一种车辆轨迹预测方法、装置和计算机存储介质制造方法及图纸

本申请涉及车辆控制技术领域，特别涉及一种车辆轨迹预测方法、装置和计算机存储介质，方法包括：获取目标车辆和周围车辆各自对应的历史行驶轨迹，以及目标车辆对应的行驶道路信息；分别对历史行驶轨迹进行行驶特征提取，得到车辆行驶特征；对行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征；基于车辆行驶特征，以及道路特征进行特征融合，得到第一融合特征；基于行驶道路信息，行驶特征，道路特征，以及第一融合特征进行轨迹预测，得到目标车辆的轨迹预测结果；将车辆行驶特征，以及道路特征进行特征融合，以得到车辆行驶轨迹与行驶道路信息的关联关系，提高车辆轨迹预测的抗噪能力，进而提高了轨迹预测的精确性。高了轨迹预测的精确性。高了轨迹预测的精确性。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆轨迹预测方法、装置和计算机存储介质


[0001]本申请涉及车辆控制
，特别涉及一种车辆轨迹预测方法、装置和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在车辆的自动驾驶中，需要先对车辆自动驾驶的轨迹进行预测，以便于车辆基于预测的轨迹进行自动驾驶控制；现有技术中，预测车辆轨迹的方式常见为：基于运动限制模型进行轨迹预测或基于深度学习进行轨迹预测。
[0003]其中，基于运动限制模型进行轨迹预测的方法对于车辆数据采集的精度依赖较高；基于深度学习进行轨迹预测的方法其并未考虑环境对于车辆行驶的影响，从而导致车辆轨迹预测的抗噪能力较差，轨迹预测结果准确度也不足。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的上述问题，本申请的目的在于将车辆行驶特征，以及道路特征进行特征融合，以得到车辆行驶轨迹与行驶道路信息的关联关系，进而能够提高车辆轨迹的预测精度，以及提高车辆轨迹预测的抗噪能力。
[0005]为了解决上述问题，本申请提供了一种车辆轨迹预测方法，包括：
[0006]获取目标车辆和周围车辆各自对应的历史行驶轨迹，以及所述目标车辆周围的行驶道路信息；
[0007]分别对所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的历史行驶轨迹进行行驶特征提取，得到所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征；
[0008]对所述行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征；
[0009]基于所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行特征融合，得到第一融合特征；所述第一融合特征表征车辆行驶轨迹与所述行驶道路信息的关联关系；
[0010]基于所述行驶道路信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果。
[0011]在本申请实施例中，所述对所述行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征包括：
[0012]以第一采样间隔对所述行驶道路信息进行车道信息采样，得到第一车道信息；
[0013]对所述第一车道信息进行特征提取，得到所述道路特征。
[0014]在本申请实施例中，所述基于所述行驶道路信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果包括：
[0015]以第二采样间隔对所述行驶道路信息进行车道信息采样，得到第二车道信息；所
述第一采样间隔大于所述第二采样间隔；
[0016]基于所述第二车道信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果。
[0017]在本申请实施例中，所述第二车道信息包括多个车道采集点，所述基于所述第二采集信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果包括：
[0018]基于所述第二采集信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征，对所述多个车道采集点进行概率预测，得到所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率；
[0019]基于所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率，确定目标采集点；所述目标采集点为所述多个车道采集点基于所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率进行由大到小排序后，从前往后依次选取的多个车道采集点；
[0020]对所述目标采集点的周围区域进行采样，得到多个关联采集点；
[0021]基于所述多个关联采集点，确定多个目标终点；所述多个目标终点与最近的关联采集点的距离小于所述第二采样间隔；
[0022]基于所述多个目标终点，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆对应的多条预测轨迹。
[0023]在本申请实施例中，所述基于所述多个关联采集点，确定多个目标终点包括：
[0024]基于所述多个关联采集点，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征，对所述多个关联采集点进行得分预测，得到所述多个关联采集点各自对应的区域边界得分；
[0025]基于所述多个关联采集点各自对应的区域边界得分，确定目标关联点；所述目标关联点为所述多个关联采集点基于所述多个关联采集点各自对应的区域边界得分进行由大到小排序后，从前往后依次选取的多个关联采集点；
[0026]基于所述目标关联点，以及所述目标关联点对应的得分进行目标终点预测，确定多个目标终点。
[0027]在本申请实施例中，所述基于所述目标关联点，以及所述目标关联点对应的得分进行目标终点预测，确定多个目标终点包括：
[0028]基于所述目标关联点，以及所述目标关联点对应的得分进行高维映射，得到多个关联特征矩阵；
[0029]分别对所述多个关联特征矩阵中同一位置的元素进行筛选处理，得到第一特征矩阵；所述第一特征矩阵中各位置的元素为，所述多个关联特征矩阵中对应位置元素的最大值；
[0030]分别对所述多个关联特征矩阵中同一位置的元素进行加权平均处理，得到第二特征矩阵；
[0031]对所述第一特征矩阵，以及所述第二特征矩阵进行矩阵合并，得到第三特征矩阵；
[0032]将所述第三特征矩阵输入所述终点预测模型进行终点预测，得到所述多个目标终点。
[0033]在本申请实施例中，所述基于所述多个目标终点，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆对应的多条预测轨迹包括：
[0034]对所述多个目标终点进行高维映射，得到所述多个目标终点各自对应的终点映射信息；
[0035]对所述多个目标终点各自对应的终点映射信息进行特征提取，得到多个终点特征；
[0036]基于所述道路特征，以及所述多个终点特征进行特征融合，得到第二融合特征；
[0037]将所述终点特征、所述第二融合特征，以及所述目标车辆对应的车辆行驶特征输入轨迹预测模型进行轨迹预测，得到所述目标车辆对应的多条预测轨迹。
[0038]另一方面，本申请还提供一种车辆轨迹预测装置，包括：
[0039]获取模块，用于获取目标车辆和周围车辆各自对应的历史行驶轨迹，以及所述目标车辆周围的行驶道路信息；
[0040]第一特征提取模块，用于分别对所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的历史行驶轨迹进行行驶特征提取，得到所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征；
[0041]第二特征提取模块，用于基于所述行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征；
[0042]第一融合模块，用于基于所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行特征融合，得到第一融合特征；所述第一融合特征表征车辆行驶轨迹与所述行驶本文档来自技高网...

【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：获取目标车辆和周围车辆各自对应的历史行驶轨迹，以及所述目标车辆周围的行驶道路信息；分别对所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的历史行驶轨迹进行行驶特征提取，得到所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征；对所述行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征；基于所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行特征融合，得到第一融合特征；所述第一融合特征表征车辆行驶轨迹与所述行驶道路信息的关联关系；基于所述行驶道路信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果。2.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述对所述行驶道路信息进行道路特征提取，得到道路特征包括：以第一采样间隔对所述行驶道路信息进行车道信息采样，得到第一车道信息；对所述第一车道信息进行特征提取，得到所述道路特征。3.根据权利要求1或2所述的一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述基于所述行驶道路信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果包括：以第二采样间隔对所述行驶道路信息进行车道信息采样，得到第二车道信息；基于所述第二车道信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果。4.根据权利要求3所述的一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述第二车道信息包括多个车道采集点，所述基于所述第二采集信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆的轨迹预测结果包括：基于所述第二采集信息，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，所述道路特征，以及所述第一融合特征，对所述多个车道采集点进行概率预测，得到所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率；基于所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率，确定目标采集点；所述目标采集点为所述多个车道采集点基于所述多个车道采集点各自对应的区域中心概率进行由大到小排序后，从前往后依次选取的多个车道采集点；对所述目标采集点的周围区域进行采样，得到多个关联采集点；基于所述多个关联采集点，确定多个目标终点；所述多个目标终点与最近的关联采集点的距离小于所述第二采样间隔；基于所述多个目标终点，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，以及所述道路特征进行轨迹预测，得到所述目标车辆对应的多条预测轨迹。5.根据权利要求4所述的一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述基于所述多个关联采集点，确定多个目标终点包括：基于所述多个关联采集点，所述目标车辆和所述周围车辆各自对应的车辆行驶特征，
所述道路特征，以及所述第一融合特征，对所述多个关联采集点进行得分预测，得到所述多个关联采集点各自对应的区域边界得分；基于所述多个关联采集点各自对应的区域边界得分，确定目标关联点；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张振林，汪全伍，卫玉蓉，高列，秦童，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：