轨迹预测方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种轨迹预测方法、装置和计算机可读存储介质，轨迹预测方法，包括：获取目标障碍物的历史轨迹点信息；接收第一待预测轨迹点信息所对应的第一时刻；利用存储的高斯过程模型对第一时刻、历史轨迹点信息进行处理，以得到第一待预测轨迹点信息。采用高斯过程模型来进行轨迹预测，相对于传统的机器学习模型，其需要处理的数据量较少，因此，从数据录入到得到第一待预测轨迹点信息之间花费的时间较少，为未来行驶路径预测在在无人驾驶领域的应用提供了基础。

【技术实现步骤摘要】
轨迹预测方法、装置和计算机可读存储介质
本专利技术涉及轨迹预测
，具体而言，涉及一种轨迹预测方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
在无人驾驶领域中，车辆需要对障碍物的未来行驶路径进行预测，分析其在未来短时间内是否会对自身车辆造成威胁，从而提早提醒司机，以及做出相对应的策略来避开风险。本领域的技术人员发现，现有未来行驶路径预测的方案通常采用机器学习的模型来进行处理，而机器模型需要大量的数据进行训练，此外，在未来行驶路径进行预测的过程中同样也需要处理大量的数据，基于工程方面的考虑，无人驾驶感知的频率是10赫兹，也就是每一帧大约100毫秒，由于无人驾驶系统通常由好几个模块构成，所以预测模块要控制在几十毫秒，现有未来行驶路径预测方式耗时较长，无法满足无人驾驶领域的使用需求。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个方面在于，提供了一种轨迹预测方法。本专利技术的第二个方面在于，提供了一种轨迹预测装置。本专利技术的第三个方面在于，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，包括：/n获取目标障碍物的历史轨迹点信息；/n接收第一待预测轨迹点信息所对应的第一时刻；/n利用存储的高斯过程模型对所述第一时刻、所述历史轨迹点信息进行处理，以得到第一待预测轨迹点信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，包括：
获取目标障碍物的历史轨迹点信息；
接收第一待预测轨迹点信息所对应的第一时刻；
利用存储的高斯过程模型对所述第一时刻、所述历史轨迹点信息进行处理，以得到第一待预测轨迹点信息。


2.根据权利要求1所述的轨迹预测方法，其特征在于，所述获取目标障碍物的历史轨迹点信息的步骤，还包括：
获取所述目标障碍物的运动意图信息；
所述利用存储的高斯过程模型对所述第一时刻、所述历史轨迹点信息进行处理，以得到第一待预测轨迹点信息的步骤，具体包括：
利用所述高斯过程模型对所述历史轨迹点信息、所述运动意图信息和所述第一时刻进行处理，以得到所述第一待预测轨迹点信息。


3.根据权利要求2所述的轨迹预测方法，其特征在于，所述获取所述目标障碍物的运动意图信息的步骤，具体包括：
获取所述目标障碍物的姿态信息；
根据所述目标障碍物的姿态信息确定所述目标障碍物的运动意图信息；或
所述目标障碍物设置有指示装置，所述获取所述目标障碍物的运动意图信息的步骤，具体包括：
获取所述指示装置输出的指示信息；
根据所述指示信息确定所述目标障碍物的运动意图信息。


4.根据权利要求3所述的轨迹预测方法，其特征在于，在所述利用所述高斯过程模型对所述历史轨迹点信息和所述运动意图信息进行处理，以得到所述第一待预测轨迹点信息的步骤之前，还包括：
根据所述运动意图信息确定均值函数；
根据选定的核函数和所述均值函数确定所述高斯过程模型。


5.根据权利要求4所述的轨迹预测方法，其特征在于，所述第一待预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：林晓鹏，贺志国，王维，
申请(专利权)人：三一专用汽车有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43