一种无人车道路轨迹预测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种无人车道路轨迹预测方法、装置和电子设备，包括构建实时路径图像拍摄系统，基于车载传感器采集的信息以及道路信息，模拟现实中典型道路和交通设施的行车环境，基于道路坐标系进行轨迹规划，生成基础轨迹，增加预判模拟功能，即根据实时的图像尽头路况，进行后续道路状况的预判模拟来模拟现实中典型道路和行车环境进行建立，包括各种典型道路、交叉路口和交通设施，构建道路分析模拟对比，对路况进行分析对比，选择最优路段，根据道路图像尽头的状态，进行后续道路预模拟，并且根据实时推进的道路进行图像补充，做出最优的路况轨迹。的路况轨迹。的路况轨迹。

【技术实现步骤摘要】
一种无人车道路轨迹预测方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及无人车轨迹规划
，具体为一种无人车道路轨迹预测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]无人驾驶车辆不但是智能交通系统的重要组成部分，也是移动机器人研究领域的研究热点。无人驾驶车辆在静态环境条件下的轨迹规划方法已取得大量的成果，而动态环境的轨迹规划要比静态环境的轨迹规划问题复杂的多，所以还没有统一而有效的规划方法。
[0003]轨迹是无人驾驶系统智能决策规划系统的结果。无人车根据所规划出的轨迹进行循迹控制，从而实现自主行驶。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。对于汽车行驶轨迹防碰撞检测和车辆路径规划的研究不断深入，国际专利分类号体系（IPC、CPC分类号）在G部G01S小类和B部B62D下也给出了相对准确的分类与细化。
[0004]公开号为CN112本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人车道路轨迹预测方法，应用于测试场中，其特征在于，该方法包括以下步骤：对无人车行驶道路进行实时拍摄，得到道路拍摄信息，结合所述无人车的车载传感器，采集道路路况数据以及道路设施数据；基于所述道路拍摄信息、道路路况数据以及道路设施数据，模拟所述道路的无人车行车环境，并基于道路坐标系对所述模拟的行车环境中的道路设施设定坐标信息；依据所述模拟的行车环境，进行轨迹规划，生成基础轨迹，将所述基础轨迹进行优化，生成备选轨迹；根据所述道路拍摄信息的实时路况，对所述备选轨迹进行后续道路状况的预判模拟，得到预判模拟轨迹，提取所述预判模拟轨迹中的多条路况轨迹，对所述路况轨迹进行赋权操作，选择最优路况轨迹，根据所述道路拍摄信息的尽头路况的状态和典型道路信息，进行后续道路预模拟，并且根据实时推进的道路进行图像补充，选择所述最优路况轨迹。2.如权利要求1所述的一种无人车道路轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括：所述道路和道路设施都按照国家标准进行设计、施工和安装；所述测试场里的每条道路中心线、车道线、道路边缘线、斑马线、停车线、交通标志牌、交通信号灯的位置都具有实际的三维坐标，其坐标和GPS测量坐标相吻合。3.如权利要求1所述的一种无人车道路轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对无人车行驶道路进行实时拍摄，自动识别非结构化道路环境的交通标志牌；所述交通标志牌包括标志牌控制器和标志牌控制电脑，中央控制电脑中将测试方案传输给与其连接的标志牌控制电脑，标志牌控制电脑收到测试方案，提取相关控制信息，通过无线连接方式将所述相关控制信息发送给所述标志牌控制器；所述标志牌控制器将所述相关控制信息通过数据线发送到所述交通标志牌中，以控制电子交通标志牌的显示内容。4.如权利要求1所述的一种无人车道路轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括：所述对所述备选轨迹进行后续道路状况的预判模拟包括图像采集设备采集的车辆类型和位置信息，以及激光雷达采集的车辆位置和速度信息；所述道路拍摄信息包括图像采集设备采集的车道线信息以及通过车辆位置信息查询离线地图文件获得的信息。5.如权利要求3所述的一种无人车道路轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括：交通信号灯的控制系统，包括：信号灯控制电脑、信号灯控制器和交通信号灯；中央控制电脑将测试方案传输到与其连接的所述信号灯控制电脑，所述信号灯控制电脑收到测试...

【专利技术属性】
技术研发人员：张梓凡，刘海硕，王炳皓，李浩，马蕴倩，朱帆，曹学峰，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，
类型：发明
国别省市：