车辆意图预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于自动驾驶技术领域，公开了一种车辆意图预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。通过上述方式，采用目标车辆行为规划和车辆意图融合的方法，得到车辆行为的预测，进而提前预测行车危险，进一步提高目标车辆在自动驾驶时的安全性。

【技术实现步骤摘要】
车辆意图预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车辆意图预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，自动驾驶技术越来越普遍，使用频率逐步提高，自动驾驶车上一般会带有可获取图像信息的无人机扩大自动驾驶车辆的感知范围，进一步提高了对自动驾驶车周边道路部分监测的准确性，但是由于无人机和车辆的视野不一致，图像感知目标存在较大差异，从而使车辆处理器对于感知信息的处理会有延迟，导致自动驾驶车辆的行为不能够被准确预测，从而影响了车辆的正常运行。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种车辆意图预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术自动驾驶车辆行为不能被准确预测的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种车辆意图预测方法，所述方法包括以下步骤:获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。可选地，所述根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径之前，还包括：将所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息进行时间同步匹配，得到同步时间对应的第一环境图像信息和第二环境图像信息；将所述同步时间对应的第一环境图像信息和第二环境图像信息进行坐标转换，得到Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息；根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：根据所述Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径。可选地，所述根据所述Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：根据所述Frenet坐标下第一环境图像信息和所述第二环境图像信息得到目标车辆的周边环境信息；基于所述周边环境信息规划所述目标车辆在预设路段行驶的目标路径，其中，所述预设路段为根据所述目标车辆当前所处位置前方预设距离确定的；对所述目标路径通过预设预测模型进行计算，生成所述目标车辆的目标行为规划路径。可选地，所述对所述目标路径通过预设预测模型进行计算，生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：根据所述目标路径得到离散路径点；通过预设拟合模型对所述离散路径点进行拟合，以得到所述目标车辆的局部行为规划路径；对所述局部规划路径进行计算，得到局部行为规划路径的代价函数值；当所述代价函数值趋于预设值时，得到代价函数值为预设值对应的路径规划曲线；根据所述路径规划曲线生成对应的目标行为规划路径。可选地，所述根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果之前，还包括：根据所述第二环境图像信息识别目标车辆预设第二范围内的移动车辆及路面信息；获取所述移动车辆的状态特征及行为预测；基于所述路面信息获取所述移动车辆的插入区域及对应的插入时间；通过所述状态特征、所述行为预测、所述插入区域及所述插入时间对初始行为预测模型进行训练，以得到行为预测模型；基于所述行为预测模型得到所述行为预测模型对应的损失函数；根据所述行为预测模型和所述损失函数得到车辆意图模型。可选地，所述根据所述行为预测模型和所述损失函数得到车辆意图模型，包括：根据所述行为预测模型和所述损失函数，得到满足预测条件的意图模型和对应的预测概率；将所述满足预测条件的的意图模型和对应的预测概率生成车辆意图模型。可选地，所述根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果，包括：获取所述车辆意图模型中预测概率最大对应的第一意图模型；获取所述车辆意图模型中预测路径和所述目标行为规划路径一致的路径意图模型；获取所述路径意图模型中预测概率最大对应的第二意图模型；若所述第一意图模型和所述第二意图模型的预测结果相同，则将所述第一意图模型的预测结果作为目标车辆的预测行为结果；若所述第一意图模型和所述第二意图模型的预测结果不相同，则将所述第二意图模型的预测结果作为目标车辆的预测行为结果。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆意图预测装置，所述车辆意图预测装置包括：获取模块，用于获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；所述获取模块，还用于获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；生成模块，用于根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；得到模块，用于根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆意图预测设备，所述车辆意图预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆意图预测程序，所述车辆意图预测程序配置为实现如上文所述的车辆意图预测方法。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆意图预测程序，所述车辆意图预测程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆意图预测方法。本专利技术通过获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。通过上述方式，根据预设范围内的环境信息对目标车辆进行行为规划，采用目标车辆行为规划和车辆意图融合的方法，得到车辆行为的预测，进而提前预测行车危险，进一步提高目标车辆在自动驾驶时的安全性。附图说明图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆意图预测设备的结构示意图；图2为本专利技术车辆意图预测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术车辆意图预测方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术车辆意图预测方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术车辆意图预测装置第一实施例的结构框图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆意图预测方法，其特征在于，所述车辆意图预测方法包括：/n获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；/n获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；/n根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；/n根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆意图预测方法，其特征在于，所述车辆意图预测方法包括：
获取目标车辆预设第一范围内的环境图像信息，以得到第一环境图像信息；
获取目标车辆预设第二范围内的环境图像信息，以得到第二环境图像信息，其中，所述预设第二范围大于所述预设第一范围内；
根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径；
根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结果。


2.如权利要求1所述的车辆意图预测方法，其特征在于，所述根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径之前，还包括：
将所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息进行时间同步匹配，得到同步时间对应的第一环境图像信息和第二环境图像信息；
将所述同步时间对应的第一环境图像信息和第二环境图像信息进行坐标转换，得到Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息；
根据所述第一环境图像信息和所述第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：
根据所述Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径。


3.如权利要求2所述的车辆意图预测方法，其特征在于，所述根据所述Frenet坐标下的第一环境图像信息和第二环境图像信息通过路径规划模型生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：
根据所述Frenet坐标下第一环境图像信息和所述第二环境图像信息得到目标车辆的周边环境信息；
基于所述周边环境信息规划所述目标车辆在预设路段行驶的目标路径，其中，所述预设路段为根据所述目标车辆当前所处位置前方预设距离确定的；
对所述目标路径通过预设预测模型进行计算，生成所述目标车辆的目标行为规划路径。


4.如权利要求3所述的车辆意图预测方法，其特征在于，所述对所述目标路径通过预设预测模型进行计算，生成所述目标车辆的目标行为规划路径，包括：
根据所述目标路径得到离散路径点；
通过预设拟合模型对所述离散路径点进行拟合，以得到所述目标车辆的局部行为规划路径；
对所述局部规划路径进行计算，得到局部行为规划路径的代价函数值；
当所述代价函数值趋于预设值时，得到代价函数值为预设值对应的路径规划曲线；
根据所述路径规划曲线生成对应的目标行为规划路径。


5.如权利要求1所述的车辆意图预测方法，其特征在于，所述根据车辆意图模型和所述目标行为规划路径得到所述目标车辆的预测行为结...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗文，韦俏杏，梁远桂，汪业栋，韦华超，卢潇泓，
申请(专利权)人：东风柳州汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45