一种自动驾驶车辆跟随方法及系统与流程

1.本发明属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆跟随方法及系统。


背景技术：

2.自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
3.在当前的自动驾驶汽车中，车辆可以跟随前车进行自主速度调节，然而在前车出现异常时，只能够根据停车车况进行响应，难以根据前车的行车状况，选择合适的跟车目标。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种自动驾驶车辆跟随方法，旨在解决在前车出现异常时，只能够根据停车车况进行响应，难以根据前车的行车状况，选择合适的跟车目标的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种自动驾驶车辆跟随方法，所述方法包括：接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标；对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据；根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序；选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。
6.优选的，所述对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据的步骤，具体包括：对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号；对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据；记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。
7.优选的，所述根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序的步骤，具体包括：根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据；根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定性和车辆控制稳定性；根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。
8.优选的，所述选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆的步骤，具体包括：根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定；根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随；
在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。
9.优选的，基础行车数据至少包括车道数据和灯光数据。
10.优选的，自动驾驶指令中设定了稳定性考量优先级。
11.本发明实施例的另一目的在于提供一种自动驾驶车辆跟随系统，所述系统包括：指令接收模块，用于接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标；数据采集模块，用于对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据；车辆稳定性评价模块，用于根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序；目标车辆跟随模块，用于选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。
12.优选的，所述数据采集模块包括：车牌号识别单元，用于对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号；图像识别单元，用于对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据；行车数据聚合单元，用于记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。
13.优选的，所述车辆稳定性评价模块包括：行车数据提取单元，用于根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据；稳定性评价单元，用于根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定性和车辆控制稳定性；车辆排序单元，用于根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。
14.优选的，所述目标车辆跟随模块包括：目标车辆锁定单元，用于根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定；车辆跟随单元，用于根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随；目标切换单元，用于在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。
15.本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆跟随方法，能够自主对周边车辆进行信息采集，根据采集得到的信息对各个车辆的行驶稳定性进行评价，选择行驶稳定性最高的车辆作为目标车辆，然后对其进行跟随，并且在行驶过程中持续进行目标检测，从而保证车辆能够选择稳定性最高的车辆作为目标车辆，保证了行车安全性。
附图说明
16.图1为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆跟随方法的流程图；图2为本发明实施例提供的对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据的步骤的流程图；图3为本发明实施例提供的根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序的步骤的流程图；图4为本发明实施例提供的选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆的步骤的流程图；图5为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆跟随系统的架构图；图6为本发明实施例提供的一种数据采集模块的架构图；图7为本发明实施例提供的一种车辆稳定性评价模块的架构图；图8为本发明实施例提供的一种目标车辆跟随模块的架构图。
具体实施方式
17.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
18.如图1所示，为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆跟随方法的流程图，所述方法包括：s100，接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标。
19.在本步骤中，接收自动驾驶指令，驾驶者在驾驶过程中选择进入自动驾驶模式，则设置自动驾驶指令，自动驾驶指令至少要包括自动驾驶速度、跟车目标以及稳定性考量优先级，自动驾驶速度是指自动驾驶车辆在行驶过程中应该保持的最大速度，而跟车目标则是开始进入自动驾驶模式时跟随的第1个车辆，上述政策目标是驾驶者自主选择的，稳定性考量优先级是指在确定目标车辆时，优先考虑速度稳定性还是车辆控制稳定性，速度稳定性是指前车在行驶过程中速度是否会出现突变，根据其速度变化来对稳定性进行考察，而车辆控制稳定性是指车辆在进行变道或者正常行驶过程中，是否出现频繁变道或者未按照规章制度驾驶的情况。
20.s200，对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据。
21.在本步骤中，对周边车辆进行信息采集，在车辆驾驶过程中影响车辆安全的因素非常多，如车辆的车速，车辆在驾驶过程中是否出现频繁急加速或者急减速，车辆在行驶过程中是否出现频繁变道的情况，车辆在变道过程中是否开启了对应的指示灯，在进行信息采集的时候，不仅包括进行视频数据采集，也包括进行雷达数据采集，视频数据来源于安装在车辆上的摄像头，雷达数据则来源于车辆上设置的超声波传感器，激光雷达传感器，超声波雷达传感器，收集上述雷达数据和视频数据将其作为车辆行驶状态数据保存。
22.s300，根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序。
23.在本步骤中，根据车辆行驶状态数据，判定各个周边车辆的行驶稳定性，在上一步的中已经获取了附近车辆的行驶数据，根据采集得到的视频数据和雷达数据进行分析，判
定这个车辆是否存在急加速或者急减速的情况，并统计各个车辆出现急加速或者急减速的次数，在此过程中识别车辆变道的次数，在变道时是否开启对应的转向灯，根据上述数据来判定车辆的行驶稳定性，平时稳定性包括两个方面，一方面为速度稳定性，另一方面为车辆控制稳定性，根据自动驾驶指令、速度稳定性以及车辆控制稳定性来计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边的车辆进行排序。
24.s400，选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。
25.在本步骤中，选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，在最初进入自动驾驶模式时，跟车车辆是驾驶者自主选择的，并未对其驾驶稳定性进行考核，由于在驾驶过程中已经对周边车辆进行了数据采集，并通过分析确定了周边车辆的稳定性，根据综合稳定性选择其中数值最高的车辆作为我们的目标车辆，控控制当前目标车辆进行变道，从而跟随向目标车辆，在行驶过程中出现综合稳定性更高的车辆和切换目标车辆进行变道，并跟随该新出现的目标车辆，即在整个过程中都存在动态选择的过程，每次都会选择稳定性最高的车辆作为晕车目标，那么在驾驶过程中，由于前车的稳定性，会给自动驾驶车辆提供更加安全的驾驶条件。
26.如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据的步骤，具体包括：s201，对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号。
27.在本步骤中，对周边车辆进行视频采集，在进行视频采集时，开启当前车辆的所有摄像头，通过摄像头采集视频数据，在视频中记录了附近车辆的车牌号码，利用图像识别技术提取各个车辆的车牌号，那么在存储数据时，以车牌号为单位进行存储。
28.s202，对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据。
29.在本步骤中，对采集得到的视频进行图片提取，采集得到的视频通常为高帧率，按照预设的采集间隔层中提取部分图片，通过对图片进行比对，判定各个车辆是否出现变道的情况，车辆变道时是否开启了对应的转向灯，给车辆进行变道，以及开启转向灯的次数进行记录，得到基础行车数据。
30.s203，记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。
31.在本步骤中，通过图像识别技术，计算各个车辆的驾驶速度，具体的，通过在画面中设置标线，确定其他车辆车身通过该标线的时间，根据上述信息估算得到车辆的平均相对速度，将该车辆的平均相对速度加上等车辆的行驶速度，即可得到该车辆的行驶速度，上述行驶速度为估算值，将行驶速度与基础行车数据结合得到车辆行驶状态数据。
32.如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序的步骤，具体包括：s301，根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据。
33.在本步骤中，根据车辆行驶状态数据进行数据，由于已经进行了车牌号识别，因此在提取时，每次只提取一个车牌号对应的数据，即可确定该车方案对应车辆的车辆数字数据以及灯光数据。
34.s302，根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定
性和车辆控制稳定性。
35.在本步骤中，根据车辆速度数据和车辆灯光数据进行车辆控制判定，具体的根据车辆速度数据来构建车辆速度曲线，识别在车辆速度曲线中各点的曲率，水率超过预设值的说明，存在一次速度突变，出现速度出现的次数进行记录，确定各个车辆的变道情况，在车辆变道时，判定其转向灯是否开启，若未开启转向灯，则视为违规驾驶，记录该车辆违规驾驶的次数，将车辆行驶的距离以及速度突变次数和车辆违规驾驶测试导入到评价模型中，得到速度稳定性和车辆控制稳定性，速度稳定性和车辆控制性均以数字进行评分。
36.s303，根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。
37.在本步骤中，根据自动驾驶指令计算综合稳定性，在自动驾驶指令中设置了两种稳定性的权重，如速度稳定性的权重为0.7，车辆控制稳定性的权重为0.3，将速度稳定性和车辆控制稳定性的权重乘以对应的评分并求和，即可得到综合稳定性，根据计算得到的综合稳定性，对这个车辆进行排序。
38.如图4所是，作为本发明的一个优选实施例，所述选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆的步骤，具体包括：s401，根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定。
39.在本步骤中，根据综合稳定性的排序情况进行车辆选择，综合稳定性越高，说明该车辆在驾驶过程中出现的驾驶波动越少，换言之前车在驾驶过程中出现的急刹或者急加速，以及违规变道的情况更少，作作为自动驾驶车辆，当前车出现变化的情况越少，那么自动驾驶的条件则更好，有利于自动驾驶车辆进行控制。
40.s402，根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随。
41.在本步骤中，根据目标车辆所在的车道进行道路识别，再检测到合适的变道条件时，主动进行变道行驶至该车辆后方，随后进行跟车操作，以控制车辆速度，使其在前车后方稳定行驶。
42.s403，在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。
43.在本步骤中，在行驶过程中不仅对当前车辆进行综合稳定性计算，还同时对周边的车辆进行综合稳定性计算，并将两者进行比较，若周边存在综合稳定性更高的车辆，那么的切换目标车辆，再次进行变道。
44.如图5所示，为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆跟随系统，所述系统包括：指令接收模块100，用于接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标。
45.在本系统中，指令接收模块100接收自动驾驶指令，驾驶者在驾驶过程中选择进入自动驾驶模式，则设置自动驾驶指令，自动驾驶指令至少要包括自动驾驶速度、跟车目标以及稳定性考量优先级，自动驾驶速度是指自动驾驶车辆在行驶过程中应该保持的最大速度，而跟车目标则是开始进入自动驾驶模式时跟随的第1个车辆，上述政策目标是驾驶者自主选择的，稳定性考量优先级是指在确定目标车辆时，优先考虑速度稳定性还是车辆控制稳定性，速度稳定性是指前车在行驶过程中速度是否会出现突变，根据其速度变化来对稳定性进行考察，而车辆控制稳定性是指车辆在进行变道或者正常行驶过程中，是否出现频繁变道或者未按照规章制度驾驶的情况。
46.数据采集模块200，用于对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据。
47.在本系统中，数据采集模块200对周边车辆进行信息采集，在车辆驾驶过程中影响车辆安全的因素非常多，如车辆的车速，车辆在驾驶过程中是否出现频繁急加速或者急减速，车辆在行驶过程中是否出现频繁变道的情况，车辆在变道过程中是否开启了对应的指示灯，在进行信息采集的时候，不仅包括进行视频数据采集，也包括进行雷达数据采集，视频数据来源于安装在车辆上的摄像头，雷达数据则来源于车辆上设置的超声波传感器，激光雷达传感器，超声波雷达传感器，收集上述雷达数据和视频数据将其作为车辆行驶状态数据保存。
48.车辆稳定性评价模块300，用于根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序。
49.在本系统中，车辆稳定性评价模块300根据车辆行驶状态数据，判定各个周边车辆的行驶稳定性，在上一步的中已经获取了附近车辆的行驶数据，根据采集得到的视频数据和雷达数据进行分析，判定这个车辆是否存在急加速或者急减速的情况，并统计各个车辆出现急加速或者急减速的次数，在此过程中识别车辆变道的次数，在变道时是否开启对应的转向灯，根据上述数据来判定车辆的行驶稳定性，平时稳定性包括两个方面，一方面为速度稳定性，另一方面为车辆控制稳定性，根据自动驾驶指令、速度稳定性以及车辆控制稳定性来计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边的车辆进行排序。
50.目标车辆跟随模块400，用于选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。
51.在本系统中，目标车辆跟随模块400选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，在最初进入自动驾驶模式时，跟车车辆是驾驶者自主选择的，并未对其驾驶稳定性进行考核，由于在驾驶过程中已经对周边车辆进行了数据采集，并通过分析确定了周边车辆的稳定性，根据综合稳定性选择其中数值最高的车辆作为我们的目标车辆，控控制当前目标车辆进行变道，从而跟随向目标车辆，在行驶过程中出现综合稳定性更高的车辆和切换目标车辆进行变道，并跟随该新出现的目标车辆，即在整个过程中都存在动态选择的过程，每次都会选择稳定性最高的车辆作为晕车目标，那么在驾驶过程中，由于前车的稳定性，会给自动驾驶车辆提供更加安全的驾驶条件。
52.如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述数据采集模块200包括：车牌号识别单元201，用于对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号。
53.在本模块中，车牌号识别单元201对周边车辆进行视频采集，在进行视频采集时，开启当前车辆的所有摄像头，通过摄像头采集视频数据，在视频中记录了附近车辆的车牌号码，利用图像识别技术提取各个车辆的车牌号，那么在存储数据时，以车牌号为单位进行存储。
54.图像识别单元202，用于对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据。
55.在本模块中，图像识别单元202对采集得到的视频进行图片提取，采集得到的视频通常为高帧率，按照预设的采集间隔层中提取部分图片，通过对图片进行比对，判定各个车辆是否出现变道的情况，车辆变道时是否开启了对应的转向灯，给车辆进行变道，以及开启
转向灯的次数进行记录，得到基础行车数据。
56.行车数据聚合单元203，用于记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。
57.在本模块中，行车数据聚合单元203通过图像识别技术，计算各个车辆的驾驶速度，具体的，通过在画面中设置标线，确定其他车辆车身通过该标线的时间，根据上述信息估算得到车辆的平均相对速度，将该车辆的平均相对速度加上等车辆的行驶速度，即可得到该车辆的行驶速度，上述行驶速度为估算值，将行驶速度与基础行车数据结合得到车辆行驶状态数据。
58.如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述车辆稳定性评价模块300包括：行车数据提取单元301，用于根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据。
59.在本模块中，行车数据提取单元301根据车辆行驶状态数据进行数据，由于已经进行了车牌号识别，因此在提取时，每次只提取一个车牌号对应的数据，即可确定该车方案对应车辆的车辆数字数据以及灯光数据。
60.稳定性评价单元302，用于根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定性和车辆控制稳定性。
61.在本模块中，稳定性评价单元302根据车辆速度数据和车辆灯光数据进行车辆控制判定，具体的根据车辆速度数据来构建车辆速度曲线，识别在车辆速度曲线中各点的曲率，水率超过预设值的说明，存在一次速度突变，出现速度出现的次数进行记录，确定各个车辆的变道情况，在车辆变道时，判定其转向灯是否开启，若未开启转向灯，则视为违规驾驶，记录该车辆违规驾驶的次数，将车辆行驶的距离以及速度突变次数和车辆违规驾驶测试导入到评价模型中，得到速度稳定性和车辆控制稳定性，速度稳定性和车辆控制性均以数字进行评分。
62.车辆排序单元303，用于根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。
63.在本模块中，车辆排序单元303根据自动驾驶指令计算综合稳定性，在自动驾驶指令中设置了两种稳定性的权重，如速度稳定性的权重为0.7，车辆控制稳定性的权重为0.3，将速度稳定性和车辆控制稳定性的权重乘以对应的评分并求和，即可得到综合稳定性，根据计算得到的综合稳定性，对这个车辆进行排序。
64.如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述目标车辆跟随模块400包括：目标车辆锁定单元401，用于根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定。
65.在本模块中，目标车辆锁定单元401根据综合稳定性的排序情况进行车辆选择，综合稳定性越高，说明该车辆在驾驶过程中出现的驾驶波动越少，换言之前车在驾驶过程中出现的急刹或者急加速，以及违规变道的情况更少，作作为自动驾驶车辆，当前车出现变化的情况越少，那么自动驾驶的条件则更好，有利于自动驾驶车辆进行控制。
66.车辆跟随单元402，用于根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随。
67.在本模块中，车辆跟随单元402根据目标车辆所在的车道进行道路识别，再检测到合适的变道条件时，主动进行变道行驶至该车辆后方，随后进行跟车操作，以控制车辆速度，使其在前车后方稳定行驶。
68.目标切换单元403，用于在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。
69.在本模块中，目标切换单元403在行驶过程中不仅对当前车辆进行综合稳定性计算，还同时对周边的车辆进行综合稳定性计算，并将两者进行比较，若周边存在综合稳定性更高的车辆，那么的切换目标车辆，再次进行变道。
70.应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
71.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
72.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
73.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
74.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，所述方法包括：接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标；对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据；根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序；选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，所述对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据的步骤，具体包括：对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号；对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据；记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，所述根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序的步骤，具体包括：根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据；根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定性和车辆控制稳定性；根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，所述选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆的步骤，具体包括：根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定；根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随；在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，基础行车数据至少包括车道数据和灯光数据。6.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆跟随方法，其特征在于，自动驾驶指令中设定了稳定性考量优先级。7.一种自动驾驶车辆跟随系统，其特征在于，所述系统包括：指令接收模块，用于接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标；数据采集模块，用于对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据；车辆稳定性评价模块，用于根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序；目标车辆跟随模块，用于选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。8.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆跟随系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
车牌号识别单元，用于对周边车辆进行视频采集，通过图像识别确定各个车辆的车牌号；图像识别单元，用于对采集得到的视频进行图片提取，确定各个车辆的基础行车数据；行车数据聚合单元，用于记录各个车辆的行驶速度，结合基础行车数据生成车辆行驶状态数据。9.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆跟随系统，其特征在于，所述车辆稳定性评价模块包括：行车数据提取单元，用于根据车辆行驶状态数据提取车辆速度数据和车辆灯光数据；稳定性评价单元，用于根据车辆速度数据和车辆灯光数据，判定车辆在行驶过程中出现突发事件的频次，按照预设的评价模型评价各个车辆的行驶稳定性，所述行驶稳定性包括速度稳定性和车辆控制稳定性；车辆排序单元，用于根据自动驾驶指令计算综合稳定性，根据综合稳定性对周边车辆进行排序。10.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆跟随系统，其特征在于，所述目标车辆跟随模块包括：目标车辆锁定单元，用于根据综合稳定性的排序情况，确定对应车辆为目标车辆，并将其锁定；车辆跟随单元，用于根据目标车辆所在的车道，选择合适的时间进行变道并进行跟随；目标切换单元，用于在跟随过程中实时对周边车辆进行检测，当出现综合稳定性更高车辆时，切换目标车辆。

技术总结
本发明适用于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆跟随方法及系统，所述方法包括：接收自动驾驶指令，根据自动驾驶指令设定跟车速度以及跟车目标；对周边车辆进行信息采集，得到车辆行驶状态数据；根据车辆行驶状态数据判定各个周边车辆的行驶稳定性，根据行驶稳定性计算综合稳定性，并对周边车辆进行排序；选择综合稳定性最高的车辆作为目标车辆，进行变道，跟随目标车辆。本发明能够自主对周边车辆进行信息采集，根据采集得到的信息对各个车辆的行驶稳定性进行评价，选择行驶稳定性最高的车辆作为目标车辆，然后对其进行跟随，并且在行驶过程中持续进行目标检测，从而保证车辆能够选择稳定性最高的车辆作为目标车辆，保证了行车安全性。保证了行车安全性。保证了行车安全性。


技术研发人员：祝实 施小龙
受保护的技术使用者：安徽中科星驰自动驾驶技术有限公司
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/6/26