1.一种用于控制车辆的速度的方法，包括：
由计算设备的至少一个处理器基于从通信地链接到所述计算设备的至少一个传感器接收的数据，识别在与自主车辆基本上相同的车道中在所述自主车辆前面行驶的车辆；
所述至少一个处理器基于所述数据识别所述车辆前面的交通控制对象；
所述至少一个处理器确定所述车辆前面的所述交通控制对象的状态；
所述至少一个处理器确定缓冲距离，所述缓冲距离是所述车辆后方的在该处所述自主车辆被预测为基本上达到所述车辆的速度的最小距离；
所述至少一个处理器基于所述缓冲距离、所述交通控制对象的状态和所述自主车辆的速度，确定在该处调整所述自主车辆的速度的距离；以及
所述至少一个处理器基于所述距离来控制所述自主车辆以调整所述自主车辆的速度。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述交通控制对象的状态包括确定所述交通控制对象的当前状态，所述交通控制对象的当前状态是在所述交通控制对象被识别时所述交通控制对象的状态，以及
其中基于所述交通控制对象的状态确定所述距离包括基于所述交通控制对象的当前状态确定所述距离。
3.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述交通控制对象的状态包括(i)确定所述交通控制对象的当前状态，所述交通控制对象的当前状态是在所述交通控制对象被识别时所述交通控制对象的状态，以及(ii)基于所述交通控制对象的当前状态来确定所述交通控制对象的预测状态，所述交通控制对象被预测为在所述交通控制对象被识别的时间之后的预定时间段改变到所述交通控制对象的预测状态，以及
其中基于所述交通控制对象的状态确定所述距离包括基于所述交通控制对象的预测状态来确定所述距离。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆和所述交通控制对象在距所述自主车辆的纵向距离阈值内并且在距所述自主车辆的横向距离阈值内。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆的速度包括所述车辆的纵向速度和所述车辆的横向速度中的一个或多个，以及
其中，在该处调整所述自主车辆的速度的距离还基于以下各项中的一个或多个：所述车辆的加速度、所述车辆的减速度、所述车辆是移动的还是静止的、所述车辆的运动方向、所述车辆的尺寸、所述车辆的重量、所述车辆在行驶道路上的位置、和所述车辆的类型。
6.如权利要求1所述的方法，其中，在该处调整所述自主车辆的速度的距离还基于以下各项中的一个或多个：所述自主车辆的加速度、所述自主车辆的减速度、所述自主车辆的运动方向、所述自主车辆的尺寸、所述自主车辆在行驶道路上的位置、和所述自主车辆的类型。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆是第一车辆，并且其中所述缓冲距离是第一缓冲距离，所述方法还包括：
所述至少一个处理器基于所述数据来识别在所述第一车辆前方并且在所述第一车辆和所述交通控制对象之间的第二车辆，所述第二车辆在与所述自主车辆和所述第一车辆基本上相同的车道中行驶；以及
所述至少一个处理器确定第二缓冲距离，所述第二缓冲距离是所述第二车辆后方的在该处所述第一车辆被预测为基本上达到所述第二车辆的速度的最小距离，
其中，在该处调整所述自主车辆的速度的距离还基于所述第二缓冲距离。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述第一缓冲距离和第二缓冲距离还基于所述第一车辆和第二车辆的长度以及在零速度时所述第一车辆和第二车辆之间的预定最小间隙。
9.一种用于控制车辆的速度的设备，包括：
用于基于从通信地链接到所述设备的至少一个传感器接收的数据来识别在与自主车辆基本上相同的车道中在所述自主车辆前面行驶的车辆的装置；
用于基于所述数据识别所述车辆前面的交通控制对象的装置；
用于确定所述车辆前面的所述交通控制对象的状态的装置；
用于确定缓冲距离的装置，所述缓冲距离是所述车辆后方的在该处所述自主车辆被预测为基本上达到所述车辆的速度的最小距离；
用于基于所述缓冲距离、所述交通控制对象的状态和所述自主车辆的速度，确定在该处调整所述自主车辆的速度的距离的装置；以及
用于基于所述距离来控制所述自主车辆以调整所述自主车辆的速度的装置。
10.如权利要求9所述的设备，其中，所述交通控制对象是被配置为在至少三个不同状态下操作的交通信号灯，所述至少三个不同状态包括红色信号灯状态、黄色信号灯状态和绿色信号灯状态。
11.如权利要求9所述的设备，其中，所述交通控制对象是停车标志。
12.如权利要求9所述的设备，其中，所述交通控制对象是交通锥、路面标记或道路边界障碍。
13.如权利要求9所述的设备，其中，所述至少一个传感器包括耦合到所述自主车辆的图像捕获设备，所述设备进一步包括：
用于从所述图像捕获设备接收一个或多个图像的装置，
其中所述数据包括所述一个或多个图像，
其中基于所述数据识别所述车辆包括识别所述一个或多个图像中的所述车辆，
其中基于所述数据识别所述交通控制对象包括识别所述一个或多个图像中的所述交通控制对象，
其中确定所述交通控制对象的状态包括至少部分地基于所述一个或多个图像来确定所述交通控制对象的状态。
14.一种用于控制车辆的速度的系统，包括：
至少一个传感器；
至少一个处理器；以及
存储有指令的存储器，当所述指令被所述至少一个处理器运行时使得所述系统执行操作，包括：
基于从所述至少一个传感器接收的数据，识别在与自主车辆基本上相同的车道中在所述自主车辆前面行驶的车辆；
基于所述数据识别所述车辆前面的交通控制对象；
确定所述车辆前面的所述交通控制对象的状态；
确定缓冲距离，所述缓冲距离是所述车辆后方的在该处所述自主车辆被预测为基本上达到所述车辆的速度的最小距离；
基于所述缓冲距离、所述交通控制对象的状态和所述自主车辆的速度，确定在该处调整所述自主车辆的速度的距离；以及
基于所述距离来控制所述自主车辆以调整所述自主车辆的速度。
15.如权利要求14所述的系统，其中，确定在该处调整所述自主车辆的速度的距离包括将所述自主车辆到所述交通控制对象的距离减去所述缓冲距离。
16.如权利要求14所述的系统，其中所述车辆是第一车辆，并且其中所述缓冲距离是第一缓冲距离，所述操作还包括：
基于所述数据来识别在所述第一车辆前方并且在所述第一车辆和所述交通控制对象之间的第二车辆，所述第二车辆在与所述自主车辆和所述第一车辆基本上相同的车道上行驶；以及
确定第二缓冲距离，所述第二缓冲距离是所述第二车辆后方的在该处所述第一车辆被预测为基本上达到所述第二车辆的速度的最小距离，
其中，在该处调整所述自主车辆的速度的距离还基于所述第二缓冲距离。
17.如权利要求14所述的系统，其中，所述交通控制对象是被配置为在至少三个不同状态下操作的交通信号灯，所述至少三个不同状态包括红色信号灯状态、黄色信号灯状态和绿色信号灯状态，以及
其中，控制所述自主车辆以调整所述自主车辆的速度包括控制所述自主车辆在确定所述交通控制对象的状态改变之前调整所述自主车辆的速度。
18.如权利要求14所述的系统，其中，确定所述交通控制对象的状态包括(i)确定所述交通控制对象的当前状态，所述交通控制对象的当前状态是在所述交通控制对象被识别时所述交通控制对象的状态，以及(ii)基于所述交通控制对象的当前状态来确定所述交通控制对象的预测状态，所述交通控制对象被预测为在所述交通控制对象被识别的时间之后的预定时间段改变到所述交通控制对象的预测状态，所述操作还包括：
基于所述交通控制对象的当前状态和所述交通控制对象的预测状态中的一个或两个，来估计所述车辆的速度的预测变化，
其中所述距离还基于所述车辆的速度的预测变化。
19.如权利要求18所述的系统，其中，控制所述自主车辆以调整所述自主车辆的速度包括控制所述自主车辆在估计所述车辆的速度的所述预测变化之前调整所述自主车辆的速度。
20.如权利要求14所述的系统，其中，所述至少一个传感器包括：
光检测和测距(LIDAR)设备，耦合到所述自主车辆，其中所述LIDAR设备被配置为提供包括三维(3D)点云的基于LIDAR的信息，所述三维(3D)点云包括基于从所述LIDAR设备发出并且从所述车辆和所述交通控制对象反射的光的点集合；
相机，耦合到所述自主车辆，其中所述相机被配置为提供所述车辆和所述交通控制对象的一个或多个图像；以及
无线电检测和测距(RADAR)设备，耦合到所述自主车辆，其中所述RADAR设备被配置为提供与以下至少一个有关的基于RADAR的信息：所述车辆的加速度、所述车辆的减速度、所述车辆是移动还是静止、所述车辆的运动方向、所述车辆的尺寸、所述车辆的重量、所述车辆在行驶道路上的位置、和所述车辆的类型，
其中所述数据包括所述基于LIDAR的信息、所述一个或多个图像、和所述基于RADAR的信息。