CN118953385A - 目标筛选方法、装置、存储介质和acc系统或其控制单元 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了目标筛选方法、装置、存储介质和ACC系统或其控制单元。该方法包括：获取传感器探测出的探测数据；根据探测数据确定出目标与自车的距离；根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。本发明实施例提供的技术方案中，根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选，提高了目标筛选的准确性以及驾驶的安全性。

Description

目标筛选方法、装置、存储介质和ACC系统或其控制单元

【技术领域】

本发明涉及智能网联汽车技术领域，尤其涉及目标筛选方法、装置、存储介质和ACC系统或其控制单元。

【背景技术】

自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control，简称ACC)系统是一种用于汽车的智能驾驶辅助系统，可以根据前方车辆的速度和距离自动调整车辆的速度以保持安全距离。目前常规的ACC系统在目标选择方面存在一些问题，即根据最近原则选择目标，可能会导致旁边加塞目标被误识别、减速晚或者没有侵入也会被选中进行误刹车的情况，目标筛选的准确性较低，使得驾驶的安全性较低。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了目标筛选方法、装置、存储介质和ACC系统或其控制单元，用以提高目标筛选的准确性以及驾驶的安全性。

一方面，本发明实施例提供了一种目标筛选方法，包括：

获取传感器探测出的探测数据；

根据所述探测数据确定出目标与自车的距离；

根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；

根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选。

可选地，所述根据所述探测数据确定出目标与自车的距离，包括：

若所述目标与自车的距离位于第一阈值范围，则将所述目标确定为近距离目标；或者，

若所述目标与自车的距离位于第二阈值范围，则将所述目标确定为中距离目标；或者，

若所述目标与自车的距离位于第三阈值范围，则将所述目标确定为远距离目标；

所述第一阈值范围小于第二阈值范围，所述第二阈值范围小于第三阈值范围。

可选地，所述根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型，包括：

若所述目标确定为近距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切入倒梯形区域；或者，

若所述目标确定为中距离目标或远距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切出倒梯形区域。

可选地，使用所述切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标；或者，使用所述切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标。

可选地，所述使用所述切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标之后，包括：

根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第一横向阈值以控制目标的选中程度；

所述使用所述切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标之后，包括：

根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第二横向阈值以控制目标的选中程度。

可选地，所述根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选，包括：

根据所述探测数据和获取的自车预测轨迹生成漏斗轨迹；

根据所述漏斗轨迹和所述倒梯形区域的类型对目标进行筛选，生成初筛目标和所述初筛目标的动态数据；

根据所述动态数据，采用插值曲线算法进行预测，生成目标未来的运动轨迹；

根据所述目标未来的运动轨迹和设置的目标约束条件，在初筛目标中筛选出目标。

可选地，所述根据所述探测数据和获取的自车预测轨迹生成漏斗轨迹，包括：

根据所述探测数据确定出倒梯形型区域；

根据所述倒梯形型区域生成调整前的漏斗轨迹；

根据获取的自车预测轨迹对所述调整前的漏斗轨迹进行调整，生成所述漏斗轨迹。

另一方面，本发明实施例提供了一种目标筛选装置，包括：

获取模块，用于获取传感器探测出的探测数据；

第一确定模块，用于根据所述探测数据确定出目标与自车的距离；

第二确定模块，用于根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；

筛选模块，用于根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选。

另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述目标筛选方法。

另一方面，本发明实施例提供了一种自适应巡航控制系统或其控制单元，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其中，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述目标筛选方法的步骤。

本发明实施例提供的目标筛选方法的技术方案中，获取传感器探测出的探测数据；根据探测数据确定出目标与自车的距离；根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。本发明实施例提供的技术方案中，根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选，提高了目标筛选的准确性以及驾驶的安全性。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种目标筛选方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种切入倒梯形区域与切出倒梯形区域的示意图；

图3为本发明一实施例提供的一种切入倒梯形判断边界与切出倒梯形判断边界的示意图；

图4为本发明一实施例提供的根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选的流程图；

图5为本发明一实施例提供的一种目标筛选装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种ACC系统或其控制单元的示意图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅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，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

相关技术中，目标筛选方法存在一些问题，比如旁边加塞目标识别晚、减速晚或者没有侵入也会选中进行误刹车等。这些问题主要是由于感知测速测距不准确导致的。此外，相关技术中的ACC系统采用最近原则选择目标，没有考虑传感器探测距离对目标识别精度和分辨力的影响，可能导致误选目标和误触发刹车的情况。

为解决上述相关技术的技术问题，本发明一实施例提供了一种目标筛选方法，该方法基于传感器的探测性能，通过形成倒梯形的目标筛选方法来解决目标筛选问题。采用倒梯形型区域，漏斗轨迹围绕自车预测轨迹，即漏斗中心会根据自车预测轨迹的方向进行相应弯曲。这种方式能够有效解决传感器探测距离越远时，返回目标探测结果的精度及分辨力越差的问题。具体地，使用切入倒梯形区域选择位于本车行驶区域(on-path)的最近和次近目标，使用切出倒梯形区域选择左右相邻最近目标。同时，通过使用较小的内部漏斗(Inner Funnel)和较大的外部漏斗(Outer Funnel)进行目标的进入/离开判断，实现目标“难进难出”，避免目标的频繁切换。

本发明一实施例提供的一种目标筛选方法，主要采用下述手段：

1、基于倒梯形的目标筛选方法：根据传感器的探测性能，设计倒梯形型区域用于目标筛选。通过将漏斗轨迹围绕自车预测轨迹，根据自车预测轨迹的方向进行相应弯曲，形成漏斗中心。使用较小的内部漏斗和较大的外部漏斗判断目标的进入/离开判断，实现目标的“难进难出”。

其中，内部漏斗主要用于目标进入场景，即在车辆行驶过程中，当有目标物体接近或准备进入车辆行驶路径时，内部漏斗负责检测和应对这种情况。它的计算公式和逻辑是为了适应这种特定情境下的需求而设计的。

外部漏斗则主要用于目标离开场景，即在车辆行驶过程中，当目标物体已经超过车辆并准备离开车辆行驶路径时，外部漏斗负责检测和应对这种情况。它的计算公式和逻辑也是为了适应这种情境下的需求而设计的。

简而言之，内部漏斗和外部漏斗在汽车行驶中扮演着不同的角色，前者关注于即将进入车辆路径的目标，后者则关注于已经超过车辆的目标。这两种漏斗的设计和使用，都是为了增强汽车行驶的安全性，确保车辆在各种行驶条件下都能有效地避免潜在的碰撞风险。

2、切入倒梯形和切出倒梯形：根据目标的位置和距离，使用切入倒梯形区域和切出倒梯形区域来选择最近的on-path目标和左右相邻最近目标。通过调整横向阈值，根据目标与自车的纵向距离的远近，控制目标的选中程度，避免误选。

3、约束选择：在目标判断过程中，根据具体的约束条件进行目标选择。通过对目标的纵向距离、横向距离、速度等进行综合判断，对目标进行约束选择，避免误选和误触发刹车。

图1示出了一种具体的实现方式，图1为本发明一实施例提供的一种目标筛选方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤102、获取传感器探测出的探测数据。

本发明实施例中，各步骤由ACC系统或其控制单元执行。

本发明实施例中，可以利用车载摄像头、雷达或激光雷达(LiDAR)等传感器进行前方道路环境的探测。这些传感器能够探测出道路信息(如车道线宽度、左右两侧车道线距离和/或车道线曲率)、测量前方物体的纵向距离、横向距离、速度、加速度、方向和目标类型(轿车、卡车、两轮车)等、自车的速度、加速度、位置等。

步骤104、根据探测数据确定出目标与自车的距离。

本发明实施例中，若目标与自车的距离位于第一阈值范围，则将目标确定为近距离目标；或者，若目标与自车的距离位于第二阈值范围，则将目标确定为中距离目标；或者，若目标与自车的距离位于第三阈值范围，则将目标确定为远距离目标，其中，第一阈值范围小于第二阈值范围，第二阈值范围小于第三阈值范围。第一阈值范围包括小于第一设定距离的数值范围，第二阈值范围包括大于或等于第一设定距离且小于第二设定距离的数值范围，第三阈值范围包括大于或等于第二设定距离的数值范围。能够根据实际情况设置第一设定距离、第二设定距离和第三设定距离。例如，第一设定距离为50米，第二设定距离为100米。

作为一种可选方案，在目标筛选的过程中，首先根据传感器的探测数据对目标进行远近的判断。近距离目标(如距离自车50米以内)被首先确定，因为它们对自车的行驶安全有直接影响，需要优先处理。之后，再对中距离目标(如距离自车50-100米)和远距离目标(超过100米)进行筛选。这种顺序有助于系统按照重要性和紧急程度逐步处理不同距离的目标，确保安全驾驶的同时，提高系统的响应速度和准确性。

本发明实施例中，目标与自车的距离可以包括纵向距离和横向距离。纵向距离是指目标与自车沿行驶方向(即车头到车尾的方向)上的距离。在ACC系统中，纵向距离是判断目标车辆是否构成潜在威胁、是否需要调整自车速度以保持安全距离的关键因素。横向距离是指目标与自车在车宽方向(即垂直于行驶方向)上的距离。横向距离主要用于判断目标车辆是否处于自车所在的车道内或相邻车道内，以及目标车辆是否有切入自车车道的趋势。例如，可以设置一个纵向距离的范围(如最小4.2米，最大150米)，以及不同纵向距离下对应的横向距离阈值。这样，可以根据目标的实时位置和速度，动态地调整筛选条件，确保选中的目标既符合安全要求，又能实现高效的巡航控制。

步骤106、根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型。

本发明实施例中，若目标确定为近距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切入倒梯形区域；或者，若目标确定为中距离目标或远距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切出倒梯形区域。

图2为本发明一实施例提供的一种切入倒梯形区域与切出倒梯形区域的示意图，如图2所示，Ego为自车，切入倒梯形区域的顶部宽度较窄，意味着对近距离目标的横向容忍度较小。切出倒梯形区域的顶部宽度较宽，允许更大的横向偏差，以适应远距离探测时可能出现的误差。外侧较大的区域被称为切出倒梯形区域，用于选择左右相邻最近的目标；内部较小的区域被称为切入倒梯形区域，用于选择on-path的最近和次近目标。切入与切出是对选定目标的一种判断方式，确保目标的选择既符合安全要求，又能避免误选。如果目标已经被选中，那么进入缓冲区，目标还是一直被选中，会进行作用，直到目标夸过目标释放的梯形边界，才不会对目标车进行作用；如果目标没有被选中过(没有跨过目标选中的梯形边界)，进入缓冲区，目标还是不会被选中，直到跨过目标选中的梯形边界才会被选中。

图3为本发明一实施例提供的一种切入倒梯形判断边界与切出倒梯形判断边界的示意图，如图3所示，切入倒梯形判断边界为切入倒梯形区域的边界，切出倒梯形判断边界为切出倒梯形区域的边界。

本发明实施例中，使用切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标，可以根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第一横向阈值以控制目标的选中程度；或者，使用切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标，可以根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第二横向阈值以控制目标的选中程度。

本发明实施例中，如果目标的速度与自车相近，且纵向距离较近(如在切入倒梯形区域内)，则可以降低该目标的第一横向阈值，使其更容易被选中。对于速度相近但纵向距离较远的目标(如在切出倒梯形区域内)，系统会提高第二横向阈值，使其相对不容易被选中，从而避免误选。

本发明实施例中，“调整第一横向阈值”或“调整第二横向阈值”这一步骤是在目标筛选的过程中，根据目标的纵向距离、速度和横向距离等因素综合判断得出的。可以根据距离设置表调整第一横向阈值或第二横向阈值。该距离设置表用于提供不同的目标类型(如轿车、卡车、两轮车)在不同纵向距离下的切入和切出的横向距离设置参考。在实际的目标筛选过程中，可以根据实时探测到的探测数据，结合距离设置表，动态地调整第一横向阈值或第二横向阈值，而不是仅仅查表得出一个固定的值。这个查表过程是为了提供一个基准值或参考范围，但实际调整是根据实时情况进行的。所以，“调整第一横向阈值”或“调整第二横向阈值”是一个综合考虑探测数据、目标类型、纵向距离、速度和横向距离等多个因素的过程。调整第一横向阈值或第二横向阈值是为了更准确地选择目标，避免误选和误触发刹车，提高系统的安全性和性能。

本发明实施例中，表一为轿车的距离设置表，如下表一所示。

表一

其中，切入横向距离指车辆转向时，前轮内侧边缘与车身侧面之间的距离。这个参数影响着车辆在转向时的稳定性和操控性，以及车轮与车身之间的最小间隙。切出横向距离指车辆转向时，前轮外侧边缘与车身侧面之间的距禿。这个参数也会影响车辆的稳定性和操控性，尤其是在高速行驶或紧急转向时。

表二为两轮车的距离设置表，如下表二所示。

表二

表三为两轮车的距离设置表，如下表三所示。

表三

由上表可知，由于不同目标的大小不一样，所以不同目标切入切出选择时，需要基于标定的标准横向距离进行偏置补偿(offset)，可以基于轿车类型的横向距离作为标准值，距离设置值如：根据自车与前车距离，进行横向距离插值，然后卡车危险系数比较高，所以距离会比轿车偏大，也就是更早选中；两轮车由于目标体积小，宽度也小，所以距离会比轿车偏小，更晚选中。

本发明实施例中，使用切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标；或者，使用切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标进行处理的原因主要有以下几点：

安全性和优先级：即处于自车预测轨迹上的目标对自车的行驶安全具有直接影响，因此需要优先对这些目标进行筛选和处理。通过切入倒梯形区域可以精确识别并处理这些目标，确保安全行驶。

避免误选和误操作：左右相邻最近的目标通常是潜在的安全威胁，如旁车道突然切入的车辆。通过使用切出倒梯形区域可以确保对这些目标进行及时识别，并根据其纵向距离、速度和横向距离等因素进行筛选，避免误选和误操作，提高驾驶安全性。

优化目标选择：通过综合考虑目标的远近、速度、横向距离等因素，并结合切入倒梯形区域和切出倒梯形区域的判断方法，可以更准确地选择目标，避免误选和误触发刹车，从而优化目标筛选过程，提高ACC系统的性能和安全性。

适应不同场景：在实际驾驶过程中，前方道路环境复杂多变，存在多种类型的目标和场景。通过使用切入倒梯形区域和切出倒梯形区域的判断方法，可以适应不同场景和目标类型，实现更灵活、更准确的目标筛选和处理。

综上所述，可以根据每个探测对象的远近来确定使用切入倒梯形区域或切出倒梯形区域的判断方法，并优先处理在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标和左右相邻最近的目标，是为了确保驾驶安全、优化目标选择过程并适应不同场景和目标类型。

步骤108、根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。

本发明实施例中，在确定了倒梯形区域的类型之后，可以根据目标的纵向距离、速度和横向距离进行筛选，这一筛选过程的主要目的是从众多探测对象中精确选择出需要跟踪和控制的目标。

图4为本发明一实施例提供的根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选的流程图，如图4所示，步骤108包括：

步骤1082、根据探测数据确定出倒梯形型区域。

本发明实施例中，倒梯形为梯形逆时针旋转90°的形状。

步骤1084、根据倒梯形型区域生成调整前的漏斗轨迹。

本发明实施例中，将倒梯形行车的目标进出梯形型区域比喻成一个漏斗形状。

步骤1086、根据获取的自车预测轨迹对调整前的漏斗轨迹进行调整，生成漏斗轨迹。

本发明实施例中，如果自车预测轨迹是直道，漏斗形状就是以自车为中心形成一个固定的角度夹角形状；如果自车预测轨迹是弯道(行驶轨迹朝向)，那么根据左弯或者右弯，漏斗形状朝向根据弯道切线自动进行弯曲。

本发明实施例中，漏斗中心指的是倒梯形区域中漏斗轨迹的几何中心，该中心位置会根据预测的轨迹方向进行相应弯曲。漏斗中心在根据自车预测轨迹将漏斗轨迹进行弯曲后确定。可以根据自车预测轨迹的方向，调整漏斗轨迹的形状，使得漏斗中心跟随自车预测轨迹的弯曲而移动。这一步骤的目的是使漏斗轨迹更加贴合实际行驶中的预测路径，从而提高目标筛选的准确性和有效性。具体来说，当自车预测轨迹发生变化(如转弯、变道等)时，漏斗轨迹会相应地调整其形状和方向，以适应新的预测轨迹，确保漏斗中心始终位于预测轨迹的适当位置。这样的设计有助于避免在行驶过程中因预测轨迹变化而导致的目标筛选不准确或误判问题。

具体地，“根据自车预测轨迹的方向，调整漏斗轨迹的形状，使得漏斗中心跟随自车预测轨迹的弯曲而移动”这一步骤可以描述为目标筛选方法中的一个关键步骤，该步骤基于自车预测轨迹来调整漏斗形状和漏斗中心。为了更具体地描述或概括性地说明如何生成漏斗轨迹，可以分解为以下几个步骤：

探测数据收集：通过车载传感器(如摄像头、雷达、激光雷达等)收集自车行驶数据，包括速度、加速度、方向以及可能的预测路径等信息。

自车预测轨迹生成：基于收集到的自车行驶数据，通过一定的算法或模型生成自车预测轨迹。这个自车预测轨迹可能包括直线行驶、转弯、变道等多种情况。

漏斗中心定位：在没有进行弯曲调整之前，漏斗中心可能是一个固定的点或位置。然而，在引入了自车预测轨迹后，系统会根据自车预测轨迹的方向，确定漏斗中心需要调整的位置。

漏斗弯曲调整：根据自车预测轨迹，对漏斗轨迹进行弯曲调整。这一调整的目的是使漏斗的中心点和轨迹形状更加符合自车预测轨迹的弯曲情况，以确保漏斗能够精确地覆盖和筛选出与自车预测轨迹相关的目标。

实时更新：随着自车行驶数据的实时更新，需要不断地根据新的自车预测轨迹调整漏斗中心和漏斗轨迹，以保持对目标的准确筛选和跟踪。更加贴近于实际行驶中如何根据自车行驶数据和自车预测轨迹来动态生成和调整漏斗轨迹和漏斗中心，从而确保能够在复杂的行驶环境中精确、高效地筛选出与自车行驶相关的目标。

步骤1088、根据漏斗轨迹和倒梯形区域的类型对目标进行筛选，生成初筛目标和初筛目标的动态数据。

本发明实施例中，动态数据包括速度、加速度和位置。

步骤1090、根据动态数据，采用插值曲线算法进行预测，生成目标未来的运动轨迹。

本发明实施例中，插值曲线算法在这个过程中的作用主要是基于目标的动态数据，对目标未来的运动轨迹进行预测，以进一步优化目标的选择。

本发明实施例中，步骤1090具体包括：

插值曲线选择：根据收集到的动态数据的特性，可以选择合适的插值曲线算法。常见的插值曲线算法包括多项式插值、样条插值等，这些算法能够基于离散的数据点生成平滑的连续曲线。

曲线拟合：将收集到的目标的位置(通常是时间序列数据)作为输入，利用选定的插值曲线算法进行拟合。这一过程中，可以根据数据的分布特性和动态变化趋势，调整插值曲线的参数，以尽可能准确地反映目标车辆的运动状态。

目标未来的运动轨迹的预测：在插值曲线拟合完成后，可以根据当前的目标的探测数据和曲线的趋势，预测目标在未来某一时刻的位置。这一过程通常需要考虑时间步长、预测精度等因素，以确保预测结果的可靠性和实用性。

轨迹输出：根据目标未来的运动轨迹进行相应的控制决策。

步骤1092、根据目标未来的运动轨迹和设置的目标约束条件，在初筛目标中筛选出目标。

本发明实施例中，能够根据实际情况设置目标约束条件，例如，目标约束条件可以包括下述条件：

横向距离和纵向距离：可以根据目标的横向距离和纵向距离与自车的相对位置进行筛选。例如，对于切入倒梯形区域对应的目标，可以设置一个纵向最小距离(如4.2米)和一个纵向最大距离(如150米)，以确保只筛选出在自车预测轨迹上且距离适中的目标。同时，还会根据目标的横向位置(即与自车车道的相对位置)和纵向距离的远近动态调整横向阈值，以控制目标的选中程度。

目标类型：可以识别前方目标的目标类型(如轿车、卡车、两轮车等)，并根据不同的目标类型的特性和潜在危险程度进行筛选。例如，由于卡车通常比轿车体积大、质量重，可以为其设置更宽的横向阈值和更远的纵向距离阈值，以便更早地识别和选中卡车作为潜在跟踪目标。相反，对于体积较小的两轮车，可以设置更窄的横向阈值和更近的纵向距离阈值，以避免误选。

速度：速度也是筛选目标时考虑的重要因素之一。可以比较前方目标与自车的速度差异，并根据速度的接近程度进行筛选。例如，如果目标的速度与自车相近，且纵向距离适中，可以降低该目标的横向阈值，使其更容易被选中为跟踪目标。相反，如果目标的速度过快或过慢，与自车速度差异较大，可以提高横向阈值或将其排除在筛选范围之外。

综合以上三个方面，可以根据横向距离、纵向距离、目标类型和速度等多个目标约束条件进行综合判断，进一步筛选前方目标，以确保选中的目标既符合安全驾驶的要求，又能提高ACC系统的性能和舒适性。具体逻辑可能会根据车型、传感器性能以及系统设计的不同而有所差异。

本发明实施例提供的技术方案中，获取传感器探测出的探测数据；根据探测数据确定出目标与自车的距离；根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。本发明实施例提供的技术方案中，根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选，提高了目标筛选的准确性以及驾驶的安全性。

本发明实施例提供的技术方案中，可以根据自车预测轨迹的方向以及传感器的探测性能，在目标选择过程中进行筛选，避免误选目标和误触发刹车，提高ACC系统的性能和安全性。

本发明实施例提供的技术方案中，通过引入倒梯形的目标筛选方法，根据传感器探测性能和目标未来的运动轨迹，对目标进行更精确的筛选。漏斗轨迹可以根据预测的运动轨迹的方向进行相应弯曲，从而避免了误选目标和频繁切换目标的问题。

本发明实施例提供的技术方案中，使用较小的“内部漏斗”和较大的“外部漏斗”进行目标进入/离开判断。这种设计可以实现目标的“难进难出”，避免因感知测速测距不准带来的误选目标和误触发刹车的问题，从而提高了目标筛选的准确性。

本发明实施例提供的技术方案中，对于切入目标，考虑了纵向距离、速度和横向距离的综合因素进行筛选。目标车同等速度下，纵向距离越近的目标，横向阈值越小，越容易被选中，以体现识别切入目标的能力。而同等速度下，远处的目标，横向阈值更大，越不容易被选中，避免了误选的情况。

本发明一实施例提供了一种目标筛选装置。图5为本发明一实施例提供的一种目标筛选装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：获取模块11、第一确定模块12、第二确定模块13和筛选模块14。

获取模块11用于获取传感器探测出的探测数据。

第一确定模块12用于根据探测数据确定出目标与自车的距离。

第二确定模块13用于根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型。

筛选模块14用于根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。

本发明实施例中，第一确定模块12具体用于若目标与自车的距离位于第一阈值范围，则将目标确定为近距离目标；或者，若目标与自车的距离位于第二阈值范围，则将目标确定为中距离目标；或者，若目标与自车的距离位于第三阈值范围，则将目标确定为远距离目标；第一阈值范围小于第二阈值范围，第二阈值范围小于第三阈值范围。

本发明实施例中，第二确定模块13具体用于若目标确定为近距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切入倒梯形区域；或者，若目标确定为中距离目标或远距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切出倒梯形区域。

本发明实施例中，使用切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标；或者，使用切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标。

本发明实施例中，第二确定模块13具体用于根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第一横向阈值以控制目标的选中程度；根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第二横向阈值以控制目标的选中程度。

本发明实施例中，筛选模块14具体用于根据探测数据和获取的自车预测轨迹生成漏斗轨迹；根据漏斗轨迹和倒梯形区域的类型对目标进行筛选，生成初筛目标和初筛目标的动态数据；根据动态数据，采用插值曲线算法进行预测，生成目标未来的运动轨迹；根据目标未来的运动轨迹和设置的目标约束条件，在初筛目标中筛选出目标。

本发明实施例中，筛选模块14具体用于根据探测数据确定出倒梯形型区域；根据倒梯形型区域生成调整前的漏斗轨迹；根据获取的自车预测轨迹对调整前的漏斗轨迹进行调整，生成漏斗轨迹。

本发明实施例提供的技术方案中，获取传感器探测出的探测数据；根据探测数据确定出目标与自车的距离；根据目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选。本发明实施例提供的技术方案中，根据探测数据和倒梯形区域的类型进行目标筛选，提高了目标筛选的准确性以及驾驶的安全性。

本实施例提供的目标筛选装置可用于实现上述图1中的目标筛选方法，具体描述可参见上述目标筛选方法的实施例，此处不再重复描述。

本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述目标筛选方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述目标筛选方法的实施例。

本发明实施例提供了一种ACC系统或其控制单元，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述目标筛选方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述目标筛选方法的实施例。

图6为本发明实施例提供的一种ACC系统或其控制单元的示意图。如图6所示，该实施例的ACC系统或其控制单元20包括：处理器21、存储器22以及存储在存储器22中并可在处理器21上运行的计算机程序23，该计算机程序23被处理器21执行时实现实施例中的应用于目标筛选方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器21执行时实现实施例中应用于目标筛选装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。

ACC系统或其控制单元20包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是ACC系统或其控制单元20的示例，并不构成对ACC系统或其控制单元20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如ACC系统或其控制单元还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器22可以是ACC系统或其控制单元20的内部存储单元，例如ACC系统或其控制单元20的硬盘或内存。存储器22也可以是ACC系统或其控制单元20的外部存储设备，例如ACC系统或其控制单元20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器22还可以既包括ACC系统或其控制单元20的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器22用于存储计算机程序以及ACC系统或其控制单元所需的其他程序和数据。存储器22还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，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，仅仅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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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网络单元上。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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种目标筛选方法，其特征在于，包括：

获取传感器探测出的探测数据；

根据所述探测数据确定出目标与自车的距离；

根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；

根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测数据确定出目标与自车的距离，包括：

若所述目标与自车的距离位于第一阈值范围，则将所述目标确定为近距离目标；或者，

若所述目标与自车的距离位于第二阈值范围，则将所述目标确定为中距离目标；或者，

若所述目标与自车的距离位于第三阈值范围，则将所述目标确定为远距离目标；

所述第一阈值范围小于第二阈值范围，所述第二阈值范围小于第三阈值范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型，包括：

若所述目标确定为近距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切入倒梯形区域；或者，

若所述目标确定为中距离目标或远距离目标，将倒梯形区域的类型确定为切出倒梯形区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，使用所述切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标；或者，使用所述切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述切入倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车的纵向距离最近和次近的目标之后，包括：

根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第一横向阈值以控制目标的选中程度；

所述使用所述切出倒梯形区域选择出在自车行驶方向上与自车左右相邻最近的目标之后，包括：

根据在自车行驶方向上与自车的纵向距离与目标的目标类型，调整第二横向阈值以控制目标的选中程度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选，包括：

根据所述探测数据和获取的自车预测轨迹生成漏斗轨迹；

根据所述漏斗轨迹和所述倒梯形区域的类型对目标进行筛选，生成初筛目标和所述初筛目标的动态数据；

根据所述动态数据，采用插值曲线算法进行预测，生成目标未来的运动轨迹；

根据所述目标未来的运动轨迹和设置的目标约束条件，在初筛目标中筛选出目标。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测数据和获取的自车预测轨迹生成漏斗轨迹，包括：

根据所述探测数据确定出倒梯形型区域；

根据所述倒梯形型区域生成调整前的漏斗轨迹；

根据获取的自车预测轨迹对所述调整前的漏斗轨迹进行调整，生成所述漏斗轨迹。

8.一种目标筛选装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取传感器探测出的探测数据；

第一确定模块，用于根据所述探测数据确定出目标与自车的距离；

第二确定模块，用于根据所述目标与自车的距离确定出倒梯形区域的类型；

筛选模块，用于根据所述探测数据和所述倒梯形区域的类型进行目标筛选。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的目标筛选方法。

10.一种自适应巡航控制系统或其控制单元，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的目标筛选方法的步骤。