【技术实现步骤摘要】
车辆轨迹预测方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本公开涉及自动驾驶领域，具体涉及一种车辆轨迹预测方法、车辆轨迹预测装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]近年来，私人汽车的保有量持续上升，汽车的普及大大便利了人们的生活，但也带来了一系列严重的社会问题。近年不断发展的计算机、人工智能技术的引入将汽车推向了“智能化”的新一次革新，将V2V、V2X技术引入到汽车汽车具备了与周围车辆和环境通讯的能力，将允许汽车根据实时交通状况灵活地规划合适的出行方案，从而可以在一定程度上缓解城市的拥堵。
[0003]在密集或复杂的交通场景下，车辆的驾驶行为将很大程度上受到其周围车辆或道路设施的影响，如果只关注与预测目标的历史轨迹，这样的预测在复杂场景下往往是很不准确的。因此，如何在复杂交通下，兼顾车辆时序运行规律与车辆间空间交互的影响，充分发挥先进机器学习会深度学习模型的表达能力，实现一个高准确性、强解释性的轨迹预测子模型是一个值得研究的问题。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的历史轨迹，以及位于所述目标车辆位置周围的周围车辆的历史轨迹；基于所述目标车辆和所述周围车辆的历史轨迹分别进行轨迹预测，得到所述目标车辆和所述周围车辆的初始预测轨迹；根据所述目标车辆和所述周围车辆的初始预测轨迹计算所述周围车辆相对于所述目标车辆的轨迹修正量；基于所述周围车辆的轨迹修正量对所述目标车辆的初始预测轨迹进行修正以得到所述目标车辆的最终预测轨迹。2.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆和所述周围车辆的历史轨迹分别进行轨迹预测，得到所述目标车辆和所述周围车辆的初始预测轨迹，包括：将所述目标车辆和所述周围车辆的历史轨迹输入预先训练完成的综合预测模型；利用所述综合预测模型中所述目标车辆对应的轨迹预测子模型得到所述目标车辆的初始预测轨迹；以及利用所述综合预测模型中与所述周围车辆对应的轨迹预测子模型得到所述周围车辆的初始预测轨迹。3.根据权利要求2所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，在所述周围车辆包括多辆时，所述方法还包括：获取所述周围车辆相对于所述目标车辆的方位信息；基于所述方位信息确定与所述周围车辆对应的轨迹预测子模型。4.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆和所述周围车辆的初始预测轨迹计算所述周围车辆相对于所述目标车辆的轨迹修正量，包括：将所述目标车辆和所述周围车辆的初始预测轨迹输入预先训练完成的综合预测模型；利用所述综合预测模型中与所述周围车辆对应的轨迹影响预测子模型得到所述周围车辆相对于所述目标车辆的轨迹修正量。5.根据权利要求4所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，在所述周围车辆包括多辆时，所述方法还包括：获取所述周围车辆相对于所述目标车辆的方位信息；基于所述方位信息确定与所述周围车辆对应的轨迹影响预测子模型。6.根据权利要求1所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述基于所述周围车辆的轨迹修正量对所述目标车辆的初始预测轨迹进行修正以得到所述目标车辆的最终预测轨迹，包括：基于所述目标车辆和所述周围车辆的历史轨迹计算所述周围车辆的所述修正权重；将所述周围车辆的所述轨迹修正量和所述修正权重相乘得到所述周围车辆的加权修正量；将所述目标车辆的初始预测轨迹与所述加权修正量相加得到所述目标车辆的最终预测轨迹。7.根据权利要求2或4所述的车辆轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述综合预测模型，所述训练所述综合预测模型包括：
获取轨迹数据集；其中，所述轨迹数据集包括多辆车辆的轨迹段，所述轨迹段包括多个轨迹点；利用所述轨迹数据集进行模型训练得到训练完成的轨迹预测子模型；基于训练完成的所述轨迹预测子模型利用所述轨迹数据集进行模型训练，得到训练完成的轨迹影响预测子模型；根据训练完成的所述轨迹预测子模型和所述轨迹影响...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鑫，张亮亮，
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：
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