预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取自动驾驶车辆的状态数据；利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹；以及如果需要修正所述行驶轨迹，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹。采用本发明专利技术，可以有效提高决策的准确程度，降低行车风险。

Method, Device, Storage Media and Terminal Equipment for Predicting Vehicle Trajectory

The invention provides a method, device, storage medium and terminal device for predicting vehicle trajectory, in which the method includes: acquiring the state data of the autopilot vehicle; predicting the current trajectory of the autopilot vehicle according to the state data by using the set autopilot algorithm; identifying the driving scene to which the autopilot vehicle will enter; and according to the set autopilot algorithm, predicting the current trajectory of the autopilot vehicle according to the state data. The driving scene is described to determine whether the said trajectory needs to be corrected or not, and if the said trajectory needs to be corrected, the said trajectory can be corrected according to the said driving scene. The method can effectively improve the accuracy of decision-making and reduce the driving risk.

【技术实现步骤摘要】
预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备。
技术介绍
在车辆行驶的过程中，车辆可以采用自动驾驶的模式行驶。在此自动驾驶模式下，通常采用通用的自动驾驶的预测方法来预测车辆的目标轨迹。但是，在不同的场景下，均采用通用的预测方法来预测车辆的目标轨迹，得到的预测结果的精度是不同的，预测结果也相对较粗糙。对于这种情况，现有技术提出的解决方案是：对于不同的场景分别采用不同的预测方法来预测各场景对应的目标轨迹，然后按照驾驶过程确定的每一个目标轨连接起来，得到最终的目标轨迹。虽然，这个解决方案的预测精度高，但是成本过高，需要针对不同的场景分别开发一套预测方法进行预测。而且，由于车辆在行驶过程遇到的场景变化多样，需要在多个预测方法之间来回切换，在车辆的整个行驶过程中预测繁琐，效率低下。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备，以解决或缓解现有技术中的以上一个或多个技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种预测车辆轨迹的方法，包括：获取自动驾驶车辆的状态数据；利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹；以及如果需要修正所述行驶轨迹，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，所述状态数据包括以下至少一者：所述自动驾驶车辆在当前时刻的行驶状态、所述自动驾驶车辆的历史行驶状态、所述自动驾驶车辆在当前时刻与地图元素的关系、所述自动驾驶车辆在当前时刻与其他障碍物的关系。在一种实施方式中，所述行驶场景包括交通路口，以及根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹，包括：如果所述自动驾驶车辆接近所述交通路口的停止线，确定所述自动驾驶车辆所在车道的交通信号灯由绿灯变为红灯需要的第一时长；从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线所需的第二时长；如果所述第一时长小于所述第二时长，确定需要修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹，包括：根据所述第一时长，修正所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线的轨迹。在一种实施方式中，所述行驶场景包括限速路，以及根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹，包括：从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆在与所述限速路相对应的路段的行驶速度；判断所述行驶速度是否与所述限速路限定的速度相符；以及如果所述行驶速度与所述限速路限定的速度不相符，确定需要修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹，包括：根据所述限速路限定的速度，修正所述自动驾驶车辆在所述限速路以及接近所述限速路的路段的行驶轨迹。第二方面，本专利技术实施例提供一种预测车辆轨迹的装置，包括：状态数据获取模块，用于获取自动驾驶车辆的状态数据；行驶轨迹预测模块，用于利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；行驶场景识别模块，用于识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；轨迹修正判断模块，用于根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹；以及行驶轨迹修正模块，用于如果需要修正所述行驶轨迹，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，所述状态数据包括以下至少一者：所述自动驾驶车辆在当前时刻的行驶状态、所述自动驾驶车辆的历史行驶状态、所述自动驾驶车辆在当前时刻与地图元素的关系、所述自动驾驶车辆在当前时刻与其他障碍物的关系。在一种实施方式中，所述行驶场景包括交通路口，以及所述轨迹修正判断模块包括：第一时长确定单元，用于如果所述自动驾驶车辆接近所述交通路口的停止线，确定所述自动驾驶车辆所在车道的交通信号灯由绿灯变为红灯需要的第一时长；第二时长确定单元，用于从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线所需的第二时长；确定修正单元，用于如果所述第一时长小于所述第二时长，确定需要修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，所述行驶轨迹修正模块包括：第一轨迹修正单元，用于根据所述第一时长，修正所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线的轨迹。在一种实施方式中，所述行驶场景包括限速路，以及所述轨迹修正判断模块包括：行驶速度确定单元，用于从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆在与所述限速路相对应的路段的行驶速度；速度判断单元，用于判断所述行驶速度是否与所述限速路限定的速度相符；以及确定修正单元，用于如果所述行驶速度与所述限速路限定的速度不相符，确定需要修正所述行驶轨迹。在一种实施方式中，所述行驶轨迹修正模块包括：第二轨迹修正单元，用于根据所述限速路限定的速度，修正所述自动驾驶车辆在所述限速路以及接近所述限速路的路段的行驶轨迹。第三方面，本专利技术实施例提供了一种预测车辆轨迹的装置，所述装置的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。在一个可能的设计中，预测车辆轨迹的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于预测车辆轨迹的装置执行上述预测车辆轨迹的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述预测车辆轨迹的装置还可以包括通信接口，用于预测车辆轨迹的装置与其他设备或通信网络通信。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于预测车辆轨迹的装置所用的计算机软件指令，其中包括用于执行上述预测车辆轨迹的方法所涉及的程序。上述技术方案中的任意一个技术方案具有如下优点或有益效果：本专利技术实施例可以在自动驾驶车辆进入到路口区域内时，通过障碍车的历史行驶数据来预测障碍车可能行驶的轨迹，然后，根据障碍车的行驶轨迹和自动驾驶车辆在当前的行驶状态来预测自动驾驶车辆的行驶轨迹。如此，在路口进行行车决策的自动驾驶车辆可以不依赖于轨道线来预测障碍车的行驶轨迹，提高决策的准确程度，降低行车风险。上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。附图说明在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本专利技术公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本专利技术范围的限制。图1是本专利技术提供的预测车辆轨迹的方法的一个实施例的流程示意图。图2是本专利技术提供的交通路口附近的行车环境的一个示意图。图3是本专利技术提供的修正需求的判断过程的一个实施例的流程示意图。图4是本专利技术提供的修正需求的判断过程的另一个实施例的流程示意图。图5是本专利技术提供的行驶轨迹的一个实施例的示意图。图6是本专利技术提供的预测车辆轨迹的装置的一个实施例的结构示意图。图7是本专利技术提供的终端设备的一个实施例的结构示意图。具体实施方式在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。请参阅图1，本专利技术实施例提供了一种预测车辆轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测车辆轨迹的方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶车辆的状态数据；利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹；以及如果需要修正所述行驶轨迹，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种预测车辆轨迹的方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶车辆的状态数据；利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹；以及如果需要修正所述行驶轨迹，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括以下至少一者：所述自动驾驶车辆在当前时刻的行驶状态、所述自动驾驶车辆的历史行驶状态、所述自动驾驶车辆在当前时刻与地图元素的关系、所述自动驾驶车辆在当前时刻与其他障碍物的关系。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶场景包括交通路口，以及根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹，包括：如果所述自动驾驶车辆接近所述交通路口的停止线，确定所述自动驾驶车辆所在车道的交通信号灯由绿灯变为红灯需要的第一时长；从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线所需的第二时长；如果所述第一时长小于所述第二时长，确定需要修正所述行驶轨迹。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹，包括：根据所述第一时长，修正所述自动驾驶车辆从当前位置到所述停止线的轨迹。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶场景包括限速路，以及根据所述行驶场景，判断是否需要修正所述行驶轨迹，包括：从所述行驶轨迹中，确定所述自动驾驶车辆在与所述限速路相对应的路段的行驶速度；判断所述行驶速度是否与所述限速路限定的速度相符；以及如果所述行驶速度与所述限速路限定的速度不相符，确定需要修正所述行驶轨迹。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述行驶场景，修正所述行驶轨迹，包括：根据所述限速路限定的速度，修正所述自动驾驶车辆在所述限速路以及接近所述限速路的路段的行驶轨迹。7.一种预测车辆轨迹的装置，其特征在于，包括：状态数据获取模块，用于获取自动驾驶车辆的状态数据；行驶轨迹预测模块，用于利用设定的自动驾驶算法，根据所述状态数据，预测所述自动驾驶车辆当前的行驶轨迹；行驶场景识别模块，用于识别所述自动驾驶车辆将要进入的行驶场景；轨迹修正判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘屹峰，杨旭光，詹锟，陈忠涛，蒋菲怡，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11