车辆轨迹预测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了车辆轨迹预测方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取第一轨迹数据，并对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据；根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵，所述转移矩阵用于表征车辆在所有路口发生转向各个路口的概率；根据预测值计算公式，计算得到所述目标车辆的轨迹预测值；其中所述预测值计算公式包括路口决策权值及所述转移矩阵。本发明专利技术提高车辆轨迹预测正确率及预测效率。轨迹预测正确率及预测效率。轨迹预测正确率及预测效率。

【技术实现步骤摘要】
车辆轨迹预测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种车辆轨迹预测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]车辆轨迹预测是在城市路网条件下根据车辆此前的移动轨迹预测下一阶段车辆所在的位置。随着计算机网络技术和各类便携定位设备的发展，人们日常产生的轨迹数量越来越多，定位越来越精准。现有车辆轨迹预测方法难以提供快速准确的预测，对于海量的轨迹数据处理能力弱。主要表现在：轨迹数据集数据冗杂以及轨迹预测方法本身造成了预测正确率低；轨迹数据集庞大，处理时间成本高，储存成本高。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种车辆轨迹预测方法、装置及存储介质，能够提高车辆轨迹预测正确率及预测效率。
[0004]本专利技术实施例一方面提供一种车辆轨迹预测方法，包括以下步骤：获取第一轨迹数据，并对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据；所述第一轨迹数据包括车辆标识、时间戳、位置信息、当前行驶速度及当前行驶方向，所述车辆标识用于表征预设范围内的车辆，所述车辆包括目标车辆；根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵，所述转移矩阵用于表征车辆在所有路口发生转向各个路口的概率；根据预测值计算公式，计算得到所述目标车辆的轨迹预测值；其中所述预测值计算公式包括路口决策权值及所述转移矩阵。
[0005]根据本专利技术的一些实施例，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：根据所述第一轨迹数据的位置信息在地图上生成若干个轨迹点。
[0006]根据本专利技术的一些实施例，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据还包括：对所述第一轨迹数据进行去噪处理，包括对邻近的m个轨迹点的行驶速度值取平均值，若存在轨迹点大于所述平均值且所述轨迹点的行驶速度值与所述平均值的差值的绝对值大于第一阈值，则将所述轨迹点记为噪声点；将所述噪声点进行删去处理，得到第二轨迹数据；其中m是大于2的整数。
[0007]根据本专利技术的一些实施例，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：对所述第一轨迹数据进行纠偏处理，得到第二轨迹数据，所述纠偏处理包括：删除在一条直线上的多个轨迹点，所述多个轨迹点的车辆标识相同且时间戳在预设范围内。
[0008]根据本专利技术的一些实施例，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：对所述第一轨迹数据进行纠偏处理，得到第二轨迹数据，所述纠偏处理包括：将轨迹点绑定至所述地图上的道路；根据道路信息获取偏离点，计算所述偏离点与所述偏离点的附近点的距离，并根据所述距离计算速度；所述附近点为与所述偏离点距离在一定范围内的轨迹点；删除所述偏离点，并根据所述附近点的位置信息及所述速度生成纠正点。
[0009]根据本专利技术的一些实施例，根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨
迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵包括：对所述第二轨迹数据，根据位置信息匹配到地图上不同的路口；根据车辆标识及时间戳，得到车辆在各个路口发生转向的次数以及所述发生转向的次数中转向各个路口的次数，得到概率p
ij
，p
ij
表示从路口i转到路口j的概率；根据所述概率p
ij
，得到一阶转移矩阵P，其中
[0010]其中n表示路口的数量；根据所述一阶转移矩阵，计算N阶转移矩阵P(N)，其中P(N)＝P
N
，N为大于1的整数。
[0011]根据本专利技术的一些实施例，根据预测值计算公式，计算得到所述目标车辆的轨迹预测值包括：获取路口决策权值，包括w1、w2、w3、...、w
k
，其中k为大于1的整数；根据预测值计算公式：
[0012]A(t)＝w1I(t
‑
1)P+w2I(t
‑
2)P(2)+
…
+w
k
I(t
‑
k)P(k)
[0013]得到第一预测值A(t)，A(t)为一个1
×
n的矩阵，所述矩阵包括当前状态下转向各个路口的预测概率值；I(t)为车辆在t时刻的状态矩阵；将A(t)中与当前状态下的路口不相邻的路口对应的预测概率值置0，获取所述预测概率值中最大的一项对应的路口，记为轨迹预测值。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，获取路口决策权值包括：获取路口决策初始权值；根据各个路口发生转向的轨迹数据和实际转向结果，通过所述预测值计算公式得到预测值和实际值；根据所述预测值和实际值调整所述路口决策初始权值，得到所述路口决策权值。
[0015]本专利技术实施例的车辆轨迹预测方法至少包括以下有益效果：本专利技术采用基于马尔科夫链以及权值确定算法进行预测车辆轨迹，充分考虑了车辆此前轨迹以及其他车辆的历史轨迹，通过预处理以后，极大缩短了预测耗费时长，提高了预测准确率。
[0016]本专利技术实施例另一方面提供一种车辆轨迹预测装置，包括：第一模块，用于获取第一轨迹数据，并对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据；所述第一轨迹数据包括车辆标识、时间戳、位置信息、当前行驶速度及当前行驶方向，所述车辆标识用于表征预设范围内的车辆，所述车辆包括目标车辆；第二模块，用于根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵，所述转移矩阵用于表征车辆在所有路口发生转向各个路口的概率；第三模块，用于根据预测值计算公式，计算得到所述目标车辆的轨迹预测值；其中所述预测值计算公式包括路口决策权值及所述转移矩阵。
[0017]本专利技术实施例的车辆轨迹预测装置至少包括以下有益效果：本专利技术采用基于马尔科夫链以及权值确定算法进行预测车辆轨迹，充分考虑了车辆此前轨迹以及其他车辆的历史轨迹，通过预处理以后，极大缩短了预测耗费时长，提高了预测准确率。
[0018]本专利技术实施例另一方面提供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前文所述的车辆轨迹预测方法。
[0019]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0020]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0021]图1为本专利技术实施例的方法的流程示意图；
[0022]图2为本专利技术实施例的对第一轨迹数据进行第一处理的方法的流程示意图；
[0023]图3为本专利技术实施例的根据第二轨迹数据计算得到目标车辆的轨迹预测值的方法的流程示意图；
[0024]图4为将本专利技术实施例应用于车辆轨迹预测系统的方法的流程示意图；
[0025]图5为本专利技术实施例的装置的模块示意框图。
[0026]附图标记：
[0027]第一模块100、第二模块200、第三模块300。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一轨迹数据，并对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据；所述第一轨迹数据包括车辆标识、时间戳、位置信息、当前行驶速度及当前行驶方向，所述车辆标识用于表征预设范围内的车辆，所述车辆包括目标车辆；根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵，所述转移矩阵用于表征车辆在所有路口发生转向各个路口的概率；根据预测值计算公式，计算得到所述目标车辆的轨迹预测值；其中所述预测值计算公式包括路口决策权值及所述转移矩阵。2.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：根据所述第一轨迹数据的位置信息在地图上生成若干个轨迹点。3.根据权利要求2所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据还包括：对所述第一轨迹数据进行去噪处理，包括对邻近的m个轨迹点的行驶速度值取平均值，若存在轨迹点大于所述平均值且所述轨迹点的行驶速度值与所述平均值的差值的绝对值大于第一阈值，则将所述轨迹点记为噪声点；将所述噪声点进行删去处理，得到第二轨迹数据；其中m是大于2的整数。4.根据权利要求2所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：对所述第一轨迹数据进行纠偏处理，得到第二轨迹数据，所述纠偏处理包括：删除在一条直线上的多个轨迹点，所述多个轨迹点的车辆标识相同且时间戳在预设范围内。5.根据权利要求2所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，对所述第一轨迹数据进行第一处理，得到第二轨迹数据包括：对所述第一轨迹数据进行纠偏处理，得到第二轨迹数据，所述纠偏处理包括：将轨迹点绑定至所述地图上的道路；根据道路信息获取偏离点，计算所述偏离点与所述偏离点的附近点的距离，并根据所述距离计算速度；所述附近点为与所述偏离点距离在一定范围内的轨迹点；删除所述偏离点，并根据所述附近点的位置信息及所述速度生成纠正点。6.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，根据所述第二轨迹数据，计算各个路口发生转向的轨迹数据，并通过所述发生转向的轨迹数据得到转移矩阵包括：对所述第二轨迹数据，根据位置信息匹配到地图上不同的路口；根据车辆标识及时间戳，得到车辆在各个路口发生转向的次数以及所述发生转向的次数中转向各个路口...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁磊，何志辉，李佳佳，张润洲，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：