轨迹预测方法、设备及存储介质技术

本申请提出一种轨迹预测方法、设备及存储介质，该方法无需对运动场景进行分区，将待预测物体所在场景作为一个完整区域进行处理，减少待预测物体与其周围可能影响待预测物体轨迹的场景因素之间割裂的情况发生，提高轨迹预测的准确性。采用预先训练的预测头对预测轨迹集合中的预测轨迹进行处理，可以将预测轨迹集合中偏离严重的预测轨迹过滤掉，从而使得输出的未来轨迹集合更接近待预测物体在真实环境下的轨迹，提高轨迹预测的准确性。提高轨迹预测的准确性。提高轨迹预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
轨迹预测方法、设备及存储介质


[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种轨迹预测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，自动驾驶已经成为热点技术，在自动驾驶场景中，自动驾驶的车辆需要对场景中其他车辆的轨迹进行预测，以利用预测的其他车辆的轨迹来规划自身的运动轨迹。
[0003]相关技术中提出的轨迹预测方法预测得到的多个预测轨迹中会存在偏离车辆的真实轨迹的较多的预测轨迹，这些预测轨迹使得轨迹预测的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本申请提出一种轨迹预测方法、设备及存储介质，能够缓解相关技术中将场景划分多个区域进行轨迹预测导致得轨迹预测的准确性低的问题。
[0005]第一方面，提供一种轨迹预测方法，包括：
[0006]获取待预测物体的假设轨迹集合和多个锚点向量；所述锚点向量为基于场景表示集合生成的，用于表征所述待预测物体在当前预测周期内运动的终点；所述场景表示集合用于表征所述待预测物体在当前时刻的运动场景中的场景上下文信息；所述假设轨迹集合包括基于所述待预测物体的历史运动数据预测的所本文档来自技高网...

【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，包括：获取待预测物体的假设轨迹集合和多个锚点向量；所述锚点向量为基于场景表示集合生成的，用于表征所述待预测物体在当前预测周期内运动的终点；所述场景表示集合用于表征所述待预测物体在当前时刻的运动场景中的场景上下文信息；所述假设轨迹集合包括基于所述待预测物体的历史运动数据预测的所述待预测物体在当前预测周期内所有可能的运动轨迹；对所述假设轨迹集合和所述多个锚点向量进行融合，得到所述待预测物体的预测轨迹集合；采用预先训练的预测头对所述预测轨迹集合中的预测轨迹进行处理，得到所述待预测物体的未来轨迹集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用预先训练的预测头对所述预测轨迹集合中的预测轨迹进行处理，得到所述待预测物体的未来轨迹集合，包括：基于所述预测轨迹集合，得到多个预测轨迹子集合；所述多个预测轨迹子集合中的任意两个预测轨迹子集合的交集为空集，或所述交集为所述任意两个预测轨迹集合中各预测子集合的真子集；对于每个预测轨迹子集合，分别采用所述预测头包括的一个头部网络对所述预测轨迹子集合进行处理，得到与所述每个预测轨迹子集合对应的未来轨迹子集合；所述预测轨迹子集合的数目小于等于所述预测头包括的头部网络的数目；基于所有的所述未来轨迹子集合，获得所述待预测物体的未来轨迹集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述预测轨迹集合，得到多个预测轨迹子集合，包括：从所述预测轨迹集合中随机获取预设数量的多条预测轨迹，将所述多条预测轨迹组成一个预测轨迹子集合；所述预设数量与所述未来轨迹集合包括的轨迹的数目相等；确定当前已得到的预测轨迹子集合的数目是否达到预设个数，所述预设个数小于等于所述预测头包括的头部网络的数目；如果否，则返回执行从所述预测轨迹集合中随机获取预设数量的多条预测轨迹的操作，直至当前已得到的预测轨迹子集合的数目达到所述预设个数。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，对所述假设轨迹集合和所述多个锚点向量进行融合，得到所述待预测物体的预测轨迹集合，包括：从所述假设轨迹集合中分别确定出与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王喜顺，宿桐，大方，杨晓东，
申请(专利权)人：苏州轻舟智航智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：