JP7170774B2 - 車両制御方法、装置、電子機器、及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本願は、自動車技術分野における自動運転技術に関し、特に、車両制御方法、装置、電子機器、及び記憶媒体に関する。

人工知能技術の発展に伴い、自動運転は、ますます注目されつつあり、徐々に人々の運転習慣を変えている。

現在の自動運転は、一般的に物理理論で算出された安全距離をコアとして、アクティブセーフティ面での、アダプティブクルーズコントロールにおける前後両車の安全制動距離に応じてクルーズコントロールを行い、自動追い越し中に両車間の設定された安全距離に応じて対応措置を講じるような車両制御方式設計を行う。

本願は、車両制御方法、装置、電子機器、及び記憶媒体を提供する。

本願の第１の態様によれば、車両制御方法を提供し、該方法は、
予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するステップと、
前記ターゲット走行シーンに応じて、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するためのターゲット車間時間を決定するステップと、
前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するステップと、を含む。

本願の第２の態様によれば、車両制御装置を提供し、該装置は、
予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するためのシーン認識モジュールと、
前記ターゲット走行シーンに応じて、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するためのターゲット車間時間を決定するための処理モジュールと、を含み、
前記処理モジュールは、さらに、前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するために用いられる。

本願の第３の態様によれば、電子機器を提供し、該電子機器は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を含み、ここで、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが、上記第１の態様で提供されたいずれかの可能な方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される。

本願の第４の態様によれば、上記第１の態様で提供したいずれかの可能な方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。

本願の第５の態様によれば、プログラム製品を提供し、前記プログラム製品は、読取可能な記憶媒体に記憶されたコンピュータプログラムを含み、サーバの少なくとも１つのプロセッサが前記読取可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取り、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記コンピュータプログラムを実行して、第１の態様のいずれかに記載の方法をサーバに実行させる。

本願の第６の態様によれば、本出願の実施例は、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することによって、前記電子機器に上記第１の態様のいずれかに記載の方法を実行させる。

なお、この部分に記載されている内容は、本願の実施例の肝心な又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本願の範囲を限定するものでもない。本願の他の特徴は、以下の説明を通じて容易に理解される。

図面は、本解決手段をよりよく理解するために使用され、本願を限定するものではない。
本願の第１の実施例に係る概略図である。 本願の第２の実施例に係る概略図である。 本願の第２の実施例に係る第１のシーン概略図である。 本願の第２の実施例に係る第２のシーン概略図である。 本願の第２の実施例に係る第３のシーン概略図である。 本願の第２の実施例に係る第４のシーン概略図である。 本願の第３の実施例に係る概略図である。 本願の実施例に係る車両制御方法を実現するための電子機器のブロック図である。

以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするためにその中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。

人工知能技術の発展に伴い、自動運転は、ますます注目されている話題となっており、補助運転のような低レベルの自動運転は、既に様々な異なる機種の車両に運用され、人々の運転習慣及び走行方式を徐々に変えている。例えば、アダプティブクルーズコントロールシステムは、低レベルの自動運転のうち、比較的早く適用される１つの機能であり、定速クルーズコントロール技術から発展してきたものである。高速シーン及び渋滞場面において、アダプティブクルーズコントロールシステムは、ブレーキとアクセルとの間にあるユーザの足の頻繁な操作を低減し、ユーザの長時間運転による疲労を緩和することができる。

しかしながら、従来技術における自動運転は、一般的に車両の側面から制御ポリシーを設計するものであり、例えば、アダプティブクルーズコントロールシステムの動作方法について、前方に車両がない場合、アダプティブクルーズコントロールシステムは、アクセル及びブレーキを制御することで、ユーザが設定した速度で車両を走行させる。前方に車両がある場合、先行車との距離が安全車間距離よりも小さいと、制御部は、安全距離に達するまでブレーキ制御により車間距離を保持し、先行車との距離が安全車間距離以上である場合、自車が依然として設定速度で走行する。安全距離の定義は、自車速度、前方車両速度に関するものであることが多いが、且つ車間時間などのような用いられた追従ポリシーにも関するものである。しかしながら、このようなポリシー方式には、自動運転が完全な無人運転ではなく、運転者が、依然として車両走行中の最も主要な制御決定者であることが無視されるという根本的な問題があり、したがって、従来技術には車両の所在環境、走行道路状況、周辺車両挙動に対する運転者の感覚が無視される。これにより、運転者が自らの感覚で自動運転を中断して手動運転に切り替えることが多くなり、例えば、自動追従走行時にシステムが安全な距離を確保しているが、頻繁な割り込みを招く場合、又は高速でクルーズコントロールで大型貨物車に追従する時に運転者が不安を感じる場合に、クルーズコントロールを中断する。これらの人為的な意思決定は、運転者の衝動による意思決定である。例えば、割り込みなどに「腹を立てて」、急に加速してぶつけ、又は急に減速して他の車の走行を妨げるなどのような報復行動を行う。これらは、いずれも自動運転が「感知」の角度からスキーム設計を行わないことに起因するものである。

高速の場面で、十分な安全距離は、運転者又は乗員に十分な「安心感」を与えることができるが、遠すぎる安全距離は、ユーザが頻繁に追い越されることを招き、追従機能の使用率に影響したり、運転者が能動的に自動運転を中断することを引き起こしたりして、使用体験に影響を与える可能性がある。

また、トラックによって視界が遮られると、運転者又は乗員が「閉所恐怖」を感じ、「手動運転して離れる」運転操作を使用するが、高速道路時には、このような操作が交通事故を起こしやすく、例えば、運転者が、前方がトンネルであるか又は前方道路が閉鎖されることを知らない場合、このようにしてトラックを追い越す際に交通事故を引き起こす。

運転者にとっては、安全感は、自身の運転能力、運転中の視界、道路状況などの情報に関連付けられる。したがって本願の発明構想は、運転者の感知から、自動運転システムの設計についても異なるシーンでのシステムの感知能力、制御能力に応じて安全性及び制御ポリシーを定義すべきである。同じシステムの感知能力及び制御能力は、常に、異なるシーンにおいて異なっている。例えば、カーブシーンでは、障害物測距及び連続性に感知問題があり、上り坂及び下り坂などの地面の起伏が大きい領域では、障害物測距能力が悪く、車両の制御能力も悪く、合流及び分流領域の視界が悪く、高速の障害物が急に現れやすく、大型トラック、大型バスも視界を制限する。

本願は、従来技術における運転者の車両走行シーンに対する感知に応じて車両制御を行っていないという課題を解決するために、車両制御方法を提供し、以下、実施例を参照しながら本願の車両制御方法を説明する。

図１は、本願の第１の実施例に係る概略図であり、図１に示すように、本実施例に係る車両制御方法は、以下を含む。

Ｓ１０１、予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する。

本ステップにおいて、予め設定された更新条件は、現在の走行シーンが変化することと、現在の状態の持続時間が予め設定された時間閾値を超えることと、予め設定された周期に応じて車両制御パラメータを更新することと、ユーザが入力した操作命令に応答することなどを含む。

ターゲット走行シーンは、運転者が自動運転を中断することを引き起こしやすいシーンであり、高速シーン、低速シーン、特殊車両シーン、第１の特徴シーン、即ち、割り込みやすいシーン、カーブシーン、上り坂及び下り坂シーン、合流及び分流シーン、低可視度シーン、及び少なくとも２つの上記シーンの組み合わせシーンを含む。

高速シーンとは、車両の走行速度が予め設定された高速閾値よりも大きい場合のシーンであり、低速シーンとは、車両の走行速度が予め設定された低速閾値以下である場合のシーンであり、特殊車両シーンとは、自車の周囲に、例えば、大型トラック、バス、モーターバイクなどの特殊車両が存在するシーンであり、第１の特徴シーン、即ち、割り込みやすいシーンとは、監視データが、自車が割り込まれた回数が予め設定された割り込み閾値よりも大きいことを示す場合のシーンであり、合流及び分流シーンとは、高速道路の出入口、又は都市の高架道路出入口などの道路分岐口のシーンである。

可能な設計では、リアルタイム監視データに現在の車速が含まれるので、現在の車速に応じて高速／低速シーンとして判定することができる。

可能な設計では、リアルタイム監視データに、車載カメラによって撮影されたリアルタイム道路状況画像がさらに含まれ、リアルタイム道路状況画像を画像認識することにより、周囲に特殊車両が存在するか否か、割り込みやすいシーンにあるか否かを認識することができる。

可能な設計では、リアルタイム監視データに、測位データ及び高精度地図データがさらに含まれ、測位データは、ＧＰＳ測位データ、又は北斗衛星導航測位データなどであってもよく、高精度地図データは、道路情報、道路状況情報、勾配情報などを含む。道路情報から車両が折ろうか否か、前方に合流／分流出入口が存在するか否かを知ることができ、勾配情報から車両が段差の大きい上り坂及び下り坂シーンに進入しようとしているか否かを認識することができ、急峻な勾配によって運転者の視界が遮られると共に、車両の監視システムの感知能力が悪くなり、前方の坂道前の危険要因をタイムリーに発見又は感知することができない。

可能な設計では、リアルタイム監視データに、天気データがさらに含まれ、濃霧早期警報、砂あらし早期警報などの天気データと組み合わせ、低可視度シーンとして判定することができる。

Ｓ１０２、ターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定する。

本ステップでは、ターゲット車間時間は、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するために用いられる。

なお、車間時間は、自動運転のうち１つの重要な技術パラメータ指標であり、両車の距離と自車の現在車速から算出されるものであると説明すべきである。

異なるターゲット走行シーンでは、車両自体の走行状態に応じて安全距離に関する基礎車間時間を確立した上で、異なるシーンに対する感知補正モデルを設けることができ、それにより、基礎車間時間を補正し、さらに、ターゲット車間時間を取得する。

可能な設計では、感知補正モデルは、ニューラルネットワークモデルであってもよく、ビッグデータでトレーニングされたニューラルネットワークモデルを介して異なる地域のターゲット走行シーンに対して異なる補正方式をとることで、都市又は農村のような様々な地域に適した最適な補正効果を得る。

可能な設計では、感知補正モデルは、ユーザの運転習慣と組み合わせて、異なるユーザの運転習慣に合ったターゲット車間時間を得るように、基礎車間時間を補正することができる。

Ｓ１０３、ターゲット車間時間に基づいて車両を制御する。

本ステップでは、ターゲット走行シーンによって、車両を、異なる漸進プロセスによりターゲット車間時間に到達するように設定して制御することができる。

例えば、車両が渋滞道路のような割り込みやすいシーンにある場合、車両の現在の速度が低い場合に、さらに頻繁に割り込まれることを防止するために、車両をターゲット車間時間に迅速に達するように制御することができる。車両が、高速道路を複数台の車両が並走する割り込みやすいシーンにある場合、車両が急に速度を変化させることで引き起こされる交通事故を回避するために、車両がターゲット車間時間に緩やかに到達するように、緩やかな車間時間変化過程を設定することができ、この過程で、ターゲット走行シーンの変化に応じて、ターゲット走行シーンが急に変化することを回避するようにターゲット車間時間を改めて補正してよく、例えば、閉鎖道路が急に現れるか、急に割り込まれるため、運転者が危険を感じると、ターゲット車間時間を改めて設定して、且つターゲット車間時間の移行過程の速さに達することができ、それにより、ユーザの自動運転の使用体験を向上させることができる。

本願の実施例に係る技術的解決手段によれば、運転者又は乗員の感知角度から、運転者の「危険感知」を引き起こしやすい異なる走行シーンに応じて動的安全車間時間を改めて定義し、監視されたターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定し、さらにターゲット車間時間に達するように車両を制御して自車状態を動的に調整し、且つこの過程でターゲット走行シーンが変化するとタイムリーに補正することができる。

具体的には、まず、予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定し、次に、ターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定し、最後にターゲット車間時間に基づいて車両を制御する。従来技術では自動運転制御時に前方車両の状態が過度に重視されるが、自車の運転者又は乗員の走行シーンに対する感覚が無視されるため、運転者の介入を引き起こし、それにより、自動運転体験に影響を与えるという問題を解決する。運転者が危険を感じて判断を誤ることで、引き起こされる交通事故を回避し、例えば頻繁に割り込まれ、急に加速又は減速することで引き起こされる追突又は衝突事故を回避する。ユーザの自動運転に対する使用体験と安全信頼度を向上させる。

図２は、本願の第２の実施例に係る概略図であり、図２に示すように、本実施例に係る車両制御方法は、以下を含む。

Ｓ２０１、予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する。

本ステップで、予め設定された更新条件は、リアルタイム監視データに基づいて現在の走行シーンが変化したと決定する。本実施例では、車両上の自動運転制御システムは、リアルタイム監視データに基づいて走行シーンが切り替わったことを発見する。

図３は、本願の第２の実施例に係る第１のシーン概略図であり、図３に示すように、車両３０１は、アダプティブクルーズコントロールの自動運転モードにあり、トラック３０２と同じ車道の後方から、徐々にトラック３０２に近づいている。

車両のターゲット走行シーンが図３に示すようなシーンであると、具体的には、「リアルタイム監視データ」に現在の車速が含まれると、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップは、
前記現在の車速に応じてターゲット走行シーンの速度タイプを決定し、、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含み、速度タイプは高速シーン及び低速シーンを含む。

高速走行時に前方に遅く走行する車両がある場合と低速走行時に前方に遅く走行する車両がある場合とは、運転者にとってその感知した安全性と実際の安全性が異なり、異なる運転者にとって、その運転習慣及び運転経験によって、安全距離に対する感知も変化し、そのため、本願は、高速シーンと低速シーンを２つの基礎シーンとして基本的な判定を行い、高速シーンで、車両制御ポリシーは、より保守的で安定するが、低速シーンでは、車両制御ポリシーを頻繁な変化又は急激な変化に設定して、車両の走行状態を迅速に変化させる。また、高速シーンでは先行車との車間距離を大きくして制動の安全距離を確保する必要があり、低速シーンでは先行車との車間距離を適切に小さくすることができる。

さらに、可能な設計では、「リアルタイム監視データ」には、車載カメラがリアルタイムに撮影したビデオ画像であるリアルタイム道路状況画像が含まれ、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップは、
第２の予め設定されたフレーム数のリアルタイム道路状況画像に基づいて前方車両に対応する車両タイプを決定するステップと、
前記車両タイプが特殊車両であると、前記ターゲット走行シーンが特殊車両シーンであると決定するステップと、を含む。

例えば、第２の予め設定されたフレーム数は５０フレームであり、連続する５０フレームにおいて画像認識モデルで認識された前方車両は、いずれも、トラック、バス、モーターバイクなどのような特殊車両であると、ターゲット走行シーンが特殊車両シーンであると決定することができる。トラック又はバスなどの大型車両のような特殊車両が視界を遮ることが多く、モーターバイクは急に車道を変更して交通事故を引き起こしやすく、これも運転者の「安全上の脅威感知」を非常に容易に引き起こす重要な要因であるため、対応する特殊車両シーンが設けられる。

図４は、本願の第２の実施例に係る第２のシーン概略図であり、図４に示すように、低速で渋滞するシーンでは、車両４０１は、直前の車両に追従してアダプティブクルーズを行い、このとき車両４０２は、隣接する車道から車両４０１の前方に割り込み、車両４０３も車線境界の位置まで走行する。このとき、車両４０１のリアルタイム監視データに基づいて走行シーンが変化したことが監視される。

図４に示すシーンでは、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップは、
第１の予め設定されたフレーム数のリアルタイム道路状況画像において、直前の車両変化回数が予め設定された回数よりも大きいと、前記ターゲット走行シーンが割り込みやすいシーンであると決定するステップを含む。

例えば、第１の予め設定されたフレーム数が１５０フレームであり、この連続した１５０フレームの画像において、前方車両が変化したと認識される度に、割り込み回数に自動的に１が加算されると、割り込み回数が予め設定された回数よりも、例えば３回大きいと、ターゲット走行シーンが割り込みやすいシーンであると決定し、このようなシーンで連続複数回割り込まれることで、アダプティブクルーズに対する運転者の不満を非常に容易に引き起こすため、手動制御へ切り替え、そうすると、スクラッチ事故が非常に容易に起こり、したがってこのようなシーンに対する認識について、従来技術のように安全距離を保つことができないが、できるだけ先行車に近づいている。

本実施例において、「リアルタイム監視データ」に、測位データ及び高精度地図データが含まれる場合、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップは、
前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて自車の現在の位置シーンタイプを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含む。

位置シーンタイプは、カーブシーン、上り坂及び下り坂シーン、合流分流シーンなどを含む。

図５は、本願の第２の実施例に係る第３のシーン概略図であり、図５に示すように、車両５０１は、先行車に追従してアダプティブクルーズを行い、このときに自動運転制御システムは、車両の現在の測位及び高精度地図データに基づいて、車両がカーブシーンに進入しようとしていること、即ち、現在位置の前方に曲率が予め設定された範囲よりも大きいカーブがあることを発見し、曲率が大きすぎる理由は、一般的に山体などの視界障害物が地形に存在したり、道路が施工されているため通行を禁止したりすることであり、このタイプのターゲット走行シーンは、視界の遮蔽による運転者の緊張感を引き起こすことができる。アダプティブクルーズの使用体験を向上させるために、このシーンが認識されるとターゲット車間時間を増加させる。

図６は、本願の第２実施例に係る第４のシーン概略図であり、図６に示すように、車両６０１と車両６０２がそれぞれ上り坂及び下り坂にある走行シーンにあり、坂道は、車両のカメラ、レーダなどの監視機器の監視データに影響を与え、且つこのようなシーンで運転者の視界も制限されるため、感知が阻害される。上り坂及び下り坂の走行シーンを認識できたら、交通事故の発生を効果的に予防することができ、そのため、ターゲット車間時間を対応して補正する必要がある。

説明すべきものとして、合流／分流シーンについて、車両が、車道が減少する交差点又は高速道路の出入口まで走行するとき、スクラッチ事故が容易に起こり、従来のアダプティブクルーズが一般的にはオフにされて、車両が手動で運転されるが、休祝日又は出退勤のピーク期間には、このような走行シーンではアダプティブクルーズに対するニーズが最も強く、この問題を解決するためには、このシーンを自動運転制御の認識対象に加えて、意図的な車両制御を行わなければならない。

可能な設計では、「リアルタイム監視データ」に天気データも含まれ、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップは、
前記天気データ、前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて低可視度シーンを決定するステップを含む。

砂あらし、濃霧などの極端な天気については、従来技術におけるアダプティブクルーズシステムは、感知できないが、このとき運転者が、可視距離の減少のため自動運転に大きな不信頼感を与え、このような走行シーンでのアダプティブクルーズコントロールの使用率を高くするためには、ユーザがより安全に感じるように、車間時間を調節し補正する必要がある。

説明すべきものとして、ターゲット走行シーンは、前記速度タイプ、前記特殊車両シーン、前記低可視度シーン及び前記位置シーンのうち少なくとも２つの組み合わせである組み合わせシーンであってもよい。

Ｓ２０２、ターゲット走行シーンに応じて対応するシーン感知係数を決定する。

本ステップにおいて、シーン感知係数は、ターゲット走行シーンで車間時間の調整を実現するために接続媒体を提供する。シーン感知係数の設定について、ビッグデータに基づいて対応するターゲット走行シーンを統計して得られてもよいし、ニューラルネットワークモデルを用いて自動知能学習を行ってもよいし、異なる地域、及び異なるユーザに対して、異なるシーン感知係数の設定をとるようにしてもよい。

表１は、本実施例における一部のターゲット走行シーンに対応する感知係数値である。

説明すべきものとして、組み合わせシーンのシーン感知係数は、前記組み合わせシーンにおける各シーンタイプに対応するシーン感知係数に基づいて決定される総合シーン感知係数である。一実施形態では、総合シーン感知係数は、各シーンタイプに対応するシーン感知係数の積であり、他の実施形態では、各シーンタイプに対応する感知重みを設定することができる場合に、総合シーン感知係数は、各シーンタイプに対応するシーン感知係数と対応する感知重みとを乗算して加算したものである。このように各シーンタイプの影響を総合的に考慮して、車間時間をより正確に調節することができる。

可能な設計では、「リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する」ステップの後に、さらに、
ターゲット走行シーンに応じて、車両がターゲット走行シーンに対応する車両制御調整状態に進入しようとすることをユーザに提示するための提示情報を決定するステップと、
提示情報を出力するステップと、を含む。

ターゲット走行シーンの切り替え時又は現在の走行シーンの変化時にユーザに提示することで、自動運転システムの知能化をユーザに感知させることができ、さらに警告役割を果たすことができ、ユーザに周囲に安全上の危険があることを提示して、いつでも車両の手動制御を準備することができる。また、自動運転システムが既にターゲット走行シーンに対応する措置を事前に講じたため、ずっと注意を凝らす必要がないとユーザに提示し、それにより強制的な人為的制御による交通事故を低減することができる。

Ｓ２０３、シーン感知係数に基づいてターゲット車間時間を決定する。

本ステップでは、具体的には、
現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定するステップと、
基礎車間時間及びシーン感知係数に基づいてターゲット車間時間を決定するステップと、を含む。

例えば、基礎車間時間Γ_baseを自車と追従ターゲットとの距離と、現在の車速との商として設定すると、ターゲット車間時間Γ_targetは式（１）で表すことができ、式（１）は以下のとおりである。
Γ_target＝ｒ・Г_base （１）

ここで、ｒは、シーン感知係数である。

説明すべきものとして、ターゲット車間時間は、シーン感知係数と基礎車間時間の関数値であるが、当業者であれば、具体的な状況に応じて三者間の関数関係を設定することができ、本願は限定しない。又は、シーン感知係数と基礎車間時間を対応する車間時間調整モデルに入力してターゲット車間時間を得るが、車間時間調整モデルの実現形態は、様々であり、履歴データの統計モデルであってもよいし、ニューラルネットワークなどの自己学習モデルであってもよい。

可能な設計では、「追従ターゲット」は、本車道の車両及び隣接する車道の車両を含み、それに対応して、「現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定する」ステップは、
本車道の車両のうち自車の前方の車両と自車との距離に基づいて、第１の車間時間を決定するステップと、
隣接する車道の車両と自車との距離に基づいて第２の車間時間を決定するステップと、
第１の車間時間及び第２の車間時間に基づいて基礎車間時間を決定するステップと、を含む。

割り込みを予防するために、リアルタイム監視データにおけるリアルタイム道路状況画像に基づいて、隣接する車道の車両が割り込もうとしていることを認識し、例えば、車線に近づいており、又は既に車線を越えたことを認識する。この場合、本車道の前方車両のみに対して第１の車間時間を算出することはできず、第１の車間時間は、本車道の前方車両と自車との距離と、自車の現在車速との商であってよく、第２の車間時間は、隣接する車道の車両と自車との縦距離と、自車の現在車速との商であってもよいし、最後に第１の車間時間、第２の車間時間及び対応する重みを乗算して加算して基礎車間時間を得る。

Ｓ２０４、予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及びターゲット車間時間に基づいて、移行車間時間を決定する。

本ステップでは、具体的には、以下を含む。

まず、予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定するステップは、
予め設定された期間内の車間時間レコードに基づいて前記現在の車間時間の変化率を決定するステップと、
該変化率及び前記ターゲット走行シーンに応じて前記移行係数を決定するステップと、を含む。

具体的には、例えば、３分間内の自車の車間時間の平均変化率を算出するか、フィッティングアルゴリズムに基づいて時間変化に伴う車間時間の関数を得て、該関数の導函数を算出すると、車間時間の瞬時変化率を得ることができ、次に該変化率をターゲット走行シーンに対応するモデル又は関数関係に入力して、移行係数を求めることができ、上記過程は、式（２）で表すことができ、式（２）は以下のとおりである。
ｗ₁＝ｆ（ｓｔｄ（Γ_current）／ａｖｇ(Г_current)） （２）

ここで、ｓｔｄ（Γ_current）／ａｖｇ(Г_current)は、現在の車両時間Г_currentの一定の時間範囲内（例えば３分間）での変化率を表し、ｆは、時間変化率に関する関数であり、変化率が大きいほど、出力値が小さくなり、変化率が小さいほど、出力値が大きくなる。移行係数ｗ_１の値の範囲は、０～１にある。説明すべきものとして、本願は、関数を具体的に限定するものではなく、当業者であれば、実際の状況に応じて具体的な関数形式を選択することができる。

移行係数の設定は、車間時間がターゲット車間時間に達する過程を制御しやすくするためのものであり、例えば、割り込みが発生しやすい遅いターゲット走行シーンで、前車に迅速に追従して、割り込みを防止することができるためには、ターゲット車間時間に到達する過程を速める必要があるが、車内の人員に過大な衝撃を与えることを回避するために、速すぎてはいけない。一方、高速特殊車両シーンのターゲット走行シーンについて、ターゲット車間時間に迅速に達すると後続車の追突又は車内の人員の恐怖感を引き起こす可能性があるため、緩やかな過程でターゲット車間時間に達する必要がある。

そして、移行係数及びターゲット車間時間に基づいて、次の調整時刻に対応する車間時間変化量を決定する。

具体的には、例えば、車間時間変化量ΔΓを式（３）で表すことができ、式（３）は以下のとおりである。
ΔΓ＝ｗ₁（Γ_target－Γ_current） （３）

ここで、Γ_targetは、ターゲット車間時間、ｗ_１は、移行係数、Γ_currentは、現在の車間時間である。

もちろん、別の可能な実施形態では、車間時間変化量は、移行係数及びターゲット車間時間の積である。

説明すべきものとして、異なるターゲット走行シーンに対応する車間時間変化量の算出方法は異なってもよく、それにより異なる移行要件に適応し、即ち穏やかな移行に達し、且つ異なるターゲット走行シーンにおいてタイムリーに応答して、自動運転における車両制御の知能化レベルを高くすることができる。

次に、車間時間変化量及び現在の車間時間に基づいて、次の調整時刻の移行車間時間を決定する。

具体的には、例えば、式（４）で移行車間時間を表すことができ、式（４）は以下のとおりである。
Γ_setting＝ΔΓ＋Γ_current （４）

ここで、Γ_settingは、移行車間時間、ΔΓは、車間時間変化量、Γ_currentは、現在の車間時間である。

説明すべきものとして、移行車間時間は、ターゲット走行シーンによって異なる実現形態があってもよく、式（４）に示す態様に制限されず、当業者であれば、実際の状況に応じて必要な実現形態を選択することができる。

Ｓ２０５、移行車間時間に基づいてアダプティブクルーズコントロールを行う。

本ステップでは、移行車間時間に基づいて車両の加速度を決定し、さらにエンジン制御命令又はブレーキ制御命令を生成する。説明すべきものとして、本実施例では、車両の移行段階において、自動運転制御装置は、依然として、ターゲット走行シーンが突變したか否かを監視して、反応が速すぎるため判断を誤ること、又は周囲車両が急に車線を変更するため走行シーンの環境が急速に悪化することを防止したり、ターゲット走行シーンの変化にタイムリーに応答して、アダプティブクルーズの安全性及び信頼性を向上させる。

本実施例は、予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定し、その後に、ターゲット走行シーンに応じて対応するシーン感知係数を決定し、次に、シーン感知係数に基づいてターゲット車間時間を決定し、且つ予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及びターゲット車間時間に基づいて、移行車間時間を決定し、最後に、移行車間時間に基づいてアダプティブクルーズコントロールを行う車両制御方法を提供する。従来技術では自動運転制御時に前方車両の状態が過度に重視されるが、自車の運転者又は乗員の走行シーンに対する感覚が無視されるため、運転者の介入を引き起こし、それにより、自動運転体験に影響を与えるという問題を解決する。運転者が危険を感じて判断を誤ることで、引き起こされる交通事故を回避し、例えば頻繁に割り込まれ、急に加速又は減速することで引き起こされる追突又は衝突事故を回避する。ユーザの自動運転に対する使用体験と安全信頼度を向上させる。

図７は、本願の第３の実施例に係る概略図であり、図７に示すように、本実施例に係る車両制御装置は、
予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するためのシーン認識モジュール７０１と、
前記ターゲット走行シーンに応じて、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するためのターゲット車間時間を決定するための処理モジュール７０２と、を含み、
前記処理モジュール７０２は、さらに、前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するために用いられる。

可能な設計では、予め設定された更新条件が満たされることは、
前記処理モジュール７０２が、前記リアルタイム監視データに基づいて現在の走行シーンが変化したと決定するために用いられることを含む。

可能な設計では、前記処理モジュール７０２が、前記ターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、前記ターゲット走行シーンに応じて対応するシーン感知係数を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するために用いられることと、を含む。

場合によっては、前記処理モジュール７０２が、さらに前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及び前記ターゲット車間時間に基づいて移行車間時間を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記移行車間時間に基づいてアダプティブクルーズコントロールを行うために用いられることと、を含む。

可能な設計では、前記処理モジュール７０２が、さらに、予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及び前記ターゲット車間時間に基づいて移行車間時間を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記移行係数及び前記ターゲット車間時間に基づいて、次の調整時刻に対応する車間時間変化量を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記車間時間変化量及び前記現在の車間時間に基づいて、前記次の調整時刻の前記移行車間時間を決定するために用いられることと、を含む。

可能な設計では、前記処理モジュール７０２が、さらに、予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、予め設定された期間内の車間時間レコードに基づいて前記現在の車間時間の変化率を決定することと、
前記処理モジュール７０２が、前記変化率及び前記ターゲット走行シーンに応じて前記移行係数を決定するために用いられることと、を含む。

場合によっては、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定した後に、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記ターゲット走行シーンに応じて、車両が前記ターゲット走行シーンに対応する車両制御調整状態に進入しようとすることをユーザに提示するための提示情報を決定することと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記提示情報を出力することに用いられることと、をさらに含む。

可能な設計では、前記処理モジュール７０２が、さらに、前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記基礎車間時間及び前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するために用いられることと、を含む。

可能な設計では、前記処理モジュール７０２が、さらに、前記基礎車間時間及び前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記シーン感知係数と前記基礎車間時間の積を前記ターゲット車間時間とするために用いられることを含む。

場合によっては、前記追従ターゲットは、本車道の車両及び隣接する車道の車両を含み、それに対応し、前記処理モジュール７０２が、さらに、現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定するために用いられることは、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記本車道の車両のうち自車の前方の車両と自車との距離に基づいて、第１の車間時間を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、隣接する車道の車両と、自車の隣接する車道への投影との距離に基づいて、第２の車間時間を決定するために用いられることと、
前記処理モジュール７０２が、さらに、前記第１の車間時間及び前記第２の車間時間に基づいて前記基礎車間時間を決定するために用いられることと、を含む。

可能な設計では、前記リアルタイム監視データは、現在の車速を含み、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するために用いられることは、
前記シーン認識モジュール７０１が、前記現在の車速に応じて前記ターゲット走行シーンの速度タイプを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するために用いられ、前記速度タイプは高速シーン及び低速シーンを含むことを含む。

場合によっては、前記リアルタイム監視データは、リアルタイム道路状況画像を含み、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するために用いられることは、
前記シーン認識モジュール７０１が、第１の予め設定されたフレーム数の前記リアルタイム道路状況画像において、直前の車両変化回数が予め設定された回数よりも大きいと、前記ターゲット走行シーンが割り込みやすいシーンであると決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するために用いられることを含む。

可能な設計では、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するために用いられることは、
前記シーン認識モジュール７０１が、第２の予め設定されたフレーム数の前記リアルタイム道路状況画像に基づいて前方車両に対応する車両タイプを決定するために用いられることと、
前記シーン認識モジュール７０１が、さらに、前記車両タイプが特殊車両であると、前記ターゲット走行シーンが特殊車両シーンであると決定し、前記シーン感知係数を対応して設定することに用いられることと、を含む。

場合によっては、前記リアルタイム監視データは、測位データ及び高精度地図データを含み、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するために用いられることは、
前記シーン認識モジュール７０１が、前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて自車の現在の位置シーンタイプを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するために用いられることを含む。

可能な設計では、前記リアルタイム監視データは、天気データを含み、前記シーン認識モジュール７０１が、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するために用いられることは、
前記シーン認識モジュール７０１が、前記天気データ、前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて低可視度シーンを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するために用いられることを含む。

可能な設計では、前記ターゲット走行シーンは、前記速度タイプ、前記特殊車両シーン、前記低可視度シーン、及び前記位置シーンのうち少なくとも２種類の組み合わせである組み合わせシーンであり、前記ターゲット走行シーンのシーン感知係数は、前記組み合わせシーンにおける各シーンタイプに対応するシーン感知係数に基づいて決定される総合シーン感知係数である。

説明すべきものとして、図７に示す実施例に係る車両制御装置は、上記いずれかの方法実施例に係る方法を実行することができ、その具体的な実現原理、技術的特徴、専門用語の解釈及び技術的効果が類似しており、ここでは説明を省略する。

本願の実施例によれば、本願は、電子機器及び読取可能な記憶媒体をさらに提供する。

図８に示すように、本願の実施例に係る車両制御方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルプロセッサ、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の類似するコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本願の実現を制限することを意図したものではない。

図８に示すように、該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ８０１と、メモリ８０２と、高速インタフェース及び低速インタフェースを含む各コンポーネントを接続するためのインタフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けることができる。プロセッサは、電子機器内で実行される命令を処理することができ、該命令は、外部入力／出力装置（例えば、インタフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリ内又はメモリに記憶されている命令を含む。他の実施方式では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリと一緒に使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各機器は、一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、１グループのブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図８では、１つのプロセッサ８０１を例とする。

メモリ８０２は、本願により提供される非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体である。その中で、前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記少なくとも１つのプロセッサが本願により提供される車両制御方法を実行するようにする。本願の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体には、コンピュータに本願により提供される車両制御方法を実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。

メモリ８０２は、非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体として、本願の実施例における車両制御方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図７に示すシーン認識モジュール７０１、処理モジュール７０２）のような、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶する。プロセッサ８０１は、メモリ８０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記の方法の実施例における車両制御方法を実現する。

メモリ８０２は、ストレージプログラムエリアとストレージデータエリアとを含むことができ、その中で、ストレージプログラムエリアは、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、ストレージデータエリアは、車両制御の電子機器の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。また、メモリ８０２は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、非一時的なメモリをさらに含むことができ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスである。いくつかの実施例では、メモリ８０２は、プロセッサ８０１に対して遠隔に設定されたメモリを選択的に含むことができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して車両制御の電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びその組み合わせを含むが、これらに限定されない。

車両制御方法の電子機器は、入力装置８０３と出力装置８０４とをさらに含むことができる。プロセッサ８０１、メモリ８０２、入力装置８０３、及び出力装置８０４は、バス又は他の方式を介して接続することができ、図８では、バスを介して接続することを例とする。

入力装置８０３は、入力された数字又は文字情報を受信し、車両制御の電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置８０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを含むことができる。該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態で、ディスプレイデバイスは、タッチスクリーンであってもよい。

本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施され、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈されることができ、該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を該ストレージシステム、該少なくとも１つの入力装置、及び該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含むことができ、高レベルのプロセス及び／又は対象指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施することができる。本明細書に使用されるような、「機械読取可能な媒体」及び「コンピュータ読取可能な媒体」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械読取可能な信号である機械命令を受信する機械読取可能な媒体を含む。「機械読取可能な信号」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。

本開示の実施例の別の態様において、本開示の実施例はさらに、コンピュータプログラムをさらに提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータプログラムを実行することによって、電子機器に上記実施例に記載の方法を実行させる。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で、ここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、該キーボード及び該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、該グラフィカルユーザインタフェース又は該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。

本願の実施例に係る技術的解決手段によれば、運転者又は乗員の感知角度から、運転者の「危険感知」を引き起こしやすい異なる走行シーンに応じて動的安全車間時間を改めて定義し、監視されたターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定し、さらにターゲット車間時間に達するように車両を制御して自車状態を動的に調整し、且つこの過程でターゲット走行シーンが変化するとタイムリーに補正することができる。従来技術では自動運転制御時に前方車両の状態が過度に重視されるが、自車の運転者又は乗員の走行シーンに対する感覚が無視されるため、運転者の介入を引き起こし、それにより、自動運転体験に影響を与えるという問題を解決する。運転者が危険を感じて判断を誤ることで、引き起こされる交通事故を回避し、例えば頻繁に割り込まれ、急に加速又は減速することで引き起こされる追突又は衝突事故を回避する。ユーザの自動運転に対する使用体験と安全信頼度を向上させる。

上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定しない。

上記の具体的な実施方式は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。本願の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (18)

1. 予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するステップと、
   前記ターゲット走行シーンに応じて、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するためのターゲット車間時間を決定するステップと、
   前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するステップと、を含み、
   前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御する前記ステップは、
   予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及び前記ターゲット車間時間に基づいて、移行車間時間を決定するステップと、
   前記移行車間時間に基づいてアダプティブクルーズコントロールを行うステップと、を
   含み、
   予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及び前記ターゲット車間時間に基づいて、移行車間時間を決定する前記ステップは、
   予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定するステップと、
   前記移行係数及び前記ターゲット車間時間に基づいて、次の調整時刻に対応する車間時間変化量を決定するステップと、
   前記車間時間変化量及び前記現在の車間時間に基づいて、前記次の調整時刻の前記移行車間時間を決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする車両制御装置に適用される車両制御方法。
2. 前記予め設定された更新条件が満たされるということは、
   前記リアルタイム監視データに基づいて現在の走行シーンが変化したと決定することを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
3. 前記ターゲット走行シーンに応じてターゲット車間時間を決定する前記ステップは、
   前記ターゲット走行シーンに応じて対応するシーン感知係数を決定するステップと、
   前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載の車両制御方法。
4. 予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定する前記ステップは、
   予め設定された期間内の車間時間レコードに基づいて前記現在の車間時間の変化率を決定するステップと、
   前記変化率及び前記ターゲット走行シーンに応じて前記移行係数を決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
5. リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップの後に、さらに、
   前記ターゲット走行シーンに応じて、車両が前記ターゲット走行シーンに対応する車両制御調整状態に進入しようとすることをユーザに提示するための提示情報を決定するステップと、
   前記提示情報を出力するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御方法。
6. 前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定する前記ステップは、
   現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定するステップと、
   前記基礎車間時間及び前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項３に記載の車両制御方法。
7. 前記基礎車間時間及び前記シーン感知係数に基づいて前記ターゲット車間時間を決定する前記ステップは、
   前記シーン感知係数と前記基礎車間時間の積を前記ターゲット車間時間とするステップを含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載の車両制御方法。
8. 前記追従ターゲットは、本車道の車両及び隣接する車道の車両を含み、現在の車速及び追従ターゲットとの距離に基づいて基礎車間時間を決定する前記ステップは、
   前記本車道の車両のうち自車の前方の車両と自車との距離に基づいて、第１の車間時間を決定するステップと、
   隣接する車道の車両と自車との距離に基づいて第２の車間時間を決定するステップと、
   前記第１の車間時間及び前記第２の車間時間に基づいて前記基礎車間時間を決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載の車両制御方法。
9. 前記リアルタイム監視データは、現在の車速を含み、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップは、
   前記現在の車速に応じて前記ターゲット走行シーンの速度タイプを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含み、前記速度タイプは高速シーン及び低速シーンを含む、
   ことを特徴とする請求項３に記載の車両制御方法。
10. 前記リアルタイム監視データは、リアルタイム道路状況画像を含み、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップは、
    第１の予め設定されたフレーム数の前記リアルタイム道路状況画像において、直前の車両変化回数が予め設定された回数よりも大きいと、前記ターゲット走行シーンが第１の特徴シーンであると決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含む、
    ことを特徴とする請求項９に記載の車両制御方法。
11. リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップは、
    第２の予め設定されたフレーム数の前記リアルタイム道路状況画像に基づいて前方車両に対応する車両タイプを決定するステップと、
    前記車両タイプが特殊車両であると、前記ターゲット走行シーンが特殊車両シーンであると決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の車両制御方法。
12. 前記リアルタイム監視データは、測位データ及び高精度地図データを含み、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップは、
    前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて自車の現在の位置シーンタイプを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の車両制御方法。
13. 前記リアルタイム監視データは、天気データを含み、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定する前記ステップは、
    前記天気データ、前記測位データ及び前記高精度地図データに基づいて低可視度シーンを決定し、且つ前記シーン感知係数を対応して設定するステップを含む、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の車両制御方法。
14. 前記ターゲット走行シーンは、前記速度タイプ、前記特殊車両シーン、前記低可視度シーン、及び前記自車の現在の位置シーンのうち少なくとも２種類の組み合わせである組み合わせシーンであり、前記ターゲット走行シーンのシーン感知係数は、前記組み合わせシーンにおける各シーンタイプに対応するシーン感知係数に基づいて決定される総合シーン感知係数である、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の車両制御方法。
15. 予め設定された更新条件が満たされると、リアルタイム監視データに基づいてターゲット走行シーンを決定するためのシーン認識モジュールと、
    前記ターゲット走行シーンに応じて、自車と周囲車両との相対運動状態を動的に調整するためのターゲット車間時間を決定するための処理モジュールと、を含み、
    前記処理モジュールは、さらに、前記ターゲット車間時間に基づいて車両を制御するために用いられ、
    前記処理モジュールは、さらに、予め設定された移行モデルを用いて、現在の車間時間及び前記ターゲット車間時間に基づいて、移行車間時間を決定し、前記移行車間時間に基づいてアダプティブクルーズコントロールを行うために用いられ、
    前記処理モジュールは、さらに、予め設定された期間内の前記現在の車間時間に基づいて移行係数を決定し、前記移行係数及び前記ターゲット車間時間に基づいて、次の調整時刻に対応する車間時間変化量を決定し、前記車間時間変化量及び前記現在の車間時間に基づいて、前記次の調整時刻の前記移行車間時間を決定するために用いられる、
    ことを特徴とする車両制御装置。
16. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を含み、ここで、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが、請求項１から１４のいずれか１項に記載の車両制御方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される、
    ことを特徴とする電子機器。
17. コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令が、コンピュータに請求項１から１４のいずれか１項に記載の車両制御方法を実行させる、
    ことを特徴とする非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
18. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプロセッサで実行されると、コンピュータに請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の車両制御方法を実行させる、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム。

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