具体实施方式

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的一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。

本发明实施例装置可以为PC(personal computer，个人计算机)、便携计算机、服务器等设备。

如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通信总线1002，网络接口1003，存储器1004。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。网络接口1003可选的可以包括标准的有线接口(如USB接口)、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1004可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1004中可以包括操作系统、网络通信模块以及跟停控制程序。

在图1所示的终端中，网络接口1003主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1004中存储的跟停控制程序，并执行以下操作：

获取位于本车车辆周围的车辆的运动信息，并获取所述本车车辆的周围环境信息，根据预设的概率计算模型、所述运动信息和所述周围环境信息计算所述本车车辆前方的目标车辆停车或将要停车的目标概率值；

当所述目标概率值大于预设阈值时，判定所述目标车辆停车或将要停车，并计算所述目标车辆的停车位置；

确定所述本车车辆的当前状态信息，根据所述停车位置和所述当前状态信息进行车辆跟停控制。

基于上述硬件结构，提出本发明车辆跟停控制方法各个实施例。

本发明提供一种车辆跟停控制方法。

参照图2，图2为本发明车辆跟停控制方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，所述车辆跟停控制方法包括：

步骤S100，获取位于本车车辆周围的车辆的运动信息，并获取所述本车车辆的周围环境信息，根据预设的概率计算模型、所述运动信息和所述周围环境信息计算所述本车车辆前方的目标车辆停车或将要停车的目标概率值；

获取位于本车车辆周围的车辆的运动信息，并获取本车车辆的周围环境信息，然后根据预设的概率计算模型、周围车辆的运动信息和周围环境信息计算本车车辆跟随的前方目标车辆停车或将要停车的目标概率值。其中，本车车辆为开启自适应巡航控制功能的本车车辆；位于本车车辆周围的车辆可以为位于本车车辆左右车道/或同一车道的前方的车辆；目标车辆为本车车辆跟随的同一车道的前方目标跟停车辆；周围车辆的运动信息包括周围车辆的速度、加速度以及本车车辆与周围车辆的距离等，本车车辆的周围环境信息包括车道线、停止线、斑马线、红绿灯等环境信息，上述运动信息和周围环境信息可通过车载毫米波雷达或车载摄像头或激光雷达等环境探测传感器获取。

在本实施例中，通过环境探测传感器获取得到本车车辆前方所有车辆的运动情况和周围交通环境信息，预测估算出目标跟停车辆将要停车的概率，根据概率估算结果进行后续车辆跟停控制，本方案基于多种不同场景预测估算目标车辆将要停车的概率，不仅考虑到周围车辆的运动状态，还增加了周围环境信息参数，可使概率计算结果更加准确。

步骤S200，当所述目标概率值大于预设阈值时，判定所述目标车辆停车或将要停车，并计算所述目标车辆的停车位置；

当目标车辆停车或将要停车的目标概率值大于预设阈值时，判定该目标车辆已经停车或将要停车，并计算目标车辆的停车位置。

在本实施例中，预设阈值为预先设定的概率阈值，当目标概率值大于预设阈值时，则说明目标车辆停车或将要停车的概率较高，此时可以判定目标车辆停车或将要停车，并计算目标车辆的停车位置以方便后续进行车辆跟停控制的步骤。其中，计算目标车辆的停车位置的具体计算过程可以为：获取目标车辆的运动状态即目标车辆的速度、加速度，根据牛顿运动定律，将目标车辆的速度、加速度代入公式V_t ^{^2}-V₀ ^{^2}＝2*a*S中，计算获得目标车辆从当前时刻到车速为零之间的移动距离，根据移动距离获得目标车辆的停车位置。其中，Vt为目标车辆停车时的速度，此时目标车辆的车速为零，即Vt＝0，V₀为目标车辆当前时刻的车速，a为目标车辆的加速度，S为目标车辆从当前时刻减速到车速为零之间的移动距离。

进一步地，若获取到的目标车辆当前时刻的车速为零时，则确定目标车辆当前时刻所处的位置为目标车辆的停车位置。

步骤S300，确定所述本车车辆的当前状态信息，根据所述停车位置和所述当前状态信息进行车辆跟停控制。

在本实施例中，当前状态信息包括本车车辆的当前车速和本车车辆的当前位置。

具体地，参照图3，步骤S300，根据所述停车位置和所述当前状态信息进行车辆跟停控制的步骤包括：

步骤S310，以所述停车位置作为原点构建坐标系，并确定所述当前位置与所述停车位置之间的当前距离，根据所述当前距离和所述当前车速确定所述坐标系中的第一坐标点；

步骤S320，将所述当前车速与所述本车车辆对应的理想车速比较；

可参照图5和图7，以停车位置作为原点O，本车车辆与目标车辆的距离D为横坐标，本车车辆的车速V为纵坐标构建坐标系，确定本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离，根据当前距离和当前车速确定坐标系中的第一坐标点，将当前车速与本车车辆对应的理想车速比较。在本实施例中，当当前车速大于理想车速时对应的第一坐标点为如图5所示的坐标点C，当当前车速小于理想车速时对应的第一坐标点为如图7所示的坐标点E，当当前车速等于理想车速时对应的第一坐标点为理想跟停曲线上的坐标点A，坐标点A对应的本车车辆的车速为理想车速，其中当前车速为本车车辆当前时刻对应的本车车辆的车速，当前距离为本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离。

当所述当前车速大于所述理想车速时，则根据所述当前车速进行车辆跟停控制；

进一步地，在步骤S320之后，当所述当前车速大于所述理想车速时，则根据所述当前车速进行车辆跟停控制的步骤包括：

步骤S330，当所述当前车速大于所述理想车速时，判断所述当前距离是否大于预设安全距离；

步骤S331，若是，则确定所述坐标系中所述当前车速对应的第一直线，并确定所述坐标系中预设理想跟停曲线和所述第一直线的交点对应的第二坐标点，根据所述第一坐标点和所述第二坐标点确定第一过渡过程，根据所述第一过渡过程与所述理想跟停过程进行车辆跟停控制。

在本实施例中，在当前车速大于理想车速时可参照图5，如图5以目标车辆的停车位置作为原点O，本车车辆与目标车辆的距离D为横坐标，本车车辆的车速V为纵坐标构建坐标系，坐标系中曲线AB为预设的本车车辆的理想跟停曲线，理想跟停曲线上的点A为本车车辆当前距离对应的理想车速，确定本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离d，根据当前距离d和当前车速V1确定坐标系中的第一坐标点C，若当前距离d大于预设安全距离，则确定坐标系中当前车速对应的第一直线，该第一直线为如图5所示的直线CN，并确定坐标系中预设理想跟停曲线和第一直线的交点对应的第二坐标点M，连接第一坐标点C与第二坐标点M确定第一过渡过程，即第一过渡过程为直线CM，根据第一过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制。所以，在当前车速大于理想车速，且当前距离大于预设安全距离时，本车车辆的跟停控制过程为如图5所示的C→M→B。其中预设安全距离为预先设置好的本车车辆与目标跟停车辆之间的安全距离。

其中，第一直线的具体获取过程为将坐标点C对应的坐标值d、v1代入公式V＝k*D+(v₁-k*d)中，得到第一直线方程V＝k*D+(v₁-k*d)，其中k为根据实车体验标定得出的直线斜率k，v1为坐标点C对应的当前车速，d为坐标点C对应的当前距离，V为本车车辆的车速，D为本车车辆与目标车辆的距离；理想跟停曲线为预先设置好的满足舒适性和安全性要求的曲线，在本实施例中，可通过实车标定获取理想跟停曲线，根据理想跟停曲线与本车车辆的当前状态进行后续的车辆跟停控制，也可以通过实车标定获取理想跟停二维表，根据理想跟停二维表与本车车辆的当前状态进行后续的车辆跟停控制。

在本实施例中，通过实车体验标定第一直线的斜率，根据本车车辆的当前状态确定第一直线，确定出第一直线过渡到理想跟停曲线的过渡过程以进行本车车辆的跟停控制，避免了在跟停控制过程中由于只关注本车车辆与前车的距离和速度差关系确定的跟停直线的斜率过小跟停过程平缓，易出现前段减速较慢，后段减速较快而容易发生事故的问题，同时避免了斜率过大时减速度较大，减速过急导致体验较差的问题。因此通过该方式增加了车辆跟停过程的安全性和舒适度。

具体地，所述根据第一过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制的步骤包括：

获取第一过渡过程对应的过渡曲线与理想跟停过程对应的理想跟停曲线融合的融合曲线公式，该融合曲线公式为V＝f_fusion(d)，其中V为本车车辆的车速，f_fusion(d)为融合曲线的表达式；根据融合曲线公式构建加速度计算公式a＝V₀*f_fusion(d)'，将当前车速输入至加速度计算公式中进行计算，以得到本车车辆所需的加速度，根据加速度控制本车车辆的速度以进行车辆跟停控制。其中a为本车车辆所需的加速度，V0为本车车辆的当前车速。

进一步地，步骤S330之后，还包括：

步骤S332，若否，则确定所述坐标系中预设理想跟停曲线与横坐标的交点对应的理想停车坐标点；连接所述第一坐标点和所述理想停车坐标点，以获得第二过渡过程，根据所述第二过渡过程进行车辆跟停控制。

在本实施例中，若当前车速大于理想车速，且当前距离小于或等于预设安全距离时则可参照图6，如图6以目标车辆的停车位置作为原点O，本车车辆与目标车辆的距离D为横坐标，本车车辆的车速V为纵坐标构建坐标系，坐标系中曲线AB为预设的本车车辆的理想跟停曲线，点A对应的车速为本车车辆当前距离d对应的理想跟停曲线上的理想车速，点B为本车车辆对应的理想跟停曲线上的理想停车坐标点，确定本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离d，根据当前距离d和当前车速V1确定坐标系中的第一坐标点C，若当前距离d小于或等于预设安全距离，则确定坐标系中当前车速对应的第一直线，该第一直线为如图6所示的直线CN，第一直线CN与横坐标的交点对应的坐标点为N，坐标点N对应为本车车辆停车时，本车车辆的停车位置与目标车辆的停车位置的距离，当当前距离小于或等于预设安全距离时，坐标点N对应的本车车辆的停车位置与目标车辆的停车位置的距离小于理想停车坐标点B对应的理想停车距离，因此则确定坐标系中预设理想跟停曲线与横坐标的交点对应的理想停车坐标点B；连接第一坐标点C和理想停车坐标点B，以获得第二过渡过程，即第二过渡过程为直线CB，根据第二过渡过程进行车辆跟停控制。所以，在当前车速大于理想车速，且当前距离小于或等于预设安全距离时，本车车辆的跟停控制过程为如图6所示的C→B。

在本实施例中，由于当前距离小于或等于预设安全距离，可能导致本车车辆的停车位置与目标车辆的停车位置的距离过近，超出本车车辆与目标车辆的理想停车距离，为避免本车车辆的跟停停车位置与目标车辆的停车位置距离太近导致容易出现碰撞的情况，在当前车速大于理想车速，且当前距离小于或等于预设安全距离时，设置跟停控制过程为如图6所示的C→B，提高了跟停过程的安全性。

进一步地，若当前车速等于理想车速，则可根据理想跟停曲线对应的理想跟停过程进行车辆跟停控制。

进一步地，在步骤S320之后，还包括：

步骤S340，当所述当前车速小于所述理想车速时，计算所述理想车速对应的参照速度，判断所述当前车速是否大于所述参照速度；

步骤S341，若所述当前车速大于所述参照速度，则确定所述参照速度在所述坐标系中的参照速度直线，并确定所述参照速度直线和所述坐标系中预设的理想跟停曲线的交点对应的第三坐标点；

步骤S342，根据所述第一坐标点和所述第三坐标点确定第三过渡过程，根据所述第三过渡过程与所述理想跟停过程进行车辆跟停控制。

当当前车速小于理想车速时，判断所述当前车速是否大于参照速度。

在本实施例中，若当前车速小于理想车速时则可参照图7，如图7以目标车辆的停车位置作为原点O，本车车辆与目标车辆的距离D为横坐标，本车车辆的车速V为纵坐标构建坐标系，坐标系中曲线AB为预设的本车车辆的理想跟停曲线，理想跟停曲线上的点A对应的车速为本车车辆当前距离d对应的理想车速，理想跟停曲线上的点B为本车车辆对应的理想停车坐标点，确定本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离d，根据当前距离d和当前车速V1确定坐标系中的第一坐标点，此时的第一坐标点对应为图7中的点E，在当前车速小于理想车速时，计算理想车速对应的参照速度Vh，图7中坐标点H为根据当前距离和参照速度确定的参考坐标点，若当前车速大于参照速度，则确定参照速度在坐标系中的参照速度直线，即V＝V_h，并确定参照速度直线和坐标系中预设理想跟停曲线的交点对应的第三坐标点I。

连接第一坐标点E与第三坐标点I，以获得第三过渡过程，即第三过渡过程为直线EI，根据第三过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制。所以，在当前车速小于理想车速，且当前车速大于参照速度时，本车的跟停控制过程为如图7所示的E→I→B。

其中参照速度的计算过程可以为：获取本车车辆的当前距离对应的理想车速v，并代入预设参照速度计算公式V_h＝h*v，计算得到参照速度，式中，Vh为参照速度，h为标定参数，v为本车车辆的当前距离对应的理想车速，其中参照速度小于理想车速。

在本实施例中，当当前车速小于理想车速，但当前车速大于参照速度时，设置过渡过程E→I以适当提高车速，避免本车车辆为追踪理想车速而突然过急加速后减速造成的舒适度较低的问题。

进一步地，步骤S340之后，还包括：

步骤A，若所述当前车速小于所述参照速度，则确定所述坐标系中所述当前车速对应的第二直线，并确定所述坐标系中的预设理想跟停曲线和所述第二直线的交点对应的第四坐标点；

在本实施例中，在当前车速小于参照速度时可参照图8，如图8以目标车辆的停车位置作为原点O，本车车辆与目标车辆的距离D为横坐标，本车车辆的车速V为纵坐标构建坐标系，坐标系中曲线AB为预设的本车车辆的理想跟停曲线，理想跟停曲线上的点A为本车车辆当前距离对应的理想车速，确定本车车辆的当前位置与停车位置之间的当前距离d，根据当前距离d和当前车速V1确定坐标系中的第一坐标点，此时的第一坐标点对应为图8中的点E，确定坐标系中当前车速对应的第二直线，该第二直线为如图8所示的直线EJ或直线EJ’，并确定坐标系中预设理想跟停曲线和第二直线的交点对应的第四坐标点，判断第四坐标点对应的本车车辆车速是否大于第三坐标点I对应的本车车辆车速。

其中第二直线为在本车车辆的当前车速小于理想车速的情况下确定的直线，其斜率是通过预先标定确定好的，第二直线的具体获取过程与上述本车车速的第一直线的具体获取过程相同，可参照上述第一直线的获取过程，此处不作赘述。

步骤B，若所述第四坐标点对应的本车车辆车速大于所述第三坐标点对应的本车车辆车速，则获取所述第二直线和所述参照速度直线的交点对应的第五坐标点，根据所述第一坐标点、所述第五坐标点及所述第三坐标点确定第四过渡过程，根据所述第四过渡过程与所述理想跟停过程进行车辆跟停控制；或；

如图8中直线EJ为第四坐标点对应的本车车辆车速大于第三坐标点I对应的车速时对应的第二直线，获取第二直线和参照速度直线的交点对应的第五坐标点J，连接第一坐标点E、第五坐标点J及第三坐标点I以确定第四过渡过程，根据第四过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制。所以，在当前车速小于参照速度，且第四坐标点对应的本车车辆车速大于第三坐标点I对应的车速时，本车车辆的跟停控制过程为如图8中的E→J→I→B。

在本实施例中，若当前车速小于参照速度，则说明此时本车车辆的当前车速过低而可能会影响交通通勤效率，在此情况下当第二直线的斜率较大时，第二直线与理想跟停曲线的交点即第四坐标点所对应的本车车辆车速大于第三坐标点I对应的本车车辆车速，因此设置过渡过程E→J→I以适当提高车速至参照速度，提高车辆跟停过程的舒适度。

步骤C，若所述第四坐标点对应的本车车辆车速小于或等于所述第三坐标点对应的本车车辆车速，则根据所述第一坐标点和所述第四坐标点确定第五过渡过程，根据所述第五过渡过程与所述理想跟停过程进行车辆跟停控制。

如图8中直线EJ’为第四坐标点对应的本车车辆车速小于或等于第三坐标点I对应的车速时对应的第二直线，若第四坐标点对应的本车车辆车速小于或等于第三坐标点对应的本车车辆车速，则此时第四坐标点对应为图8中的坐标点J’，特别地，当第四坐标点对应的本车车辆车速等于第三坐标点对应的本车车辆车速时，第四坐标点J’与第三坐标点I重合，连接第一坐标点E和坐标点J’以确定第五过渡过程，根据第五过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制。所以，在当前车速小于参照速度，且第四坐标点对应的本车车辆车速小于或等于第三坐标点I对应的车速时，本车车辆的跟停控制过程为如图8中的E→J’→B。

在本实施例中，根据过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制的具体控制过程可参考上述根据第一过渡过程与理想跟停过程进行车辆跟停控制的过程，此处概不作赘述。

本发明提供一种车辆跟停控制方法、装置及计算机可读存储介质，获取位于本车车辆周围的车辆的运动信息，并获取本车车辆的周围环境信息，根据预设的概率计算模型、运动信息和周围环境信息计算本车车辆前方的目标车辆停车或将要停车的目标概率值；当目标概率值大于预设阈值时，判定目标车辆停车或将要停车，并计算目标车辆的停车位置；确定本车车辆的当前状态信息，根据停车位置和当前状态信息进行车辆跟停控制。通过上述方式，根据本车车辆的周围车辆的运动情况和本车车辆的周围环境信息，考虑到各种场景，估算本车车辆跟随的前方目标车辆将要停车的概率，当概率达到预设阈值时则认为目标车辆将要停车，并估计出前车将要停车的位置，结合当前本车车辆的运动状态信息与预设的理想跟停过程进行合理跟停规划使得车辆跟停更智能化。

进一步地，参照图4，在本实施例中，上述步骤S100可以包括：

步骤S110，根据所述周围环境信息和所述运动信息确定不同场景下的各预设事件；

在本实施例中，不同场景下的各预设事件可以包括第一事件、第二事件和第三事件；第一事件为位于本车车辆的左右车道上车速最小的车辆的车速低；第二事件为目标车辆、左右车道上车速最小的车辆和目标车辆前方的车辆中的一种或多种处于停车区域；第三事件为位于同一车道的目标车辆前方的车辆的车速低。

其中第一事件考虑的情况是位于本车车辆的左右车道上车速最小的车辆的车速越低，目标车辆停车或将要停车的概率越高；第二事件考虑的情况是位于本车车辆前方的车辆是否将要处于红绿灯、十字路口、或斑马线等停车区域，当本车车辆前方的车辆将要处于停车区域时，目标车辆停车的概率越高；第三事件考虑的情况是位于同一车道的目标车辆的前方车辆的车速较低，但目标车辆可以可能会先加速再减速，因此当位于同一车道的目标车辆的前方车辆的车速越低，实际目标车辆停车或将要停车的概率越高，可避免本车车辆跟随目标车辆突然加速后减速导致安全性较差的问题。

步骤S120，获取预设的事件概率对照表和/或预设函数公式，根据所述事件概率对照表和/或预设函数公式确定所述各预设事件对应的概率值。

在本实施例中，第一事件对应的第一概率值、第二事件对应的第二概率值和第三事件对应的第三概率值均可通过标定查表的方法获得，还均可以通过预设的函数公式计算获得，其中例如，第一概率值可通过检测左右车道车速最小车辆的车速，根据检测到的车速查询预设概率对照表中对应的概率值；也可以通过函数公式计算获得，例如第一概率值可通过函数公式：k1≥x>k2计算获得，其中P(A1)为第一概率值，a、b、c、d、e、f为通过标定得到的系数，x为左右车道车速最小车辆的车速，k1、k2为预设车速阈值，其中k1大于k2。可通过检测左右车道的车道线是否为实线、是否检测到停止线与斑马线、是否探测到红绿灯、检测红灯是否全亮等情况构建对应第二事件的事件概率对照表，通过该对照表得到第二概率值；第三概率值与第一概率值的计算过程相同，可参照第一概率值的具体计算过程，此处不作赘述。

步骤S130，将所述概率值输入所述概率计算模型中，计算获得所述目标车辆停车或将要停车的目标概率值。

获取预设的事件概率对照表和/或预设函数公式，根据事件概率对照表和/或预设函数公式确定第一事件对应的第一概率值、第二事件对应的第二概率值和第三事件对应的第三概率值，将第一概率值、第二概率值和第三概率值输入概率计算模型中，计算获得目标车辆停车或将要停车的目标概率值。在本实施例中预设的概率计算模型为贝叶斯网络模型，当然预设的概率计算模型也可以为其他可计算目标概率的概率计算模型。

参照图9，图9中A1为第一事件对应的第一概率值，A2为第二事件对应的第二概率值，A3为第三事件对应的第三概率值，A4为第四事件对应的第四概率值，A5为第五事件对应的第五概率值，B1为目标车辆停车或将要停车的目标概率值。

将第一概率值、第二概率值和第三概率值输入概率计算模型中的步骤之前，还包括：

根据周围环境信息和运动信息确定第四事件和第五事件；

在本实施例中，第四事件为位于本车车辆的左右车道上车速最小的车辆停车或将要停车；第五事件为位于本车车辆同一车道的目标车辆的前方车辆停车或将要停车；

将第一概率值、第二概率值和第三概率值输入概率计算模型中，计算获得本车车辆前方的目标车辆停车或将要停车的目标概率值的步骤包括：

步骤a，将第一概率值和第二概率值输入概率计算模型中，可根据全概率计算公式计算获得第四事件对应的第四概率值；

步骤b，将第二概率值和第三概率值输入概率计算模型中，根据全概率计算公式计算获得第五事件对应的第五概率值；

步骤c，将第四概率值、第五概率值和第二概率值输入概率计算模型中，根据全概率计算公式计算获得目标车辆停车或将要停车的目标概率值。

在本实施例中，通过获取本车车辆的周围车辆的运动状态信息，和车道线、交通灯等周围环境信息，构建贝叶斯网络概率计算模型以计算得到目标车辆停车或将要停车的概率，根据概率计算结果进行后续的跟停控制的步骤。

进一步地，基于上述第一实施例，提出本发明车辆跟停控制方法的第二实施例。

在本实施例中，在步骤S300之后，还包括：

步骤d，在预设时间间隔后，检测是否存在所述目标车辆、所述目标车辆的车速是否低于预设车速、所述目标车辆的车速是否不为零以及所述本车车辆是否为向前运动的状态；

步骤e，若是，则判断目标车辆停车或将要停车对应的先验概率是否满足预设统计更新条件；

在本实施例中，在每个时间间隔后会重新获取本车车辆周围交通环境的实时情况，并做出后续相应的计算判断操作，本实施例中，预设时间间隔设置一个相对较长的时间如0.5s，例如，每隔0.5s检测目标车辆是否存在、目标车辆的车速是否低于预设车速(如10kph)、目标车辆的车速是否不为零以及本车车辆是否为向前运动的状态，当满足该四个条件时，说明目标车辆车速较低且尚未停车即目标车辆停车或将要停车的概率较高，此时可能需要进行跟停操作，则判断目标车辆停车或将要停车对应的先验概率是否满足预设统计更新条件，其中，目标车辆停车或将要停车对应的先验概率为第四概率值、第五概率值和第二概率值，预设统计更新条件为第四概率值为0或1、第五概率值为0或1、且第二概率值为0或1。

在本实施例中，由于在短时间内的周围交通环境的变化不太大，实际不需要太频繁的检测计算，因此设置相对较长的时间间隔，节省了算力同时也避免了过多存储无效的数据。

步骤f，若满足预设统计更新条件，则对目标车辆停车或将要停车对应的概率存储表进行统计更新。

若目标车辆停车或将要停车对应的先验概率满足预设统计更新条件，则对目标车辆停车或将要停车对应的概率存储表进行统计更新，其中目标车辆停车或将要停车对应的概率存储表包括第四概率值为0或1、第五概率值为0或1、且第二概率值为0或1时对应的事件“目标车辆停车或将要停车”真实发生的所有事件结果的总次数。

同样的，当检测到存在目标车辆、目标车辆的车速低于预设车速、目标车辆的车速不为零以及本车车辆为向前运动的状态时，判断第四事件和第五事件对应的各先验概率是否满足对应的预设统计更新条件，若满足各对应的预设统计更新条件，则对第四事件、第五事件对应的概率存储表进行统计更新。其中第四事件的先验概率为第一概率值和第二概率值，第五事件的先验概率为第二概率值和第三概率值。

在本实施例中，对贝叶斯网络模型进行了自适应更新，即根据行驶过程中的预测输入和实际结果匹配，不断地更新贝叶斯网络模型中各事件的概率值，使用车辆时间越久，对目标车辆运动状态的预测结果越准确，提升了预测的目标概率值的准确性。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有跟停控制程序，所述跟停控制程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的车辆跟停控制方法的步骤。

本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述跟停控制方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。