一种轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提出了一种轨迹预测方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取地图信息和感知信息；所述地图信息包括目标车辆识别到的多种障碍物的位置信息；所述感知信息包括所述目标车辆上各传感器收集的关于多种障碍物的信息；根据所述地图信息和感知信息，从所述多种障碍物中确定出动态障碍物；在确定所述动态障碍物包含信号灯时，确定所述信号灯的类型；根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型，对所述动态障碍物进行轨迹预测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种轨迹预测方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶中，为了车辆的安全和舒适性的考虑，通常会模仿人类驾驶的方式，对路面的多种障碍物进行轨迹预测；通过轨迹预测，可以规划出更加安全合理的轨迹，增加无人驾驶车辆的通过能力。
[0003]相关技术中，对于轨迹预测的方法主要分为两类，一类是数据驱动的机器学习方法，通过使用大量数据集训练出一个概率模型，再计算出不同位置的概率分布，推测出概率最高的轨迹；然而，这类预测方法往往受限于数据的关系，容易发生一些数据集覆盖不全或者过拟合的问题，同时由于是生成模型的关系，使得优化模型相对比较繁琐，同时给出的预测结果的解释性也往往比较差。另一类则是基于规则的预测方法，其通过感知信息给出的障碍物速度，加速度，朝向等信息，确定出线性或者曲线去跟随车道的轨迹；由于这类预测方法在进行预测时，总有一些场景无法被覆盖，所以会导致一些错误的预测结果，同时由于使用的信息比较有限，导致给出的预测轨迹很有局限性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取地图信息和感知信息；所述地图信息包括目标车辆识别到的多种障碍物的位置信息；所述感知信息包括所述目标车辆上各传感器收集的关于多种障碍物的信息；根据所述地图信息和感知信息，从所述多种障碍物中确定出动态障碍物；在确定所述动态障碍物包含信号灯时，确定所述信号灯的类型；根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型，对所述动态障碍物进行轨迹预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据地图信息和感知信息，从所述多种障碍物中确定出动态障碍物，包括：根据地图信息，将处于设定范围外的障碍物进行过滤；根据感知信息，对过滤后的障碍物进行分类，得到障碍物的状态类型；所述状态类型包括运动状态和静止状态；将所述状态类型为运动状态的障碍物，确定为动态障碍物。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型，对所述动态障碍物进行轨迹预测，包括：在确定所述信号灯的类型为正常行驶信号灯或未发光信号灯时，根据所述动态障碍物对应的感知信息，判断所述动态障碍物是否符合预设的车道跟随模型，得到第一判断结果；在所述第一判断结果为是的情况下，使用所述预设的车道跟随模型对所述动态障碍物进行轨迹预测；所述车道跟随模型用于得到所述动态障碍物跟随当前所在车道的中心线的轨迹；在所述第一判断结果为否的情况下，使用线性外推模型对所述动态障碍物进行轨迹预测；所述线性外推模型用于得到根据所述动态障碍物当前的速度和方向行驶的轨迹。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型，对所述动态障碍物进行轨迹预测，包括：在确定所述信号灯的类型为转向信号灯时，根据所述动态障碍物对应的感知信息，选择对应的切换车道模型；所述切换车道模型用于得到对所述动态障碍物当前车道进行切换的轨迹；根据所述切换车道...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱伟铖，
申请(专利权)人：京东鲲鹏江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：