一种控制自主车辆的方法，包括：

经由所述自主车辆的处理器，动态地确定适合于当前状况的阈值距离；

经由所述自主车辆的所述处理器，识别在所述自主车辆的动态地确定的阈值距离内的车辆；

通过观察所识别的车辆来确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的自主能力度量；以及基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的驾驶参数，其中，基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的所述驾驶参数包括以下中的一项或多项：调整所述自主车辆的速度；或

调整所述自主车辆改变速度的加速度；并且其中，调整所述自主车辆的所述速度或所述自主车辆改变速度的所述加速度包括：基于所识别的车辆中的至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述速度或所述加速度。

根据权利要求1所述的方法，其中，确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的所述自主能力度量包括确定每个所识别车辆的自主水平。

根据权利要求1所述的方法，其中，基于每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的所述驾驶参数包括：调整所述自主车辆与所识别的车辆中的至少一个车辆之间要保持的最小间隔距离。

根据权利要求3所述的方法，其中，调整所述自主车辆与所识别的车辆中的所述至少一个车辆之间要保持的所述最小间隔距离包括：基于所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述最小间隔距离。

根据权利要求1所述的方法，其中，基于每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的所述驾驶参数包括：调整所述自主车辆与所识别的车辆中的至少一个车辆之间要保持的最小跟随距离。

根据权利要求5所述的方法，其中，调整所述自主车辆与所识别的车辆中的所述至少一个车辆之间要保持的所述最小跟随距离包括：基于所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述最小跟随距离。

根据权利要求1所述的方法，其中，确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的所述自主能力度量包括：确定共同地识别或预测附近车辆的自主水平或性能能力的值。

根据权利要求7所述的方法，其中，确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值包括通过以下中的一项或多项来确定所述值：观察所述附近车辆的驾驶行为；或者

确定所述附近车辆的计算或传感器能力。

根据权利要求8所述的方法，还包括：基于所观察到的驾驶行为，确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值中的至少一个值，所确定的至少一个值表示以下中的一项或多项：车辆操作的一致性、规律性或统一性；

未来车辆操作的可预测性水平；

驾驶员的侵略性程度；

所述附近车辆跟踪行车道中心的程度；

每单位时间的驾驶错误次数；

遵守当地道路法规；

遵守安全规则；

所述自主车辆的反应时间；或

所述自主车辆对可观察事件的响应性。

根据权利要求7所述的方法，还包括：基于所确定的传感器能力，确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值中的至少一个值，所确定的至少一个值表示以下中的一项：传感器类型；

传感器品牌或型号；

传感器制造商；

在所述附近车辆中操作的自主驾驶传感器的数量；

传感器精度；或

一个或多个传感器的准确性。

一种用于车辆的处理器，其中，所述处理器配置有用于进行以下操作的处理器可执行指令：动态地确定适合于当前状况的阈值距离；

识别在所述车辆的动态地确定的阈值距离内的车辆；

通过观察所识别的车辆来确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的自主能力度量；以及基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整驾驶参数，其中，基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述车辆的所述驾驶参数包括以下中的一项或多项：调整所述车辆的速度；或

调整所述车辆改变速度的加速度；并且

其中，调整所述车辆的所述速度或所述车辆改变速度的所述加速度包括：基于所识别的车辆中的至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述速度或所述加速度。

根据权利要求11所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过确定每个所识别车辆的自主水平，来确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的所述自主能力度量。

根据权利要求11所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过调整以下中的至少一项，基于每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述车辆的所述驾驶参数：所述车辆与所识别的车辆中的至少一个车辆之间要保持的最小间隔距离；

所述车辆与所识别的车辆中的所述至少一个车辆之间要保持的最小跟随距离；

所述车辆的速度；或

所述车辆改变速度的加速度。

根据权利要求13所述的处理器，其中，所述处理器还配置有用于进行以下操作的处理器可执行指令：基于所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述最小间隔距离；

基于所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的所述行为模型来调整所述最小跟随距离；

基于所识别的车辆中的所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的所述行为模型来调整所述速度；或基于所识别的车辆中的所述至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的所述行为模型来调整所述加速度。

根据权利要求11所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过以下方式，确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的所述自主能力度量：确定共同地识别或预测附近车辆的自主水平或性能能力的值。

根据权利要求15所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过凭借以下中的一项或多项来确定所述值，确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值：观察所述附近车辆的驾驶行为；或者

确定所述附近车辆的计算或传感器能力。

根据权利要求16所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过确定表示以下中的一项或多项的值，基于所观察到的驾驶行为，来确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值：车辆操作的一致性、规律性或统一性；

未来车辆操作的可预测性水平；

驾驶员的侵略性程度；

所述附近车辆跟踪行车道中心的程度；

每单位时间的驾驶错误次数；

遵守当地道路法规；

遵守安全规则；

所述车辆的反应时间；或

所述车辆对可观察事件的响应性。

根据权利要求16所述的处理器，其中，所述处理器还配置有处理器可执行指令以通过确定表示以下中的一项或多项的值，基于所确定的传感器能力，来确定共同地识别或预测所述附近车辆的所述自主水平或所述性能能力的所述值：传感器类型；

传感器品牌或型号；

传感器制造商；

在所述附近车辆中操作的自主驾驶传感器的数量；

传感器精度；或

一个或多个传感器的准确性。

一种存储有处理器可执行指令的非临时性处理器可读存储介质，所述处理器可执行指令被配置为使自主车辆的处理器执行包括以下的操作：动态地确定适合于当前状况的阈值距离；

识别在所述自主车辆的动态地确定的阈值距离内的车辆；

通过观察所识别的车辆来确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的自主能力度量；以及基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的驾驶参数，其中，基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述自主车辆的所述驾驶参数包括以下中的一项或多项：调整所述自主车辆的速度；或

调整所述自主车辆改变速度的加速度；并且其中，调整所述自主车辆的所述速度或所述自主车辆改变速度的所述加速度包括：基于所识别的车辆中的至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述速度或所述加速度。

一种车辆，包括：

用于动态地确定适合于当前状况的阈值距离的单元；

用于识别在动态地确定的阈值距离内的车辆的单元；

用于通过观察所识别的车辆来确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的自主能力度量的单元；以及用于基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述车辆的驾驶参数的单元，其中，基于所识别的车辆中的每个所识别车辆的所确定自主能力度量来调整所述车辆的所述驾驶参数包括以下中的一项或多项：调整所述车辆的速度；或

调整所述车辆改变速度的加速度；并且

其中，调整所述车辆的所述速度或所述车辆改变速度的所述加速度包括：基于所识别的车辆中的至少一个车辆的所述自主能力度量和所述至少一个车辆的行为模型来调整所述速度或所述加速度。

根据权利要求20所述的车辆，其中，用于确定所识别的车辆中的每个所识别车辆的自主能力度量的单元包括：用于基于以下中的一项或多项来确定共同地识别或预测附近车辆的自主水平或性能能力的值的单元：观察所述附近车辆的驾驶行为；或者

确定所述附近车辆的计算或传感器能力。