目标车辆确定方法、装置和智能驾驶汽车制造方法及图纸

本申请涉及一种目标车辆确定方法、装置和智能驾驶汽车。所述方法包括：获取自车的初始车辆边界数据、初始车道线边界数据以及对应的环境信息，然后基于所述环境信息确定边界修正量，并基于所述边界修正量、初始车辆边界数据以及初始车道线边界数据确定修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据，最后基于所述修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据确定自车的目标车辆。采用本方法能够准确掌握自车周边车辆分布情况，进而解决了在复杂驾驶环境中，及时准确地选取自车周边的目标车辆，提高了自车驾驶过程中的安全性。了自车驾驶过程中的安全性。了自车驾驶过程中的安全性。

【技术实现步骤摘要】
目标车辆确定方法、装置和智能驾驶汽车


[0001]本申请涉及自动驾驶领域，特别是涉及一种目标车辆确定方法、装置和智能驾驶汽车。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的迅速发展，人们对于车辆在自动驾驶过程中的安全可靠性以及舒适性也提出的更高的要求。在车辆自动驾驶的过程中，周边车辆的驾驶行为将对自车的驾驶安全性造成严重干扰。例如在周边车辆快速切入/切出自车规划驾驶路径的情况下，周边车辆的突然靠近行为将对自车的驾驶安全性带来严重的威胁。
[0003]在现有技术中，为解决上述问题通常利用安装于自车内部的传感器获取到的车辆信息，车道信息以及道路信息综合确定自车对应的目标车辆选择区域，然后在目标车辆选择区域中选取对应的目标车辆进行跟踪。但在复杂道路环境下，基于传感器获取到的信息可能存在数据错误，进而导致目标车辆选择区域内的周边车辆分布信息存在错误，使得在选取周边的目标车辆时无法及时进行准确选取，影响自车驾驶的安全性。
[0004]针对相关技术中在复杂驾驶环境中，如何及时准确地选取自车周边的目标车辆，目前还没有提出有效的解决方案。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标车辆确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取自车的初始车辆边界数据、初始车道线边界数据以及对应的环境信息；基于所述环境信息确定边界修正量，所述边界修正量包括与所述初始车辆边界数据对应的第一边界修正量，以及与所述初始车道线边界数据对应的第二边界修正量；基于所述边界修正量、初始车辆边界数据以及初始车道线边界数据确定修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据；基于所述修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据确定自车的目标车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境信息至少包括以下之一：车道宽度、道路曲率、周边车辆的车辆类型以及周边车辆的运动意图；所述基于所述环境信息确定边界修正量，包括：获取周边车辆与所述自车之间的纵向距离；基于所述环境信息与所述纵向距离确定所述初始车辆边界数据对应的第一边界修正量，以及所述初始车道线边界数据对应的第二边界修正量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据确定自车的目标车辆，包括：基于所述修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据确定周边车辆的车辆分布信息；根据所述车辆分布信息确定自车的目标车辆。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆分布信息包括所述周边车辆属于自车车道、或相邻车道、或次邻车道，所述根据所述车辆分布信息确定自车的目标车辆，包括：在所述自车车道、所述相邻车道以及所述次邻车道分别至少确定一辆目标车辆。5.根据所述权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述自车车道、所述相邻车道以及所述次邻车道分别至少确定一辆目标车辆，包括：获取所有所述周边车辆与自车的纵向距离，基于所述纵向距离进行纵向排序，确定自车车道纵向排序结果、相邻车道纵向排序结果、以及次邻车道纵向排序结果；根据所述自车车道纵向排序结果、相邻车道纵向排序结果、以及次邻车道纵向排序结果，从所述自车车道、所述相邻车道以及所述次邻车道分别至少确定一辆目标车辆。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括周边车辆的第二车辆边界数据，所述基于所述修正车辆边界数据以及修正车道线边界数据确定周边车辆的车辆分布信息，包括：确定所述自车的变道状态；若所述变道状态为不变道或变道完成前，则根据所述修正车辆边界数据确定所述自车的第一驾驶区间，...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘文博，邹欣，白颖，吴鹏，陈永春，
申请(专利权)人：福思杭州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：