车辆控制方法及装置

技术领域

本发明涉及辅助驾驶领域，具体而言，涉及一种车辆控制方法及装置。

背景技术

目前，国民经济日益增长，人们的生活条件得到了极大的提升，越来越多的人选择自驾出行。但是，汽车数量激增，道路拥挤是常有的事情，现有的跟车技术主要是由人工进行操控，非常容易受突发情况及环境的影响，这就导致了对车辆的控制不准确，容易造成安全事故。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆控制方法及装置，以至少解决相关技术中对车辆进行控制的控制准确率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆控制方法，包括：在第一车辆行驶过程中，获取第一车辆上安装的毫米波雷达感知到的第二车辆的运动数据，其中，第二车辆用于表征行驶在第一车辆前方的车辆；基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆；基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，其中，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离；基于目标速度对第一车辆进行控制。

可选地，基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，包括：对第二车辆的运动数据中不满足预设条件的运动数据进行滤除，得到第三车辆的运动数据；对第三车辆的运动数据进行处理，得到第三车辆的目标横向距离，其中，目标横向距离用于表征第三车辆对第一车辆的行驶造成影响的最大横向距离；基于目标横向距离对第三车辆的运动数据进行筛选，得到目标车辆。

可选地，对第二车辆的运动数据中不满足预设条件的运动数据进行滤除，得到第三车辆的运动数据，包括：将第二车辆的运动数据中的横向距离与第一预设距离进行比较，并将第二车辆的运动数据中的纵向距离与第二预设距离进行比较；响应于第四车辆的运动数据中的横向距离大于或等于第一预设距离，或第四车辆的运动数据中的纵向距离大于或等于第二预设距离，确定第四车辆的运动数据为不满足预设条件的运动数据；将第四车辆的运动数据从第二车辆的运动数据中进行滤除，得到第三车辆的运动数据。

可选地，第二预设距离基于第一车辆的车辆速度确定。

可选地，对第三车辆的运动数据进行处理，得到第三车辆的目标横向距离，包括：对第三车辆的运动数据进行处理，确定目标时间段，其中，目标时间段用于表征第三车辆在纵向上对第一车辆的行驶存在影响的时间段；基于目标时间段和第三车辆的运动数据，确定第三车辆的目标横向距离；基于第三车辆的目标横向距离，得到目标运动数据。

可选地，对第三车辆的运动数据进行处理，确定目标时间段，包括：响应于第三车辆的纵向速度大于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度、及第二预设距离，确定目标时间段；响应于第三车辆的纵向速度小于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度，确定目标时间段。

可选地，基于目标时间段和第三车辆的运动数据，确定第三车辆的目标横向距离，包括：基于目标时间段、及第三车辆的横向距离和纵向速度，确定第三车辆的目标横向距离。

可选地，基于目标横向距离对第三车辆的运动数据进行筛选，得到目标车辆，包括：获取目标横向距离小于第三预设距离的第三车辆，得到候选车辆；获取候选车辆中纵向距离最小的车辆，得到目标车辆。

可选地，第三预设距离基于第一车辆的宽度确定。

可选地，基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，包括：构建目标车辆和第一车辆的运动学模型；将目标车辆的纵向速度和纵向距离、第一车辆的车辆速度、预设响应时间以及第二预设距离输入至运动学模型，得到目标速度。

可选地，基于目标速度对第一车辆进行控制，包括：获取第一车辆上安装的传感器感知到的第一车辆的车辆速度；基于目标速度和第一车辆的车辆速度，确定第一控制量和第二控制量；基于第一控制量对第一车辆的加速踏板进行控制；基于第二控制量对第一车辆的制动踏板进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆控制装置，包括：获取模块，用于在第一车辆行驶过程中，获取第一车辆上安装的毫米波雷达感知到的第二车辆的运动数据，其中，第二车辆用于表征行驶在第一车辆前方的车辆；筛选模块，用于基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆；确定模块，用于基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，其中，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离；控制模块，用于基于目标速度对第一车辆进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆，包括：毫米波雷达，用于在车辆行驶过程中，感知行驶在车辆前方的其他车辆的运动数据；控制器，与毫米波雷达连接，用于基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，并基于目标速度对第一车辆进行控制，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述的任意一项的车辆控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的任意一项的车辆控制方法。

在本发明实施例中，采用在第一车辆行驶过程中，获取第一车辆上安装的毫米波雷达感知到的第二车辆的运动数据，其中，第二车辆用于表征行驶在第一车辆前方的车辆；基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆；基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，其中，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离；基于目标速度对第一车辆进行控制的方式。容易注意到的是，对第一车辆进行控制，是通过毫米波雷达实时获取第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的目标车辆的运动数据实现的，达到了可以对第一车辆准确进行控制的目的，从而实现了提高对第一车辆进行控制的控制准确率的技术效果，进而解决了相关技术中对车辆进行控制的控制准确率低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种车辆控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的跟车控制的框架图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的基于毫米波雷达的跟车整体框图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的跟车目标选取的流程图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的目标威胁计算的流程图；

图6是根据本发明实施例的一种车辆控制装置的结构示意图；

图7是根据本发明实施例的一种车辆结构的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种车辆控制方法的实施例，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。

图1是根据本发明实施例的一种车辆控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，在第一车辆行驶过程中，获取第一车辆上安装的毫米波雷达感知到的第二车辆的运动数据，其中，第二车辆用于表征行驶在第一车辆前方的车辆。

上述的第一车辆可以是目标对象正在驾驶的车辆，也可以是目标对象驾驶的具有自动驾驶功能的车辆，但不仅限于此。其中，目标对象可以是正在驾驶第一车辆的驾驶员。

上述的毫米波雷达可以是任意一种车辆上的能够获取运动数据的雷达，在本实施例中不做具体限定。需要说明的是，毫米波雷达采集到运动数据后，可以通过车辆上的控制器局域网(controller area network，CAN)总线将数据传输给车辆的控制系统进行处理及分析，以便可以对第一车辆及时准确的进行控制。

在一种可选的实施例中，雷达输出的模式以Cluster和Object模式呈现，其中，Cluster是具有位置、速度、信号强度等信息的雷达反射，每个检测周期都会对这些信息进行更新。Object是有历史信息和维度信息的雷达反射，它是由被跟踪的Cluster群组成。在本实施例中，以Object模式的输出数据为例进行说明，但不仅限于此。

上述的第二车辆可以是除第一车辆以外的其他车辆，可以是一辆也可以是多辆，其中，第二车辆均行驶在第一车辆的前方。需要说明的是，因为行驶在第一车辆前方的车辆，可能会突然减速，变车道或者是掉头，很容易对第一车辆的行驶安全造成影响，所以第二车辆为行驶在第一车辆前方的车辆。

上述的运动数据可以是多种能够影响第二车辆的行驶状态的数据，例如，可以是第二车辆距离第一车辆的纵向距离、横向距离，以及第二车辆的横向速度、纵向速度、横向加速度、纵向加速度等，但不仅限于此。

在一种可选的实施例中，当第一车辆正在行驶时，预先安装在车辆上的毫米波雷达可以通过实时发送脉冲来采集第二车辆的运动数据，其中，第二车辆可以是行驶在第一车辆前方的车辆，可以为一辆，也可以为多辆，具体的数量是由实际行驶环境决定的，在本发明实施例中不做具体限定。

表1

表1是根据本发明实施例的一种可选的具有历史信息和维度信息的雷达反射信息表，为CAN矩阵，如表1所示，根据表头获取CAN矩阵消息，再根据表格中的起始位、长度计算出数据帧的十进制数，再根据以下公式计算出物理量的十进制值：

物理量＝数据帧的十进制数值*res+offset，

其中，res为数据量的分辨率，offset为偏移量，取最小值为offset值。

通过以上方法获取第二车辆的运动数据，可以为后续筛选目标车辆提供数据基础，进而可以确保能够基于目标车辆的运动数据对第一车辆准确的进行控制。

步骤S104，基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆。

可选地，可以通过以下方法得到目标车辆：对第二车辆的运动数据中不满足预设条件的运动数据进行滤除，得到第三车辆的运动数据；对第三车辆的运动数据进行处理，得到第三车辆的目标横向距离，其中，目标横向距离用于表征第三车辆对第一车辆的行驶造成影响的最大横向距离；基于目标横向距离对第三车辆的运动数据进行筛选，得到目标车辆。

上述的预设条件，可以是用户提前设置的；进一步的，预设条件可以是用户提前设置的能够筛选出对第一车辆的行驶造成影响的目标车辆的条件。其中，具体的预设条件是根据毫米波雷达采集到的运动数据确定的。

上述的第三车辆可以是通过预设条件筛选后的符合预设条件的车辆，可以是一辆，也可以是多辆，具体数量是由实际的驾驶情况确定的，在本实施例中不做具体限定。

在一种可选的实施例中，在对运动数据进行滤除之前，为防止毫米波雷达采集到的数据因为外界环境等因素发生异常跳变，直接采用跳变的数据会对目标车辆的选取产生重大影响，进而会导致对第一车辆的控制不够准确，容易引发安全事故。所以需要先对采集到的运动数据进行数据滤波，以消除数据的跳变。

具体处理公式如下：

D＝D

其中：D为处理后的数据，D

在另一种可选的实施例中，在获取到第二车辆的运动数据后，首先可以对运动数据进行数据滤波，以防止数据跳变对目标车辆的选取造成影响；其次可以基于预设条件对滤波后的运动数据进行滤除，得到第三车辆的运动数据。需要说明的是，对运动数据进行滤除，可以是基于多个预设条件对运动数据进行分层筛选，但不仅限于此。

可选地，可以通过以下方法得到第三车辆的运动数据：将第二车辆的运动数据中的横向距离与第一预设距离进行比较，并将第二车辆的运动数据中的纵向距离与第二预设距离进行比较；响应于第四车辆的运动数据中的横向距离大于或等于第一预设距离，或第四车辆的运动数据中的纵向距离大于或等于第二预设距离，确定第四车辆的运动数据为不满足预设条件的运动数据；将第四车辆的运动数据从第二车辆的运动数据中进行滤除，得到第三车辆的运动数据。

可选地，第二预设距离基于第一车辆的车辆速度确定。

上述的第一预设距离可以是第二车辆与第一车辆之间的最大横向安全距离，具体的数值不做具体限定，在本实施例中以7米为例进行说明。需要说明的是，因为车道的宽度为3.5米，两个车道的宽度为7米，所以当第二车辆与第一车辆相隔两个车道时，即使第二车辆突然减速或变车道，也并不会对第一车辆的行驶安全造成影响，因此，在本实施例中以7米为例进行说明。

在一种可选的实施例中，第一预设距离可以是H

上述的第二预设距离可以是第二车辆与第一车辆之间的最大纵向安全距离，其中，具体的数值是根据第二车辆与第一车辆的实际速度决定的，在本实施例中不做具体限定。

在另一种可选的实施例中，第二预设距离可以是l

上述的第四车辆可以是通过预设条件筛选后的不符合预设条件的车辆，可以是一辆，也可以是多辆，具体数量是由实际的驾驶情况确定的，在本实施例中不做具体限定。

在另一种可选的实施例中，首先可以将第二车辆的运动数据中的横向距离H

在又一种可选的实施例中，车与车之间的安全距离是随着车速动态变化的，因此在设定第一车辆与第二车辆的安全距离时要考虑到车速这一点。现有的车辆，车上都会配备有定位导航系统，可获得车辆的速度，因此可以根据道路安全条例，设定的安全距离如以下公式所示：

其中，l

可选地，对第三车辆的运动数据进行处理，得到第三车辆的目标横向距离，包括：对第三车辆的运动数据进行处理，确定目标时间段，其中，目标时间段用于表征第三车辆在纵向上对第一车辆的行驶存在影响的时间段；基于目标时间段和第三车辆的运动数据，确定第三车辆的目标横向距离；基于第三车辆的目标横向距离，得到目标运动数据。

可选地，可以通过以下方法确定目标时间段：响应于第三车辆的纵向速度大于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度、及第二预设距离，确定目标时间段；响应于第三车辆的纵向速度小于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度，确定目标时间段。

上述的第三车辆的纵向速度可以是v

在一种可选的实施例中，首先可以根据第一车辆与第三车辆的纵向距离以及纵向速度，计算出未来一段时间内的第一车辆与第三车辆的纵向距离，具体公式如下：

L

其中，H

在另一种可选的实施例中，首先可以将第三车辆的纵向速度v

例如，当v

其中，l

响应于第三车辆的纵向速度小于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度，确定目标时间段。

例如，当v

其中，H

可选地，可以通过以下方法确定第三车辆的目标横向距离：基于目标时间段、及第三车辆的横向距离和纵向速度，确定第三车辆的目标横向距离。

上述的目标横向距离可以是在目标时间段内的第三车辆与第一车辆的横向距离，目标横向距离可以表明第三车辆将要影响第一车辆行驶安全的最小距离，当第三车辆与第一车辆的横向距离小于目标横向距离时，则表明第三车辆会影响第一车辆的行驶安全。

上述的第三车辆在t时刻的横向距离可以是H

在一种可选的实施例中，首先可以确定第三车辆的横向距离为：

L

其中，L

当v

当v

当v

当v

当v

当v

当v

当v

可选地，基于目标横向距离对第三车辆的运动数据进行筛选，得到目标车辆，包括：获取目标横向距离小于第三预设距离的第三车辆，得到候选车辆；获取候选车辆中纵向距离最小的车辆，得到目标车辆。

可选地，第三预设距离基于第一车辆的宽度确定。

上述的第三预设距离可以是考虑到第一车辆宽度的横向安全距离，可以表示为

在一种可选的实施例中，首先可以将第三车辆的目标横向距离与第三预设距离进行比对，响应于目标横向距离小于第三预设距离，可以确定候选车辆。

在另一种可选的实施例中，在得到候选车辆后，可以选取候选车辆中与第一车辆的纵向距离最小的车辆，即可以得到目标车辆。

需要说明的是，候选车辆可以为一辆或多辆，这些车辆对第一车辆的行驶都产生威胁，在这些目标中需选取一个最具威胁的目标作为目标车辆，与其保持安全距离，以使第一车辆能够安全的行驶。

步骤S106，基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，其中，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离。

可选地，基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，包括：构建目标车辆和第一车辆的运动学模型；将目标车辆的纵向速度和纵向距离、第一车辆的车辆速度、预设响应时间以及第二预设距离输入至运动学模型，得到目标速度。

上述的运动学模型可以是通过几何关系构建车辆的模型，可以表示为L

具体地，由于车辆不是静止的，需算出在某一时刻的相对纵向距离和纵向距离才能得到当前准确的纵向距离，在不考虑主车变道的情况下，根据目标车辆的纵向速度与第一车辆当前的速度得到速度差，即v

步骤S108，基于目标速度对第一车辆进行控制。

可选地，基于目标速度对第一车辆进行控制，包括：获取第一车辆上安装的传感器感知到的第一车辆的车辆速度；基于目标速度和第一车辆的车辆速度，确定第一控制量和第二控制量；基于第一控制量对第一车辆的加速踏板进行控制；基于第二控制量对第一车辆的制动踏板进行控制。

上述的传感器可以是速度传感器，用来感知车辆当前行驶速度的装置。第一控制量可以是车辆加速的速度大小，即油门控制量；第二控制量可以是车辆减速的速度大小，即刹车控制量。

图2是根据本发明实施例的一种可选的跟车控制的框架图，如图2所示，通过之前计算得到的期望速度v，根据自带的传感器可得本车的当前速度v

图3是根据本发明实施例的一种可选的基于毫米波雷达的跟车整体框图，如图3所示，毫米波雷达实时发送脉冲获取数据，并将获取到的数据通过CAN总线传输给车辆的控制系统，其中，获得的数据实际对应为目标的运动物理量，而雷达可检测到多个目标的运动物理量，根据雷达协议，最多可检测100数量级的目标，对于这么多的检测目标，不可能对所有目标进行跟踪及后续计算，所以到底要跟随哪辆车行驶是需要解决的问题，因此用户基于获取到的数据，通过控制系统制定了跟车目标策略以及运动学模型，最后通过控制量计算，可以得到目标车辆。

图4是根据本发明实施例的一种可选的跟车目标选取的流程图，如图4所示，该流程包括以下步骤：

步骤S41，目标数据获取；

步骤S42，数据滤波；

步骤S44，判断横向距离是否小于第一预设距离，若大于第一预设距离，进入步骤S44，若小于,第一预设距离，进入步骤S45；

步骤S44，对数据进行滤除；

步骤S45，判断纵向距离是否小于第二预设距离，若大于第二预设距离，进入步骤S46，若小于第二预设距离，进入步骤S47；

步骤S46，对数据进行滤除；

步骤S47，将数据放入目标威胁预测模型进行处理；

步骤S48，判断横向预测距离是否小于目标横向距离，若大于目标横向距离，进入步骤S49，若小于目标横向距离，进入步骤S410；

步骤S49，进行数据滤除；

步骤S410，将纵向距离与最小纵向距离进行比较；

步骤S411，得到目标车辆。

图5是根据本发明实施例的一种可选的目标威胁计算的流程图，如图5所示，该流程包括以下步骤：

步骤S51，判断纵向速度是否大于0，若大于，进入步骤S52，若小于，进入步骤S510；

步骤S52，得到纵向威胁时间段为t1；

步骤S53，判断横向速度是否大于0，若大于，进入步骤S54，若小于，进入步骤S57；

步骤S54，判断横向距离是否大于0，若大于，进入步骤S55，若小于，进入步骤S56；

步骤S55，确定横向距离威胁值为m1；

步骤S56，确定横向距离威胁值为m2；

步骤S57，判断横向距离是否大于0，若大于，进入步骤S58，若小于，进入步骤S59；

步骤S58，确定横向距离威胁值为m3；

步骤S59，确定横向距离威胁值为m5；

步骤S510，得到纵向威胁时间段为t2；

步骤S511，判断横向速度是否大于0，若大于，进入步骤S512，若小于，进入步骤S515；

步骤S512，判断横向距离是否大于0，若大于，进入步骤S513，若小于，进入步骤S514；

步骤S513，确定横向距离威胁值为m5；

步骤S514，确定横向距离威胁值为m6；

步骤S515，判断横向距离是否大于0，若大于，进入步骤S516，若小于，进入步骤S517；

步骤S516，确定横向距离威胁值为m7；

步骤S517，确定横向距离威胁值为m8。

实施例2

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆控制装置，该装置可以执行上述实施例1中提供的车辆控制方法，具体实现方式和优选应用场景与上述实施例1相同，在此不做赘述。

图6是根据本发明实施例的一种车辆控制装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：获取模块62，用于在第一车辆行驶过程中，获取第一车辆上安装的毫米波雷达感知到的第二车辆的运动数据，其中，第二车辆用于表征行驶在第一车辆前方的车辆；筛选模块64，用于基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆；确定模块66，用于基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，其中，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离；控制模块68，用于基于目标速度对第一车辆进行控制。

可选地，筛选模块包括：滤除单元，用于对第二车辆的运动数据中不满足预设条件的运动数据进行滤除，得到第三车辆的运动数据；处理单元，用于对第三车辆的运动数据进行处理，得到第三车辆的目标横向距离，其中，目标横向距离用于表征第三车辆对第一车辆的行驶造成影响的最大横向距离；筛选单元，用于基于目标横向距离对第三车辆的运动数据进行筛选，得到目标车辆。

可选地，滤除单元包括：比较子单元，用于将第二车辆的运动数据中的横向距离与第一预设距离进行比较，并将第二车辆的运动数据中的纵向距离与第二预设距离进行比较；第一确定子单元，用于响应于第四车辆的运动数据中的横向距离大于或等于第一预设距离，或第四车辆的运动数据中的纵向距离大于或等于第二预设距离，确定第四车辆的运动数据为不满足预设条件的运动数据；滤除子单元，用于将第四车辆的运动数据从第二车辆的运动数据中进行滤除，得到第三车辆的运动数据。

可选地，第二预设距离基于第一车辆的车辆速度确定。

可选地，处理单元包括：处理子单元，用于对第三车辆的运动数据进行处理，确定目标时间段，其中，目标时间段用于表征第三车辆在纵向上对第一车辆的行驶存在影响的时间段；第二确定子单元，用于基于目标时间段和第三车辆的运动数据，确定第三车辆的目标横向距离；第一获取子单元，用于基于第三车辆的目标横向距离，得到目标运动数据。

可选地，处理子单元还用于：响应于第三车辆的纵向速度大于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度、及第二预设距离，确定目标时间段；响应于第三车辆的纵向速度小于预设速度，基于第三车辆的纵向距离和纵向速度，确定目标时间段。

可选地，第二确定子单元还用于：基于目标时间段、及第三车辆的横向距离和纵向速度，确定第三车辆的目标横向距离。

可选地，筛选单元包括：第二获取子单元，用于获取目标横向距离小于第三预设距离的第三车辆，得到候选车辆；第三获取子单元，用于获取候选车辆中纵向距离最小的车辆，得到目标车辆。

可选地，第三预设距离基于第一车辆的宽度确定。

可选地，确定模块包括：构建单元，用于构建目标车辆和第一车辆的运动学模型；输入单元，用于将目标车辆的纵向速度和纵向距离、第一车辆的车辆速度、预设响应时间以及第二预设距离输入至运动学模型，得到目标速度。

可选地，控制模块包括：获取单元，用于获取第一车辆上安装的传感器感知到的第一车辆的车辆速度；确定单元，用于基于目标速度和第一车辆的车辆速度，确定第一控制量和第二控制量；第一控制单元，用于基于第一控制量对第一车辆的加速踏板进行控制；第二控制单元，用于基于第二控制量对第一车辆的制动踏板进行控制。

实施例3

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆，如图7所示，图7是根据本发明实施例的一种车辆结构的示意图，包括：毫米波雷达71，用于在车辆行驶过程中，感知行驶在车辆前方的其他车辆的运动数据；控制器72，与毫米波雷达连接，用于基于第二车辆的运动数据对第二车辆进行筛选，得到目标车辆，基于目标车辆的运动数据和第一车辆的运动数据，确定第一车辆的目标速度，并基于目标速度对第一车辆进行控制，其中，目标车辆用于表征第二车辆中对第一车辆的行驶存在影响的车辆，目标速度用于控制第一车辆与目标车辆的距离大于或等于安全距离。

实施例4

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述实施例所述的任意一项的车辆控制方法。

实施例5

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例所述的任意一项的车辆控制方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。