本申请提供一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质，首先获取目标车辆；以及与目标车辆处于预设范围内的目标对象；然后根据目标车辆和目标对象相对于大地坐标系的位置坐标，确定目标车辆与目标对象的相对位置关系；再基于相对位置关系，确定目标对象相对于目标车辆的移动趋势；再根据当前道路信息以及目标对象相对于目标车辆的移动趋势，预测目标对象的目的地；最后对目标对象的历史移动轨迹点、当前位置点和预测目的地进行拟合，生成目标对象的预测路径轨迹。本申请可以先预测目标对象的移动意图，然后利用该意图结合道路信息推理生成目标对象的预测路径轨迹，帮助智能驾驶车辆更好地做出决策和动作，使得智能驾驶车辆整体更加拟人化。体更加拟人化。体更加拟人化。
【技术实现步骤摘要】
一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及智能驾驶
，具体涉及一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶系统运行中，行人目标是不得不关注的要素，尤其当智能驾驶车辆行驶在城区、街道等行人目标较多的路段，行人目标的动作具有不确定性，如果不能对行人目标的未来行走轨迹进行预测，那么当前智能驾驶车辆(或本车)就只能根据当前观测到的行人目标状态采取措施，这样做很可能会避之不及，例如对横穿车道的行人目标避让较晚。或者，做出了不必要的制动，例如对虽处于车道中但正在转弯的行人目标误制动。因此，需要对行人目标有一定的预判，这样可以帮助智能驾驶车辆更好地做出决策和动作，使得智能驾驶车辆整体更加拟人化。
技术实现思路
[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请提供一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质，以解决上述技术问题。
[0004]本申请提供一种轨迹预测方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]获取预先或实时确定的车辆，作为目标车辆；以及，获取与所述目标车辆处于预设范围内的目标对象；
[0006]根据所述目标车辆相对于大地坐标系的位置坐标、所述目标对象相对于所述大地坐标系的位置坐标，确定所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系；
[0007]基于所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势；
[0008]根据当前道路信息以及所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势，预测所述目标对象的目的地；
[0009]对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行拟合，生成所述目标对象的预测路径轨迹。
[0010]于本申请的一实施例中，基于所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势的过程包括：
[0011]基于所述相对位置关系获取所述目标对象在当前时刻相对于所述目标车辆的位置，记为第一位置；以及，
[0012]基于所述相对位置关系获取所述目标对象在上一时刻相对于所述目标车辆的位置信息，记为第二位置；
[0013]根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势。
[0014]于本申请的一实施例中，根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述目标对象
相对于所述目标车辆的移动趋势的过程包括：
[0015]计算所述第一位置与所述目标车辆的距离，记为第一距离值；
[0016]计算所述第二位置与所述目标车辆的距离，记为第二距离值；
[0017]判断所述第一距离值是否小于所述第二距离值；
[0018]若所述第一距离值小于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为靠近所述目标车辆；
[0019]若所述第一距离值大于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为远离所述目标车辆；
[0020]若所述第一距离值等于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为静止。
[0021]于本申请的一实施例中，对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行拟合，生成所述目标对象的预测路径轨迹的过程包括：
[0022]对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行组合，生成待拟合点集；
[0023]对所述待拟合点集进行多次曲线拟合，生成预测路径线；
[0024]将横向移动作为关键步，并在所述目标对象按照横向速度移动至预设位置时，以拟合曲线的切线方向进行延伸，获取所述目标对象行驶距离，并将所述行驶距离平移至曲线上，得到与所述预测路径线对应的等效曲线移动点；
[0025]获取所有等效曲线移动点，并对所有等效曲线移动点进行连接，生成所述目标对象的预测路径轨迹。
[0026]于本申请的一实施例中，在生成待拟合点集后，所述方法还包括：
[0027]对所述待拟合点集中的历史移动轨迹点、当前位置点和预测目的地进行删减，调整所述待拟合点集，以使所述待拟合点集整体连续；或者，
[0028]对所述待拟合点集中的历史移动轨迹点、当前位置点和预测目的地进行插值，调整所述待拟合点集，以使所述待拟合点集整体连续。
[0029]于本申请的一实施例中，所述目标车辆包括以下至少之一：L0级驾驶车辆、L1级驾驶车辆、L2级驾驶车辆、L3级驾驶车辆、L4级驾驶车辆和L5级驾驶车辆。
[0030]于本申请的一实施例中，所述目标对象包括行人。
[0031]本申请还提供一种轨迹预测系统，所述系统包括有：
[0032]数据采集模块，用于获取预先或实时确定的车辆，作为目标车辆；以及，获取与所述目标车辆处于预设范围内的目标对象；
[0033]位置关系模块，用于根据所述目标车辆相对于大地坐标系的位置坐标、所述目标对象相对于所述大地坐标系的位置坐标，确定所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系；
[0034]移动趋势模块，用于根据所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势；
[0035]目的地预测模块，用于根据当前道路信息以及所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势，预测所述目标对象的目的地；
[0036]轨迹预测模块，用于对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行拟合，生成所述目标对象的预测路径轨迹。
[0037]本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0038]一个或多个处理器；
[0039]存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述中任一项所述的轨迹预测方法。
[0040]本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述中任一项所述的轨迹预测方法。
[0041]如上所述，本申请提供一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质，具有以下有益效果：
[0042]本申请首先获取预先或实时确定的车辆，作为目标车辆；以及，获取与目标车辆处于预设范围内的目标对象；然后根据目标车辆相对于大地坐标系的位置坐标、目标对象相对于大地坐标系的位置坐标，确定目标车辆与目标对象的相对位置关系；再基于目标车辆与目标对象的相对位置关系，确定目标对象相对于目标车辆的移动趋势；再根据当前道路信息以及目标对象相对于目标车辆的移动趋势，预测目标对象的目的地；最后对目标对象的历史移动轨迹点、目标对象的当前位置点和目标对象的预测目的地进行拟合，生成目标对象的预测路径轨迹。由此可知，本申请可以先预测目标对象的移动意图，然后利用该意图结合道路信息推理生成目标对象的预测路径轨迹，从而可以对目标对象有一定的本文档来自技高网...
【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，所述方法包括以下步骤：获取预先或实时确定的车辆，作为目标车辆；以及，获取与所述目标车辆处于预设范围内的目标对象；根据所述目标车辆相对于大地坐标系的位置坐标、所述目标对象相对于所述大地坐标系的位置坐标，确定所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系；基于所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势；根据当前道路信息以及所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势，预测所述目标对象的目的地；对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行拟合，生成所述目标对象的预测路径轨迹。2.根据权利要求1所述的轨迹预测方法，其特征在于，基于所述目标车辆与所述目标对象的相对位置关系，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势的过程包括：基于所述相对位置关系获取所述目标对象在当前时刻相对于所述目标车辆的位置，记为第一位置；以及，基于所述相对位置关系获取所述目标对象在上一时刻相对于所述目标车辆的位置信息，记为第二位置；根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势。3.根据权利要求2所述的轨迹预测方法，其特征在于，根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势的过程包括：计算所述第一位置与所述目标车辆的距离，记为第一距离值；计算所述第二位置与所述目标车辆的距离，记为第二距离值；判断所述第一距离值是否小于所述第二距离值；若所述第一距离值小于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为靠近所述目标车辆；若所述第一距离值大于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为远离所述目标车辆；若所述第一距离值等于所述第二距离值，则所述目标对象相对于所述目标车辆的移动趋势为静止。4.根据权利要求1至3中任一所述的轨迹预测方法，其特征在于，对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行拟合，生成所述目标对象的预测路径轨迹的过程包括：对所述目标对象的历史移动轨迹点、所述目标对象的当前位置点和所述目标对象的预测目的地进行组合，生成待拟合点集；对所述待拟合点集进行多次曲线拟合，生成预测路径线；将横...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘闯，汪哲文，杨东方，邱利宏，郑文，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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