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CN111273673A - 一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车 - Google Patents

一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车 Download PDF

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CN111273673A CN202010157544.4A CN202010157544A CN111273673A CN 111273673 A CN111273673 A CN 111273673A CN 202010157544 A CN202010157544 A CN 202010157544A CN 111273673 A CN111273673 A CN 111273673A
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Neolix Technologies Co Ltd
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Abstract

本申请提供一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车，方法包括步骤：在目标车辆上设置目标标识；锁定目标车辆；实时获取目标车辆的位置，并基于目标车辆的位置实时规划跟随车辆的行驶路径；基于行驶路径控制跟随车辆跟随目标车辆行驶。跟随车辆能够通过采集并识别目标标识来准确锁定所需要跟随的目标车辆，由于跟随车辆能够不断采集目标标识，并通过识别目标标识保持锁定目标车辆，且通过设置目标标识降低识别难度、提高识别准确度并降低跟随实现成本，所以，即使目标车辆即使与跟随车辆不在同一车道也能够保持跟随目标车辆行驶，相对于现有技术成本更低，可靠性更高。

Description

一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车
技术领域
本申请涉及导航技术领域，具体涉及一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车。
背景技术
在旅游景区、机场等场合，通常使用运输车或对行李物品进行托运，托运过程中，运输车需要人工操控行驶，为了节省人力成本，通常采用车辆自动编队行驶系统或车道保持技术。
自动编队行驶系统包括一个领队车辆和由领队车辆引领的多个编队车辆(或称为跟随车辆)，每个车辆包括：连接在嵌入式行车电脑上的无线通信模块、雷达模块、定位模块和整车控制器。整车控制器与嵌入式行车电脑通过CAN总线连接；雷达模块包括至少三个超声波雷达传感器，分别位于车头部的正前方、车头部的右前方和车头部的左前方；无线通信模块采用移动数据网络和WIFI的通信方式；编队行驶车辆的转向、加速、减速和制动行驶指令统一由领队车辆发出，多个编队车辆根据指令行驶。
车道保持技术，车辆通过摄像头和计算机视觉技术识别当前道路的车道线和道路边界，并使车辆在道路圈定的范围内和道路行进方向行驶；车辆感知系统通过融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器探测的结果，得到道路上其他车辆或障碍物的类型，大小，方位，距离，速度，并通过多次感知的结果计算出加速度等变量；路径规划和行为决策模块以保持当前道路行驶和防止碰撞为原则，控制车辆进行加减速，转向等行为。
自动编队行驶系统虽然能够实现自动跟随，但是跟随车辆和领队车辆都独立具备感知、定位以及通信设备和系统，成本较高，且在定位和通信信号差的环境下无法工作。
车道保持技术只能在当前行驶道路上保持不发生碰撞，若被跟随车辆与跟随车辆不在同一车道，跟随车辆就无法进行跟随工作，而且无法识别所跟随的车辆因此无法跟随特定的目标。
综上，现有技术中存在着车辆跟随实现成本高，可靠性低的问题。
发明内容
本申请提供一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车，用以解决现有技术中车辆跟随实现成本高、可靠性低的问题。
在本申请的第一方面中，提供一种无人车的自动驾驶跟随方法，包括如下步骤：
在目标车辆上设置目标标识；
基于所述目标标识锁定所述目标车辆；
实时获取目标车辆的位置，并基于目标车辆的位置实时规划跟随车辆的行驶路径；
基于所述行驶路径控制所述跟随车辆跟随所述目标车辆行驶。
本申请提供的无人车的自动驾驶跟随方法，通过在目标车辆上设置目标标识；基于所述目标标识锁定所述目标车辆；实时获取目标车辆的位置，并基于目标车辆的位置实时规划跟随车辆的行驶路径；基于所述行驶路径控制所述跟随车辆跟随所述目标车辆行驶；这样一来，通过设置目标标识降低识别难度并提高识别准确度，跟随车辆能够通过采集并识别目标标识来准确锁定所需要跟随的目标车辆，同时，还可以通过识别功能采集并识别环境信息，其中采集图像使用的设备可以使用车辆自带的摄像头，根据环境信息规划跟随车辆前往目标车辆所在位置的行驶路径，然后再将行驶路径信息转化为控制信号，分别控制车辆的油门、刹车和转向信号，从而实现降低车辆跟随功能的实现成本。由于跟随车辆能够不断采集目标标识，并通过识别目标标识保持锁定目标车辆，所以，即使目标车辆即使与跟随车辆不在同一车道也能够保持跟随目标车辆行驶，相对于现有技术成本更低，可靠性更高。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于所述目标标识锁定所述目标车辆，包括：采集所述目标标识的图像，对所述目标标识的图像进行识别得到标识信息，基于所述标识信息锁定所述目标车辆。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述基于所述目标标识锁定所述目标车辆，包括：采集所述目标标识的图像，对所述目标标识的图像进行识别得到标识信息，基于所述标识信息锁定所述目标车辆；这样一来，被锁定的目标车辆即使行驶至与跟随车辆不在同一车道，跟随车辆也能够保持对目标车辆进行识别并跟随。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述实时获取目标车辆的位置，基于目标车辆的位置规划跟随车辆的行驶路径，包括：实时检测目标车辆的位置，以目标车辆的位置为终点，结合车辆周围障碍物信息，规划车辆行驶路线。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述实时获取目标车辆的位置，基于目标车辆的位置规划跟随车辆的行驶路径，包括：实时检测目标车辆的位置，以目标车辆的位置为终点，结合车辆周围障碍物信息，规划车辆行驶路线；这样一来，跟随车辆始终将目标车辆所在位置作为前往地点，因此可以随着目标车辆位置的改变而相应地改变，加以控制即可实现实时跟踪，并根据车辆周围障碍物信息，实时规划形式路线。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述检测目标车辆的位置，包括：在多个位点采集所述目标车辆的图像，基于所述位点和所述目标车辆的图像计算得到所述目标车辆的位置。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述检测目标车辆的位置，包括：在多个位点采集所述目标车辆的图像，基于所述位点和所述目标车辆的图像计算得到所述目标车辆的位置；这样一来，获得多个位点与目标车辆的距离以及各位点与目标车辆在前进方向上的夹角，就可以根据几何学原理计算出目标车辆的位置。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述障碍物信息由车辆上的传感器采集获取。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述障碍物信息由车辆上的传感器采集获取；这样一来，车辆上的传感器可采用车辆自带的摄像头、雷达探测器、陀螺仪等传感器，不需要额外加装检测装置或传感设备，成本低。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述障碍物信息包括所述障碍物的位置信息和尺寸信息。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述障碍物信息包括所述障碍物的位置信息和尺寸信息；这样一来，根据障碍物的位置可以计算出跟随车辆与障碍物之间的距离以及跟随车辆与障碍物之间连线与前进方向之间的夹角，从而判断跟随车辆是否会与障碍物正向碰撞；根据障碍物的尺寸可以计算出障碍物表面与跟随车辆之间的距离以及角度，从而判断跟随车辆与障碍物之间是否会发生斜碰撞或刮擦，从而更准确地绕过障碍物。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述目标标识包括二维码。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述目标标识包括二维码；这样一来，二维码相对于其他图像具有更高的唯一性、独特性，图案特殊，不会与环境图像中的其他物体混淆，容易识别，二维码解码后可携带较多信息，识别出图案后可进行进一步认证。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆发出警报或发起通信连接。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆发出警报或发起通信连接；这样一来，可以及时发现跟随车辆的跟随状况，当跟随车辆跟随状况受阻时则进行调试矫正，以免跟随车辆走错行驶路线或与障碍物发生碰撞。
在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆靠边停车。
本申请的上述可能的实施方式，通过所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆靠边停车；这样一来，跟随车辆的跟随状况受阻后及时停靠路边，以免对道路交通造成影响，而且可以避免跟随车辆在跟随状况受阻后仍然行驶导致行驶路线错误或与障碍物发生碰撞。
在本申请的第二方面中，提供一种无人车的自动驾驶跟随系统，应用本申请第一方面中的所述方法，包括所述目标标识、图像采集装置和控制系统，所述图像采集装置与所述控制系统通讯连接；
所述图像采集装置，用于采集所述目标标识的图像和环境图像；
所述控制系统，用于接收所述图像采集装置所采集的图像信息并对所述图像信息进行计算处理，并根据计算结果控制所述目标车辆行驶。
本申请提供的无人车的自动驾驶跟随系统，通过应用本申请第一方面中的所述方法，包括所述目标标识、图像采集装置和控制系统，所述图像采集装置与所述控制系统通讯连接；所述图像采集装置，用于采集所述目标标识的图像和所述环境图像；所述控制系统，用于接收所述图像采集装置所采集的图像信息并对所述图像信息进行计算处理，并根据计算结果控制所述目标车辆行驶；这样一来，可在任意需作为目标车辆的车辆上贴上二维码，即可被跟随车辆的图像识别装置识别为目标车辆，控制系统根据识别功能获得的环境图像、目标车辆以及障碍物信息为跟随车辆规划处行驶路径，并控制跟随车辆沿规划好的行驶路径行驶，通过不断地跟随-识别-跟随循环进行，可以保持准确的行驶跟随，从而提高可靠性。而且图像采集装置可以使用跟随车辆上自带的摄像头，降低跟随的实现成本。
在本申请的第三方面中，提供一种无人车，包括本申请第二方面中的所述自动驾驶跟随系统。
本申请提供的无人车，通过包括本申请第二方面中的所述自动驾驶跟随系统；这样一来，在任意需作为目标车辆的车辆上贴上二维码，即可被跟随车辆的图像识别装置识别为目标车辆，控制系统根据识别功能获得的环境图像、目标车辆以及障碍物信息为跟随车辆规划处行驶路径，并控制跟随车辆沿规划好的行驶路径行驶，通过不断地跟随-识别-跟随循环进行，可以保持准确的行驶跟随，从而提高可靠性。而且图像采集装置可以使用跟随车辆上自带的摄像头，降低跟随的实现成本。适用于将其应用在无人车上，在机场、旅游等场景中托运物品，还可以使用在人工驾驶的车辆上，在驾驶员需要一小段时间离开方向盘时，可在前面的车辆上设置目标标识，可以实现对该车辆自动驾驶跟随。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1a是本申请实施例一提供的方法流程图；
图1b是本申请实施例一提供的一种可能的实施方式流程图；
图2a是本申请实施例二提供的自动驾驶跟随系统的模块连接关系示意图。
附图标记说明：
100-目标标识；
200-图像采集装置；
300-控制系统。
具体实施方式
实施例一
图1a是本申请实施例一提供的方法流程图；图1b是本申请实施例一提供的一种可能的实施方式流程图。
正如背景技术所述，自动编队行驶系统虽然能够实现自动驾驶跟随，但是跟随车辆和领队车辆都独立具备感知、定位以及通信设备和系统，成本较高，且在定位和通信信号差的环境下无法工作。车道保持技术只能在当前行驶道路上保持不发生碰撞，若被跟随车辆与跟随车辆不在同一车道，跟随车辆就无法进行跟随工作，而且无法识别所跟随的车辆因此无法跟随特定的目标。因此，现有技术中存在着车辆跟随实现成本高，可靠性低的问题。
为了解决上述技术问题，本实施例提供一种无人车的自动驾驶跟随方法，如图1a所示，包括如下步骤：
S1：在目标车辆上设置目标标识；
S2：锁定目标车辆；
S3：实时获取目标车辆的位置，并基于目标车辆的位置实时规划跟随车辆的行驶路径；
S4：基于行驶路径控制跟随车辆跟随目标车辆行驶。
通过上述步骤，跟随车辆能够通过采集并识别目标标识来准确锁定所需要跟随的目标车辆，同时，还可以通过识别功能采集并识别环境信息，其中采集图像使用的设备可以使用车辆自带的摄像头，根据环境信息规划跟随车辆前往目标车辆所在位置的行驶路径，然后再将行驶路径信息转化为控制信号，分别控制车辆的油门、刹车和转向信号，从而实现降低车辆跟随功能的实现成本。由于跟随车辆能够不断采集目标标识，并通过识别目标标识保持锁定目标车辆，所以，即使目标车辆即使与跟随车辆不在同一车道也能够保持跟随目标车辆行驶，相对于现有技术成本更低，可靠性更高。
其中，在本实施例中，基于目标标识锁定目标车辆，包括：采集目标标识的图像，对目标标识的图像进行识别得到标识信息，基于标识信息锁定目标车辆。这样一来，被锁定的目标车辆即使行驶至与跟随车辆不在同一车道，跟随车辆也能够保持对目标车辆进行识别并跟随。
其中，在本实施例中，实时获取目标车辆的位置，基于目标车辆的位置规划跟随车辆的行驶路径，包括：实时检测目标车辆的位置，以目标车辆的位置为终点，结合车辆周围障碍物信息，规划车辆行驶路线。这样一来，跟随车辆始终将目标车辆所在位置作为前往地点，因此可以随着目标车辆位置的改变而相应地改变，加以控制即可实现实时跟踪。
其中，在本实施例中，检测目标车辆的位置，包括：在多个位点采集目标车辆的图像，基于位点和目标车辆的图像计算得到目标车辆的位置。这样一来，获得多个位点与目标车辆的距离以及各位点与目标车辆在前进方向上的夹角，就可以根据几何学原理计算出目标车辆的位置。应当理解，实际中还可以使用单摄像头采集图像并利用深度学习的方法估算图像深度信息，从而估算目标车辆的位置；还可以在跟随车辆上安装激光雷达，利用点云和图像融合技术计算目标车辆的位置；或者使用超声波探测计算目标车辆的位置。
其中，在本实施例中，规划跟随车辆的路径，还包括：采集环境图像，识别环境图像中的障碍物，获得位于跟随车辆与前往位置之间的障碍物信息，基于障碍物信息和前往位置检测得到可行驶区域；以跟随车辆所在位置为起点，以前往位置为终点，在跟随车辆和前往位置之间且位于可行驶区域内规划行驶路径。这样一来，当跟随车辆和目标车辆之间存在障碍物时，可通过计算障碍物的空间位置信息，以便于绕过障碍物顺利抵达目标车辆所在位置，实现安全自动驾驶跟随。
其中，在本实施例中，规划跟随车辆的路径，还包括：将位于跟随车辆和前往位置之间，且在可行驶区域内，且路程最短的由跟随车辆所在位置行驶至前往位置的路径作为行驶路径。这样一来，在跟随车辆与目标车辆之间存在很多条可选的行驶路径，通过计算这些路径的路程并进行比较，选择并沿其中最短的一条路径行驶到达前往位置，从而实现高效节能自动驾驶跟随的目的。
其中，在本实施例中，规划跟随车辆的路径，还包括：在跟随车辆行驶过程中实时更新前往位置和障碍物信息，得到动态前往位置和动态障碍物空间信息，基于动态前往位置和动态障碍物空间信息规划得到动态行驶路径。这样一来，随着目标车辆位置不断变化，跟随车辆与前往位置之间的距离、角度以及之间存在的障碍物都不断发生变化，因此不断地检测障碍物空间信息、和前往位置信息就能够得到动态的行驶路径，从而提高行驶路径的准确性、安全性和高效性。
其中，在本实施例中，控制跟随车辆跟随目标车辆行驶，包括：基于动态行驶路径控制跟随车辆的油门、刹车和转向信号，使得跟随车辆沿动态行驶路径行驶。这样一来，当目标车辆与跟随车辆之间的距离大于最大预设距离时，跟随车辆的控制系统控制油门增大，从而控制跟随车辆加速；当目标车辆与跟随车辆之间的距离小于最小预设距离时，跟随车辆的控制系统控制油门减小和/或刹车，从而控制跟随车辆减速；当跟随车辆偏离行驶路径的角度超过预设角度范围时，跟随车辆的控制系统控制车辆方向做出相应的调整，从而使跟随车辆保持准确地沿行驶路径行驶。
其中，障碍物信息由车辆上的传感器采集获取；这样一来，车辆上的传感器可采用车辆自带的摄像头、雷达探测器、陀螺仪等传感器，不需要额外加装检测装置或传感设备，成本低。。
其中，在本实施例中，无人车的自动驾驶跟随方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆发出警报或发起通信连接；这样一来，可以及时发现跟随车辆的跟随状况，当跟随车辆跟随状况受阻时则进行调试矫正，以免跟随车辆走错行驶路线或与障碍物发生碰撞。
其中，在本实施例中，无人车的自动驾驶跟随方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆靠边停车；这样一来，跟随车辆的跟随状况受阻后及时停靠路边，以免对道路交通造成影响，而且可以避免跟随车辆在跟随状况受阻后仍然行驶导致行驶路线错误或与障碍物发生碰撞。
其中，在本实施例中，障碍物信息包括障碍物的位置信息和尺寸信息。这样一来，根据障碍物的位置可以计算出跟随车辆与障碍物之间的距离以及跟随车辆与障碍物之间连线与前进方向之间的夹角，从而判断跟随车辆是否会与障碍物正向碰撞；根据障碍物的尺寸可以计算出障碍物表面与跟随车辆之间的距离以及角度，从而判断跟随车辆与障碍物之间是否会发生斜碰撞或刮擦，从而更准确地绕过障碍物。
其中，在本实施例中，目标标识包括二维码。二维码相对于其他图像具有更高的唯一性、独特性，图案特殊，不会与环境图像中的其他物体混淆，容易识别，二维码解码后可携带较多信息，识别出图案后可进行进一步认证。应当理解，实际中还可以使用色彩、图标、机和形状、代号等元素作为目标标识，因此不局限于二维码。
本实施例的一种可能的实施方式中，如图1b所示，包括：先使用跟随车辆上自带的摄像头采集目标车辆上的二维码，然后将采集的二维码发送给跟随车辆的控制系统，控制系统对二维码进行计算解码，将解码后的信息与数据库中预存的信息匹配，若匹配一致则确定该目标车辆即为需要跟随的车辆，并对该目标车辆锁定以进行实时跟随，锁定目标车辆后，使用摄像头采集目标车辆的图像并发送给控制系统，控制系统计算分析从而估算出目标车辆的位置；同时，摄像头获取环境图像并发送给控制系统，控制系统结合高清图像计算确定环境图像中的可行驶区域；同时控制面板计算分析环境图像中的障碍物信息，确定障碍物的位置、大小和类型；结合上述过程所得到的目标车辆的位置、可行驶区域和障碍物信息规划行驶路径，控制系统根据所规划的行驶路径控制跟随车辆的油门、转向和刹车，从而实现自动驾驶跟随目的。
本实施例中的“S1”、“S2”、“S3”和“S4”是为了使方法流程条理更加清晰以便于理解，因此不作为对方法流程的步骤限制，在实际应用中可以适当调换顺序。
本实施例的一种可能的实施方式中，所述目标标识为第一目标标识。所述目标标识还包括第二目标标识，所述第二目标标识为编队车辆标识。在所述跟随车辆跟丢所述目标车辆后，将所述第一目标标识替换为所述第二目标标识。通过在编队车辆中的每一辆车上设置第二目标标识，在跟随车辆所需要跟随的目标车辆上设置第一目标标识，当跟随车辆跟丢目标车辆后，跟随车辆可以切换跟随目标，切换方式为将控制系统数据库中预设的第一目标标识匹配信息替换为第二目标标识匹配信息，跟随车辆就可以跟随编队车辆中的任意一辆车，从而实现继续跟随行驶的目的。
实施例二
图2a是本申请实施例二提供的自动驾驶跟随系统的模块连接关系示意图。
本实施例提供一种车辆的自动驾驶跟随系统，如图2a所示，应用实施例一中的方法，包括目标标识100、图像采集装置200和控制系统300，图像采集装置200与控制系统300通讯连接；图像采集装置200，用于采集目标标识100的图像和环境图像；控制系统300，用于接收图像采集装置200所采集的图像信息并对图像信息进行计算处理，并根据计算结果控制目标车辆行驶。这样一来，可在任意需作为目标车辆的车辆上贴上二维码，即可被跟随车辆的图像识别装置识别为目标车辆，控制系统300根据识别功能获得的环境图像、目标车辆以及障碍物信息为跟随车辆规划处行驶路径，并控制跟随车辆沿规划好的行驶路径行驶，通过不断地跟随-识别-跟随循环进行，可以保持准确的行驶跟随，从而提高可靠性。而且图像采集装置200可以使用跟随车辆上自带的摄像头，降低跟随的实现成本。本实施例中的跟随系统，可以安装在无人车或人工驾驶的车辆，目标标识100采用二维码，图像采集装置200使用跟随车辆上自带的摄像头，摄像头与跟随车辆的控制系统300通讯连接，采集二维码图像后发送给控制系统300进行计算解码，同时摄像头采集的环境图像也发送给控制系统300进行计算分析。其中图像信息包括环境图像信息、障碍物图像信息、目标车辆图像信息、二维码图像信息等。
本实施例中的自动驾驶跟随方法与上述实施例相同，因此可参考上述实施例，本实施例不再赘述。
实施例三
在本申请的第三方面中，提供一种车辆，包括本申请的第二方面中的自动驾驶跟随系统。本实施例中给的车辆，通过在任意需作为目标车辆的车辆上贴上二维码，跟随车辆上的摄像头采集二维码，跟随车辆上的控制系统获取所采集的二维码并对二维码进行解码，若二维码解码后的信息与预设信息一致，即目标标识解码得到的身份ID为控制系统的数据库中预存的目标ID相同，则确定该车辆为目标车辆，控制系统根据识别功能获得的环境图像、目标车辆以及障碍物信息为跟随车辆规划处行驶路径，并控制跟随车辆沿规划好的行驶路径行驶，通过不断地跟随-识别-跟随循环进行，可以保持准确的行驶跟随，从而提高可靠性。而且图像采集装置可以使用跟随车辆上自带的摄像头，降低跟随的实现成本。适用于将其应用在无人车上，在机场、旅游等场景中托运物品，还可以使用在人工驾驶的车辆上，在驾驶员需要一小段时间离开方向盘时，可在前面的车辆上设置目标标识，可以实现对该车辆自动驾驶跟随。
本实施例中自动驾驶跟随方法和系统与上述实施例相同，因此可参考上述实施例，本实施例不再赘述。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应作广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或者两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的本申请的实施例，例如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。
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
值得注意的是，上述方法和系统实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (11)

1.一种无人车的自动驾驶跟随方法，其特征在于，包括如下步骤：
在目标车辆上设置目标标识；
基于所述目标标识锁定所述目标车辆；
实时获取目标车辆的位置，并基于目标车辆的位置实时规划跟随车辆的行驶路径；
基于所述行驶路径控制所述跟随车辆跟随所述目标车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标标识锁定所述目标车辆，包括：采集所述目标标识的图像，对所述目标标识的图像进行识别得到标识信息，基于所述标识信息锁定所述目标车辆。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时获取目标车辆的位置，基于目标车辆的位置规划跟随车辆的行驶路径，包括：实时检测目标车辆的位置，以目标车辆的位置为终点，结合车辆周围障碍物信息，规划车辆行驶路线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测目标车辆的位置，包括：在多个位点采集所述目标车辆的图像，基于所述位点和所述目标车辆的图像计算得到所述目标车辆的位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述障碍物信息由车辆上的传感器采集获取。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述障碍物信息包括所述障碍物的位置信息和尺寸信息。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述目标标识包括二维码。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆发出警报或发起通信连接。
9.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述跟随车辆无法通过障碍物时或在一定时间间隔内无法获取目标车辆的位置时，所述跟随车辆靠边停车。
10.一种无人车的自动驾驶跟随系统，其特征在于，应用权利要求1至9中的所述方法，包括所述目标标识、图像采集装置和控制系统，所述图像采集装置与所述控制系统通讯连接；
所述图像采集装置，用于采集所述目标标识的图像和环境图像；
所述控制系统，用于接收所述图像采集装置所采集的图像信息并对所述图像信息进行计算处理，并根据计算结果控制所述目标车辆行驶。
11.一种无人车，其特征在于，包括权利要求10中的所述自动驾驶跟随系统。
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