【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其是涉及一种基于轨迹重构的车辆冲突检测方法、设备、介质及产品。
技术介绍
1、交叉口始终是智能城市交通的重点关注对象。不同类型道路使用者的轨迹在交叉口聚集交织，使其成为风险程度最高的道路空间结构之一。幸运的是，智能交通系统是的最新进展显著推动了智能网联汽车（connected and automated vehicle，cav）与道路智能设施之间的深度互动，在智慧城市背景下的交叉口交通安全管控方面展现出了巨大潜力。车路协同系统（cooperative vehicle infrastructure system，cvis）依托路侧单元（roadside unit，rsu）以及云服务器等技术的强大计算能力，可以集成各类传感器输出的车辆轨迹，通过车联网（vehicle-to-everything，v2x）实时为道路上的cavs发布所需的交通信息。与仅依靠车载传感器的单车智能技术不同，cvis基于“车-路-云”的三方合作。这种方式能够获取更广范围的交叉口环境信息，进而可以通过最大限度地减少车辆轨迹的时空重叠度，实现更加安全、智能的协同驾驶。
2、虽然cvis在智慧交通管控方面具有明显的优势，但也存在一定的限制。由于大量的数据交互、传感器检测范围的重叠以及外部环境复杂性等因素的影响，各类传感器融合的原始观测数据存在不可避免的误差。直接使用包含复杂且非平稳振动信号的嘈杂轨迹来描述车辆运动学和各项风险指标，可能会得到与实际情况不符的值，导致对结果的误判。
技术实现思路>
1、鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种基于轨迹重构的车辆冲突检测方法、设备、介质及产品。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，包括：
3、获取车辆在当前设定时间范围内的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述车辆在所述当前设定时间范围内的加速度和速度；
4、对所述当前设定时间范围内的加速度进行异常点检测，获得异常加速度；
5、在确认所述异常加速度满足插值条件的情况下，对所述异常加速度进行插值处理，获得插值加速度；
6、采用所述插值加速度更新所述异常加速度对应的速度，获得更新速度；
7、基于所述插值加速度、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度和所述异常加速度对应的速度外的加速度和速度，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息；
8、基于所述预测位置信息和所述车辆的轮廓信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测。
9、此外，根据本公开第一个方面所述的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，对所述当前设定时间范围内的加速度进行异常点检测，获得异常加速度，包括：
10、从所述当前设定时间范围内的加速度中，查找大于预设的最大加速度或小于预设的最小加速度的目标加速度；
11、将所述目标加速度作为所述异常加速度。
12、此外，根据本公开第一个方面所述的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，基于所述插值加速度、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度和所述异常加速度对应的速度外的加速度和速度，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息，包括：
13、分别提取所述设定时间范围内除所述异常加速度外的加速度和所述插值加速度的高频分量，获得加速度高频分量和插值高频分量；
14、基于所述加速度高频分量、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度对应的速度外的速度和所述加速度高频分量，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息。
15、此外，根据本公开第一个方面所述的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，基于所述预测位置信息和所述车辆的轮廓信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测，包括：
16、获取所述车辆在静止状态下的静止轮廓信息；采用所述车辆在所述当前设定时间范围内航向角预测所述车辆在所述设定时间内的预测航向角；
17、采用所述预测航向角校正所述静止轮廓信息，获得行驶轮廓信息；
18、基于所述行驶轮廓信息和所述预测位置信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测。
19、此外，根据本公开第一个方面所述的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，获取所述车辆在静止状态下的静止轮廓信息，包括：
20、获取所述车辆在所述静止状态下的中心点坐标；
21、基于所述中心点坐标，计算所述车辆的四个角点坐标；
22、将所述四个角点坐标相连构成的封闭矩形作为所述车辆的静止轮廓信息。
23、此外，根据本公开第一个方面所述的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，采用所述预测航向角校正所述静止轮廓信息，获得行驶轮廓信息，包括：
24、基于所述预测航向角构造旋转矩阵；
25、采用所述静止轮廓信息包括的各角点坐标乘以所述旋转矩阵，获得所述行驶轮廓信息。
26、根据本公开的第一个方面，提供了一种基于轨迹重构的车辆冲突检测装置，包括：
27、获取模块，用于获取车辆在当前设定时间范围内的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述车辆在所述当前设定时间范围内的加速度和速度；
28、第一检测模块，用于对所述当前设定时间范围内的加速度进行异常点检测，获得异常加速度；
29、插值模块，用于在确认所述异常加速度满足插值条件的情况下，对所述异常加速度进行插值处理，获得插值加速度；
30、获得模块，用于采用所述插值加速度更新所述异常加速度对应的速度，获得更新速度；
31、预测模块，用于基于所述插值加速度、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度和所述异常加速度对应的速度外的加速度和速度，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息；
32、第二检测模块，用于基于所述预测位置信息和所述车辆的轮廓信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测。
33、根据本公开的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现第一个方面所述方法的步骤。
34、根据本公开的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现第一个方面所述方法的步骤。
35、根据本公开的第五个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现第一个方面所述方法的步骤。
36、如以下将详细描述的，根据本公开实施例的基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，通过识别轨迹信息中的异常加速度，并对异常加速度进行插值处理补全，可以减小原始观测数据中存在的误差，从而缓解直接采用原始观测到的轨迹信息进行基于轨迹重构的车辆冲突检测存在的误判的问题。
37、要理解的是，前面的一般描述和下面的详细描述两者都是示例性的，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前设定时间范围内的加速度进行异常点检测，获得异常加速度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述插值加速度、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度和所述异常加速度对应的速度外的加速度和速度，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预测位置信息和所述车辆的轮廓信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述车辆在静止状态下的静止轮廓信息，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述预测航向角校正所述静止轮廓信息，获得行驶轮廓信息，包括：
7.一种基于轨迹重构的车辆冲突检测装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-6任一
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹重构的车辆冲突检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前设定时间范围内的加速度进行异常点检测，获得异常加速度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述插值加速度、所述更新速度、所述设定时间范围内除所述异常加速度和所述异常加速度对应的速度外的加速度和速度，以及所述车辆的位置信息，预测所述车辆在未来设定时间的预测位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预测位置信息和所述车辆的轮廓信息，对所述车辆进行碰撞冲突检测，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述车辆在静止状态下的静止轮廓信息，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏中华，王世豪，李昀轩，李祎昕，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。