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CN116353592A - 基于多传感器融合的路口车辆跟随方法 - Google Patents

基于多传感器融合的路口车辆跟随方法 Download PDF

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CN116353592A
CN116353592A CN202310355416.4A CN202310355416A CN116353592A CN 116353592 A CN116353592 A CN 116353592A CN 202310355416 A CN202310355416 A CN 202310355416A CN 116353592 A CN116353592 A CN 116353592A
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CN
China
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vehicle
target vehicle
target
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distance
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CN202310355416.4A
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熊盼盼
王方泉
余琛
余昊
严义雄
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Dongfeng Motor Group Co Ltd
Original Assignee
Dongfeng Motor Group Co Ltd
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Publication date
Application filed by Dongfeng Motor Group Co Ltd filed Critical Dongfeng Motor Group Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，包括步骤S1～S3。在步骤S1中，通过雷达和摄像头获取自车与前方目标车之间的距离、自车与红绿灯之间的距离以及目标车转向灯状态等信息，并根据距离和转向灯状态判断是否进入路口跟随模式。在步骤S2中，根据本车和目标车的转向灯信号以及红绿灯颜色选择不同的跟随模式，并利用雷达和摄像头获取目标车相对位置和速度计算实时碰撞时间，控制自车速度和方向盘转角来达到在路口避免碰撞的前提下自动跟随车辆。在步骤S3中，根据摄像头识别的路面标识来判断退出路口跟随模式。该发明能够提高车辆行驶的安全性和稳定性，适用于自动驾驶系统。

Description

基于多传感器融合的路口车辆跟随方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合的路口车辆跟随方法。
背景技术
随着汽车技术的不断发展，自适应巡航系统已经成为了许多高端汽车的标配。这种智能驾驶系统可以通过雷达、摄像头等传感器实时获取车辆周围环境信息，并根据车速、距离等因素自动调节行驶速度和距离，从而实现车辆自主巡航。自适应巡航系统不仅可以提升行驶的舒适性和安全性，还可以降低疲劳驾驶带来的风险，给驾驶员带来更好的行驶体验。
目前的自适应巡航系统已经从最初的高速工况和路况发展到全车速工况与城市路况，但是现有的技术主要集中在直道的车辆跟停与巡航上。在复杂的城市道路环境下，自适应巡航系统面临着诸多技术挑战。例如，在城市道路上，车辆需要频繁变换车道、避让障碍物、与其他车辆交替通行等，这些操作需要对车辆周围环境进行精准的感知和分析，才能做出正确的决策和控制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，以实现在路口的不同通行场景情况下对前方目标车的自动跟随。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种技术方案：基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，包括以下步骤，
S1、在路口转向前的直行阶段，利用雷达和摄像头获取自车与自车前方的目标车之间的距离、自车与路口红绿灯之间的距离、目标车转向灯的状态，并根据距离及转向灯判断条件判断是否进入路口跟随模式；
S2、进入路口跟随模式后，根据本车与目标车的转向灯信号是否开启以及前向或转向红绿灯的颜色，选择执行不同的跟随模式；不同的跟随模式下，自车利用雷达和摄像头获取目标车相对于自车的位置和速度，并结合S1中利用雷达和摄像头获得的各项参数以及自车的行驶参数，获得不同跟随模式下自车与目标车的实时碰撞时间，而后根据实时碰撞时间和自车行驶路段的限速控制自车的车速，根据目标车与自车行驶角度的夹角调节自车的方向盘转角；
S3、根据摄像头识别的路面标识判断是否退出路口跟随模式。
按上述方案，S1中是否进入路口跟随模式的具体判断过程条件为，
以目标车车尾后保中心作为目标车参考点，在路口转向前的直行阶段，通过摄像头获取自车与路口红绿灯之间的距离D1，通过摄像头和雷达获取自车与自车前方的目标车之间的距离D2；当同时满足下列条件时，进入路口跟随模式，
1)D1<D1max；
2)D2<D2max；
3)自车与目标车的转向灯一致；
其中，D1max、D2max均为预设的距离值。
按上述方案，S2中所述的跟随模式包括第一跟随模式、第二跟随模式、第三跟随模式、第四跟随模式；所有跟随模式下均建立自车坐标系，以自车行驶方向为x正向，以垂直于x方向向左的方向作为y正向；各跟随模式的启用调节分别为，
当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为绿灯时，选择第一跟随模式；当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为红灯时，选择第二跟随模式；当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为红灯时，选择第三跟随模式；当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为绿灯时，选择第四跟随模式，第四跟随模式包括直行阶段与转弯阶段。
按上述方案，第一跟随模式下，自车所执行的跟随操作具体为，
通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；控制自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1不低于一预设时间值。
按上述方案，第二跟随模式或第三跟随模式下，自车所执行的跟随操作具体为，
通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；通过摄像头获得自车与停止线之间的距离dxt，计算TTC2＝dxt/egov，其中egov为当前自车车速；使自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1和TTC2均大于一预设时间值。
按上述方案，在第四跟随模式的直行阶段中，自车所执行的跟随操作与第一跟随模式相同，在第四跟随模式的转弯阶段中，自车所执行的跟随操作具体为，
首先，通过摄像头和雷达获得当前目标车相对于自车的行驶参数vx、vy、dx、dy，根据自车车速egov和自车旋转角速度w得到目标车相对于地面的绝对车速vabs；具体地，
Figure BDA0004163154440000031
其中，vy为目标车相对于自车的速度在y方向上的分量，dy为自车与目标车之间距离在y方向上的分量；
将目标车在路口的转向动作视为以vabs的速度做圆周运动，目标车的转弯半径L为，
Figure BDA0004163154440000032
目标车相对于地面的绝对旋转角速度为wabs＝vabs/L；
T为一个传感器探测周期的时长，假设本车从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内不发生位移，这种假设情况下预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dx'、dy'、vx'、vy'，具体地，
Figure BDA0004163154440000041
Figure BDA0004163154440000042
Figure BDA0004163154440000043
Figure BDA0004163154440000044
由于实际中本车在从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内将跟随目标车进行位移，所以预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dxT、dyT、vyT、vyT，具体地，
dxT＝dx'-L*sin(w*T)
dyT＝dy'-L+L*cos(w*T)
Figure BDA0004163154440000045
Figure BDA0004163154440000046
而后，将雷达和摄像头的测量数据与正在转向的目标车进行匹配，具体地，
若第四跟随模式的直行阶段中的距离匹配阈值为GATE，获取到目标车的车宽长度的一半为width，则第四跟随模式的转弯阶段中的距离匹配阈值为GATE+width；
将摄像头所检测到的所有物体中，与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将所有备选目标中与上一传感器探测周期中目标车的目标类别相同且与自车距离最近的备选目标作为目标车；
雷达匹配过程中，将雷达检测到的所有物体中与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将备选目标的雷达量测进行平移，当上一传感器探测周期预测的目标车转向方向为左转时向左下平移，为右转时向右下平移；
横向上的平移距离为
Figure BDA0004163154440000051
纵向上的平移距离为
Figure BDA0004163154440000052
将平移前与平移后的雷达量测中，与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数对比最接近的作为匹配结果；
最终，将匹配完成后的得到的目标车相对于自车的行驶参数与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数，根据卡尔曼并行滤波进行融合，得到这一传感器探测周期的目标车相对于自车的行驶参数dx1、dy1、vx1、vy1；于是得到这一传感器探测周期中目标车相对于地面的绝对车速vabs1、目标车的转弯半径L1、目标车相对于地面的绝对旋转角速度wabs1，结合这一传感器探测周期中自车的车速egov1、自车旋转角速度w1；此时假设目标车在本车的行驶轨迹上，则有
Figure BDA0004163154440000053
使自车车速不超过转弯要求的最大车速，且使TTC3大于一预设时间值，跟随时根据自车与目标车行驶角度的夹角调整本车方向盘转角。
按上述方案，S3具体为，当同时满足下列条件时，退出路口跟随模式，
1)摄像头识别到车道线；
2)车道线长度大于D2max；
3)摄像头识别范围内不存在停止线。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上文所述基于多传感器融合的路口车辆跟随方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上文所述基于多传感器融合的路口车辆跟随方法的步骤。
一种汽车，包括上文所述的计算机设备。
本发明的有益效果是：
1、实现了路口车辆跟随的自动化，提高了道路通行效率和交通安全性。
2、通过利用雷达和摄像头融合数据，可以更准确地获取目标车的位置、速度等信息，并结合转向灯状态和红绿灯颜色判断是否进入路口跟随模式，避免了人工干预的需要。
3、在不同的跟随模式下，根据实时碰撞时间和自车行驶路段限速控制自车的车速，以及根据目标车与自车行驶角度的夹角调节自车的方向盘转角，实现了更加精准的车辆跟随，提高了跟随效果。
4、通过识别路面标识判断是否退出路口跟随模式，避免了不必要的跟随延迟，提高了路口跟随的可操作性。
5、每一传感器探测周期得到的目标车相对于自车的行驶参数均通过当前传感器探测周期内摄像头和雷达的测量数据与前一传感器探测周期输出的预测的目标车相对于自车的行驶参数进行融合得到，进而提高了对目标车运动情况检测的准确性。
附图说明
图1是本发明一实施例的路口跟随模式启用条件所需参数示意图；
图2是本发明一实施例的自车坐标系示意图；
图3是本发明一实施例的预测的目标车相对于自车的行驶参数示意图；
图4是本发明一实施例的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法流程图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
参见图4，基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，包括以下步骤，
S1、参见图1，以目标车车尾后保中心作为目标车参考点，在路口转向前的直行阶段，通过摄像头获取自车与路口红绿灯之间的距离D1，通过摄像头和雷达获取自车与自车前方的目标车之间的距离D2；
当同时满足下列条件时，进入路口跟随模式，
1)D1<D1max；
2)D2<D2max；
3)自车与目标车的转向灯一致；
其中，D1max、D2max均为预设的距离值；
S2、进入路口跟随模式后，进行跟随模式类别判断；
参见图2，建立自车坐标系，以自车行驶方向为x正向，以垂直于x方向向左的方向作为y正向；
当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为绿灯时，选择第一跟随模式，执行S201；
当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为红灯时，选择第二跟随模式，执行S202；
当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为红灯时，选择第三跟随模式，执行S202；
当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为绿灯时，选择第四跟随模式，第四跟随模式包括直行阶段与转弯阶段，第四跟随模式的直行阶段执行S201，第四跟随模式的转弯阶段执行S203；
S201、通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；控制自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1不低于一预设时间值；
S202、通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；通过摄像头获得自车与停止线之间的距离dxt，计算TTC2＝dxt/egov，其中egov为当前自车车速；使自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1和TTC2均大于一预设时间值；
S203、依次执行S2031～S2033；
S2031、通过摄像头和雷达获得当前目标车相对于自车的行驶参数vx、vy、dx、dy，根据自车车速egov和自车旋转角速度w得到目标车相对于地面的绝对车速vabs；具体地，
Figure BDA0004163154440000081
其中，vy为目标车相对于自车的速度在y方向上的分量，dy为自车与目标车之间距离在y方向上的分量；
将目标车在路口的转向动作视为以babs的速度做圆周运动，目标车的转弯半径L为，
Figure BDA0004163154440000082
目标车相对于地面的绝对旋转角速度为wabs＝vabs/L；
T为一个传感器探测周期的时长，假设本车从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内不发生位移，这种假设情况下预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dx'、dy'、vx'、vy'，具体地，
Figure BDA0004163154440000091
Figure BDA0004163154440000092
Figure BDA0004163154440000093
Figure BDA0004163154440000094
参见图3，由于实际中本车在从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内将跟随目标车进行位移，所以预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dxT、dyT、vxT、vyT，具体地，
dxT＝dx'-L*sin(w*T)
dyT＝dy'-L+L*cos(w*T)
Figure BDA0004163154440000095
Figure BDA0004163154440000096
S2032、本实施例的第一、第二、第三跟随模式以及第四跟随模式的直行阶段中，摄像头和雷达对目标车的探测点均为目标车后保险杠中心，而在第四跟随模式的转弯阶段中，目标车的姿态由于转弯发生变化，摄像头所获取的探测点将发生跳变或消失，雷达获取的探测点将向左后角或右后角的位置移动，此时需要对雷达和摄像头探测到的所有物体进行匹配，以寻找到在直行阶段跟随的目标车，并获取目标车相对于自车的形式参数；所述的匹配具体为，
若第四跟随模式的直行阶段中的距离匹配阈值为GATE，获取到目标车的车宽长度的一半为width，则第四跟随模式的转弯阶段中的距离匹配阈值为GATE+width；
将摄像头所检测到的所有物体中，与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将所有备选目标中与上一传感器探测周期中目标车的目标类别相同且与自车距离最近的备选目标作为目标车；
雷达匹配过程中，将雷达检测到的所有物体中与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将备选目标的雷达量测进行平移，当上一传感器探测周期预测的目标车转向方向为左转时向左下平移，为右转时向右下平移；
横向上的平移距离为
Figure BDA0004163154440000101
纵向上的平移距离为
Figure BDA0004163154440000102
将平移前与平移后的雷达量测中，与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数对比最接近的作为匹配结果；
匹配算法可采用匈牙利算法或最近邻匹配方法进行匹配；
S2033、将匹配完成后的得到的目标车相对于自车的行驶参数与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数，根据卡尔曼并行滤波进行融合，得到这一传感器探测周期的目标车相对于自车的行驶参数dx1、dy1、vx1、vy1；于是得到这一传感器探测周期中目标车相对于地面的绝对车速vabs1、目标车的转弯半径L1、目标车相对于地面的绝对旋转角速度wabs1，结合这一传感器探测周期中自车的车速egov1、自车旋转角速度w1；此时假设目标车在本车的行驶轨迹上，则有
Figure BDA0004163154440000103
使自车车速不超过转弯要求的最大车速，且使TTC3大于一预设时间值，跟随时根据自车与目标车行驶角度的夹角调整本车方向盘转角；
S3、当同时满足下列条件时，退出路口跟随模式，
1)摄像头识别到车道线；
2)车道线长度大于D2max；
3)摄像头识别范围内不存在停止线；
S4、退出路口跟随模式后，自车切换为巡航模式或其他自动驾驶模式。
以上所述仅为本发明的实施例，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它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1、在路口转向前的直行阶段，利用雷达和摄像头获取自车与自车前方的目标车之间的距离、自车与路口红绿灯之间的距离、目标车转向灯的状态，并根据距离及转向灯判断条件判断是否进入路口跟随模式；
S2、进入路口跟随模式后，根据本车与目标车的转向灯信号是否开启以及前向或转向红绿灯的颜色，选择执行不同的跟随模式；不同的跟随模式下，自车利用雷达和摄像头获取目标车相对于自车的位置和速度，并结合S1中利用雷达和摄像头获得的各项参数以及自车的行驶参数，获得不同跟随模式下自车与目标车的实时碰撞时间，而后根据实时碰撞时间和自车行驶路段的限速控制自车的车速，根据目标车与自车行驶角度的夹角调节自车的方向盘转角；
S3、根据摄像头识别的路面标识判断是否退出路口跟随模式。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：S1中是否进入路口跟随模式的具体判断过程条件为，
以目标车车尾后保中心作为目标车参考点以目标车车尾后保中心作为目标车参考点，在路口转向前的直行阶段，通过摄像头获取自车与路口红绿灯之间的距离D1，通过摄像头和雷达获取自车与自车前方的目标车之间的距离D2；当同时满足下列条件时，进入路口跟随模式，
1)D1<D1max；
2)D2<D2max；
3)自车与目标车的转向灯一致；
其中，D1max、D2max均为预设的距离值。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：S2中所述的跟随模式包括第一跟随模式、第二跟随模式、第三跟随模式、第四跟随模式；所有跟随模式下均建立自车坐标系，以自车行驶方向为x正向，以垂直于x方向向左的方向作为y正向；各跟随模式的启用调节分别为，
当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为绿灯时，选择第一跟随模式；当本车与目标车均无转向灯信号，且前向红绿灯为红灯时，选择第二跟随模式；当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为红灯时，选择第三跟随模式；当本车与目标车均有转向灯信号，且左转或右转信号灯为绿灯时，选择第四跟随模式，第四跟随模式包括直行阶段与转弯阶段。
4.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：第一跟随模式下，自车所执行的跟随操作具体为，
通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；控制自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1不低于一预设时间值。
5.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：第二跟随模式或第三跟随模式下，自车所执行的跟随操作具体为，
通过摄像头和雷达获得自车与目标车之间距离在x方向上的分量dx，以及目标车相对于自车的速度在x方向上的分量vx，计算TTC1＝dx/vx；通过摄像头获得自车与停止线之间的距离dxt，计算TTC2＝dxt/egov，其中egov为当前自车车速；使自车车速使自车车速不超过所处路段的限速，且使TTC1和TTC2均大于一预设时间值。
6.根据权利要求4所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：在第四跟随模式的直行阶段中，自车所执行的跟随操作与第一跟随模式相同，在第四跟随模式的转弯阶段中，自车所执行的跟随操作具体为，
首先，通过摄像头和雷达获得当前目标车相对于自车的行驶参数vx、vy、dx、dy，根据自车车速egov和自车旋转角速度w得到目标车相对于地面的绝对车速vabs；具体地，
Figure FDA0004163154430000021
其中，vy为目标车相对于自车的速度在y方向上的分量，dy为自车与目标车之间距离在y方向上的分量；
将目标车在路口的转向动作视为以vabs的速度做圆周运动，目标车的转弯半径L为，
Figure FDA0004163154430000031
目标车相对于地面的绝对旋转角速度为wabs＝vabs/L；
T为一个传感器探测周期的时长，假设本车从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内不发生位移，这种假设情况下预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dx'、dy′、vx'、vy'，具体地，
Figure FDA0004163154430000032
Figure FDA0004163154430000033
Figure FDA0004163154430000034
Figure FDA0004163154430000035
由于实际中本车在从当前时刻到T时间后的下一个传感器探测周期内将跟随目标车进行位移，所以预测目标车在T时间后相对于自车的行驶参数为dxT、dyT、vxT、vyT，具体地，
dxT＝dx'-L*sin(w*T)
dyT＝dy'-L+L*cos(w*T)
Figure FDA0004163154430000036
Figure FDA0004163154430000037
而后，将雷达和摄像头的测量数据与正在转向的目标车进行匹配，具体地，
若第四跟随模式的直行阶段中的距离匹配阈值为GATE，获取到目标车的车宽长度的一半为width，则第四跟随模式的转弯阶段中的距离匹配阈值为GATE+width；
将摄像头所检测到的所有物体中，与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将所有备选目标中与上一传感器探测周期中目标车的目标类别相同且与自车距离最近的备选目标作为目标车；
雷达匹配过程中，将雷达检测到的所有物体中与自车距离小于距离匹配阈值的物体作为备选目标，将备选目标的雷达量测进行平移，当上一传感器探测周期预测的目标车转向方向为左转时向左下平移，为右转时向右下平移；
横向上的平移距离为
Figure FDA0004163154430000041
纵向上的平移距离为
Figure FDA0004163154430000042
将平移前与平移后的雷达量测中，与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数对比最接近的作为匹配结果；
最终，将匹配完成后的得到的目标车相对于自车的行驶参数与上一传感器探测周期预测的目标车相对于自车的行驶参数，根据卡尔曼并行滤波进行融合，得到这一传感器探测周期的目标车相对于自车的行驶参数dx1、dy1、vx1、vy1；于是得到这一传感器探测周期中目标车相对于地面的绝对车速vabs1、目标车的转弯半径I1、目标车相对于地面的绝对旋转角速度wabs1，结合这一传感器探测周期中自车的车速egov1、自车旋转角速度w1；此时假设目标车在本车的行驶轨迹上，则有
Figure FDA0004163154430000043
使自车车速不超过转弯要求的最大车速，且使TTC3大于一预设时间值，跟随时根据自车与目标车行驶角度的夹角调整本车方向盘转角。
7.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的路口车辆跟随方法，其特征在于：S3具体为，当同时满足下列条件时，退出路口跟随模式，
1)摄像头识别到车道线；
2)车道线长度大于D2max；
3)摄像头识别范围内不存在停止线。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一所述基于多传感器融合的路口车辆跟随方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述基于多传感器融合的路口车辆跟随方法的步骤。
10.一种汽车，其特征在于：包括如权利要求8所述的计算机设备。
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