车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标车辆的历史轨迹信息和各周围车辆的历史轨迹信息；历史轨迹信息为车辆在历史时段各时刻的轨迹信息；将目标车辆在当前时刻的轨迹信息和各周围车辆的历史轨迹信息，输入轨迹预测模型，得到目标车辆的初始预测轨迹向量；根据目标车辆在每个时刻的空间位置信息、各周围车辆在每个时刻的空间位置信息、以及影响特征提取策略，确定目标车辆与各周围车辆之间的各影响特征向量；根据目标车辆的初始预测轨迹向量、以及目标车辆与各周围车辆之间的各影响特征向量，确定目标车辆的预测轨迹。采用本方法能够提升预测的目标车辆行驶轨迹的精确度。提升预测的目标车辆行驶轨迹的精确度。提升预测的目标车辆行驶轨迹的精确度。

【技术实现步骤摘要】
车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别是涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆利用感知信息预测周围车辆未来一段时间内的行驶轨迹，有助于提升自动驾驶车辆路线规划、决策的可靠性，降低事故发生风险，提高车辆自动驾驶的安全性。
[0003]传统车辆轨迹预测方法是通过将目标车辆和周围车辆的位置、速度、车头时距等信息输入深度神经网络，通过神经网络来预测周围车辆的未来行驶轨迹。但该方法未考虑目标车辆和周围车辆之间的相互影响情况(即由于周围车辆在历史时段与目标的相对距离、以及空间位置的产生变化，从而影响预测目标车辆的行驶轨迹的情况)，从而导致预测的目标车辆行驶轨迹的精确度较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种车辆轨迹预测方法。所述方法包括：
[000本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取目标车辆的历史轨迹信息和各周围车辆的历史轨迹信息；所述周围车辆为目标车辆周围的车辆，所述历史轨迹信息为车辆在历史时段各时刻的轨迹信息，所述轨迹信息包括车辆的空间位置信息；将所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息和各所述周围车辆的历史轨迹信息，输入轨迹预测模型，得到所述目标车辆的初始预测轨迹向量；根据所述目标车辆在每个时刻的空间位置信息、各所述周围车辆在每个时刻的空间位置信息、以及影响特征提取策略，确定所述目标车辆与各所述周围车辆之间的各影响特征向量；根据所述目标车辆的初始预测轨迹向量、以及所述目标车辆与各所述周围车辆之间的各影响特征向量，确定目标车辆的预测轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨迹信息包括空间位置信息，所述轨迹预测模型包括编码网络和卷积网络；所述将所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息和各所述周围车辆的历史轨迹信息，输入轨迹预测模型，得到所述目标车辆的初始预测轨迹向量，包括：将所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息和各所述周围车辆的历史轨迹信息输入编码网络，得到各所述周围车辆的目标轨迹向量；所述目标轨迹向量为基于所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息的所述周围车辆的历史轨迹向量；根据各所述周围车辆的目标轨迹向量、所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息、以及所述卷积网络，确定所述目标车辆的初始预测轨迹向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史轨迹向量为车辆在历史时段中各时刻的轨迹向量；所述根据各所述周围车辆的历史轨迹向量、所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息、以及所述卷积网络，确定所述目标车辆的初始预测轨迹向量，包括：根据各所述周围车辆在当前时刻的轨迹向量、以及各所述周围车辆的空间位置信息，确定各所述周围车辆的空间轨迹向量；根据各所述周围车辆的空间轨迹向量、所述目标车辆在当前时刻的轨迹信息、以及所述卷积网络，确定所述目标车辆的初始预测轨迹向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆在每个时刻的空间位置信息、各所述周围车辆在每个时刻的空间位置信息、以及影响特征提取策略，确定所述目标车辆与各所述周围车辆之间的各影响特征向量，包括：根据各所述时刻的所述目标车辆的空间位置信息、以及各所述时刻的各所述周围车辆的空间位置信息，建立各所述时刻的车辆有向图模型；根据各所述时刻的车辆有向图模型和影响系数算法，确定每个时刻的所述目标车辆与各所述周围车辆之...

【专利技术属性】
技术研发人员：张博维，黄晋，于伟光，江昆，杨殿阁，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：