，用于对车辆状态信息进行统计分析处理，得到驾驶员在驾驶场景下的巡航控制参数，以得到控制参数库。

在一些可选的实施方式中，信息处理单元包括：

驾驶参数确定单元，用于基于驾驶场景，根据对应的车辆状态信息，确定对应的驾驶参数。

采样点集获取单元，用于获取预设数量的驾驶参数的采样点，并给采样点标记至少一种类型的环境属性，得到采样点集。

采样点集处理单元，用于对采样点集进行统计分析处理，得到控制参数库。

在一些可选实施方式中，驾驶参数确定单元包括：

第一驾驶参数确定子单元，用于基于目标车辆与前车的相对距离和第一自车车速的比值，得到跟车时距。

第二驾驶参数确定子单元，用于基于第二自车车速和横摆角速度的比值，得到转弯半径。

在一些可选实施方式中，采样点集获取单元包括：

第一采样点集获取单元，用于每隔第一预设时间，采样第二预设时间内误差小于第一预设值的跟车时距，作为跟车时距的采样点。

第二采样点集获取单元，用于当转弯半径在预设范围内，每隔第三预设时间，采样第四预设时间内误差小于第二预设值的转弯半径且误差小于第三预设值的第二自车车速，作为转弯半径与自车车速的采样点。

在一些可选实施方式中，采样点集处理单元包括：

第一采样点集处理子单元，用于对跟车时距的采样点集进行第一统计分析，得到第一统计分析结果。

第二采样点集处理子单元，用于继续获取采样点，若跟车时距的采样点与第一统计分析结果误差小于第二预设值，则将跟车时距的采样点记入跟车时距的采样点集。

第三采样点集处理子单元，用于根据转弯半径的值对转弯半径进行分类，并给转弯半径与自车车速的采样点标记分类属性。

第四采样点集处理子单元，用于基于分类属性，对转弯半径与自车车速的采样点集进行第二统计分析，得到第二统计分析结果。

第五采样点集处理子单元，用于继续获取采样点，若转弯半径与自车车速的采样点与第二统计分析结果误差小于第三预设值，则将转弯半径与自车车速的采样点记入转弯半径与自车车速的采样点集。

第六采样点集处理子单元，用于根据第一统计分析结果和第二统计分析结果，确定控制参数库。

上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的自适应巡航装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图5所示的自适应巡航装置。

请参阅图6，图6是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图6所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该计算机设备还包括输入装置30和输出装置40。处理器10、存储器20、输入装置30和输出装置40可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置30可接收输入的数字或字符信息，以及产生与该计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等。输出装置40可以包括显示设备、辅助照明装置（例如，LED）和触觉反馈装置（例如，振动电机）等。上述显示设备包括但不限于液晶显示器，发光二极管，显示器和等离子体显示器。在一些可选的实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解，计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等，相应地，计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于：该计算机直接执行该指令，或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序，或者该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此，计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种自适应巡航方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息；

基于所述身份信息以及所述当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，所述控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系；

基于所述当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制参数库的确定方式包括：

获取至少一个驾驶员在至少一个驾驶场景下的车辆状态信息；

对所述车辆状态信息进行统计分析处理，得到所述驾驶员在所述驾驶场景下的巡航控制参数，以得到所述控制参数库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆状态信息进行统计分析处理，得到所述驾驶员在所述驾驶场景下的巡航控制参数，以得到所述控制参数库，包括：

基于所述驾驶场景，根据对应的所述车辆状态信息，确定对应的驾驶参数；

获取预设数量的所述驾驶参数的采样点，并给所述采样点标记至少一种类型的环境属性，得到采样点集；

对所述采样点集进行统计分析处理，得到所述控制参数库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述驾驶场景包括：

若目标车辆前方存在车辆，则所述驾驶场景为车辆跟车；

若所述目标车辆处于弯道并且前方不存在车辆，则所述驾驶场景为弯道驾驶且前方无车。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述驾驶场景为车辆跟车，则所述车辆状态信息包括第一自车车速和所述目标车辆与前车的相对距离，所述驾驶参数包括跟车时距，所述基于所述驾驶场景，根据对应的所述车辆状态信息，确定对应的驾驶参数包括：

基于所述目标车辆与前车的相对距离和所述第一自车车速的比值，得到所述跟车时距。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述驾驶场景为弯道驾驶且前方无车，则所述车辆状态信息包括第二自车车速和横摆角速度，所述驾驶参数包括第二自车车速和转弯半径，所述基于所述驾驶场景，根据对应的所述车辆状态信息，确定对应的驾驶参数包括：

基于所述第二自车车速和所述横摆角速度的比值，得到所述转弯半径。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述驾驶场景为车辆跟车，所述驾驶参数包括跟车时距，则所述获取预设数量的所述驾驶参数的采样点包括：

每隔第一预设时间，采样第二预设时间内误差小于第一预设值的所述跟车时距，作为跟车时距的采样点。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述驾驶场景为弯道驾驶且前方无车，所述驾驶参数包括第二自车车速和转弯半径，则所述获取预设数量的所述驾驶参数的采样点包括：

当所述转弯半径在预设范围内，每隔第三预设时间，采样第四预设时间内误差小于第二预设值的所述转弯半径且误差小于第三预设值的所述第二自车车速，作为转弯半径与自车车速的采样点。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，若所述采样点包括跟车时距的采样点和转弯半径与自车车速的采样点，则所述对所述采样点集进行统计分析处理，得到所述控制参数库包括：

对所述跟车时距的采样点集进行第一统计分析，得到第一统计分析结果；

继续获取采样点，若所述跟车时距的采样点与所述第一统计分析结果误差小于第二预设值，则将所述跟车时距的采样点记入所述跟车时距的采样点集；

根据所述转弯半径的值对所述转弯半径进行分类，并给所述转弯半径与自车车速的采样点标记分类属性；

基于所述分类属性，对所述转弯半径与自车车速的采样点集进行第二统计分析，得到第二统计分析结果；

继续获取采样点，若所述转弯半径与自车车速的采样点与所述第二统计分析结果误差小于第三预设值，则将所述转弯半径与自车车速的采样点记入所述转弯半径与自车车速的采样点集；

根据所述第一统计分析结果和所述第二统计分析结果，确定所述控制参数库。

10.一种自适应巡航装置，其特征在于，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取当前驾驶员的身份信息以及当前环境信息；

参数匹配模块，用于基于所述身份信息以及所述当前环境信息在控制参数库进行匹配，确定当前巡航控制参数，所述控制参数库用于表征驾驶员、环境信息与巡航控制参数之间的对应关系；

巡航控制模块，用于基于所述当前巡航控制参数进行自适应巡航控制。