一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法技术

本发明专利技术公开了自动驾驶车辆技术领域的一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，包括基于车载多传感器融合的目标检测、基于V2V通信接收附近车辆广播的检测和预测数据、融合自车感知结果和接收到的跨车辆感知和预测数据、基于数据融合结果预测交通参与者运动状态和广播更新的检测和预测结果数据，基于车载多传感器融合的目标检测，包括多种传感器联合互补，提高感知准确度；获得冗余传感信息，增加感知维度，该用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，能够使得自动驾驶车辆可以通过V2V通信智能地融合跨车辆的感知信息，并将检测和预测两个任务进行联合处理，以提高其对交通参与者的感知和预测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法
本专利技术涉及自动驾驶车辆
，具体为一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法。
技术介绍
近年来，自动驾驶技术飞速发展，在工业界和学术界都掀起了巨大的研发热潮。其目标是减少人为驾驶错误以提高安全性；显著促进交通流的优化；降低油耗和二氧化碳排放；提高交通基础设施的使用效率。环境感知是自动驾驶系统的第一个环节，是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，其核心在于使自动驾驶车辆更好地模拟、最终超越人类驾驶员的感知能力，准确地感知并理解车辆自身和周边环境的运动态势。对交通环境中其他参与者的运动进行合理的概率预测是保证轨迹规划结果安全可行的必要保证，反映了自动驾驶车辆对于环境未来变化态势的理解。交通环境的复杂性和参与者运动的不确定性是自动驾驶车辆对障碍物进行感知和运动预测的巨大难题。传统分层式自动驾驶体系架构中，障碍物检测属于感知层，交通参与者的运动预测归属于决策控制层，所以经典运动预测的两步法中将检测和预测分别处理。本专利技术基于车辆对车辆(V2V-vehicle-to-vehicle)的通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)基于车载多传感器融合的目标检测、(2)基于V2V通信接收附近车辆广播的检测和预测数据、(3)融合自车感知结果和接收到的跨车辆感知和预测数据、(4)基于数据融合结果预测交通参与者运动状态和广播更新的检测和预测结果数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)基于车载多传感器融合的目标检测、(2)基于V2V通信接收附近车辆广播的检测和预测数据、(3)融合自车感知结果和接收到的跨车辆感知和预测数据、(4)基于数据融合结果预测交通参与者运动状态和广播更新的检测和预测结果数据。


2.根据权利要求1所述的一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，其特征在于：(1)基于车载多传感器融合的目标检测，包括多种传感器联合互补，提高感知准确度；获得冗余传感信息，增加感知维度，提高系统的可靠性和鲁棒性；更广的空间和时间覆盖范围，增强环境适应能力；多个价格低廉的传感器替代价格昂贵的传感器设备，有效降低传感设备成本。


3.根据权利要求1所述的一种用于自动驾驶车辆的障碍物运动预测方法，其特征在于：(2)基于V2V通信接收附近车辆广播的检测和预测数据，包括获取多视角跨车辆的感知和预测数据，最...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓书朝，孙雪皓，童宝宏，张国涛，孙船斌，赵婷婷，王煊赫，程世杰，贾丰源，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34