【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种目标运动轨迹预测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、自动驾驶运动预测是自动驾驶领域一项关键技术，其主要任务是根据自动驾驶车辆周围交通参与者的历史轨迹、周边环境信息以及未来规划等信息来对其未来行为进行分析和预测，从而帮助自动驾驶车辆做出正确的行为决策。
2、目前最流行的方法是基于深度学习的方法，通过处理大量轨迹和环境信息，深度学习模型可以学习到更复杂的交通模式，从而在更长时间范围内进行更准确的预测，但是该方法需要大量训练数据和计算资源。为了提高深度学习预测算法的计算效率、节省计算资源，多障碍物预测的方法日益流行。
3、但现有的多障碍物预测方法大多为边际预测，多个障碍物的预测轨迹之间大多缺乏相互一致性，预测精度难以满足需要。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种目标运动轨迹预测方法、装置、电子设备及介质，通过融合目标的历史轨迹信息以及地图信息，建立目标之间的影响指向关系，考虑了目标之间的交互特性，有效提升了运动轨迹预测结果
【技术保护点】
1.一种目标运动轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标的目标特征向量、位置以及类型，确定至少两个目标之间的影响指向关系，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述影响关系分类，确定至少两个目标之间的影响指向关系，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对影响指向关系中的根节点，根据所述根节点的目标特征向量预测对应目标的目标运动轨迹，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对影响指向关系中除所述根节点以外的子节点，根据所述子节...
【技术特征摘要】
1.一种目标运动轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标的目标特征向量、位置以及类型，确定至少两个目标之间的影响指向关系，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述影响关系分类，确定至少两个目标之间的影响指向关系，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对影响指向关系中的根节点，根据所述根节点的目标特征向量预测对应目标的目标运动轨迹，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对影响指向关系中除所述根节点以外的子节点，根据所述子节点的目标特征向量以及该子节点的父节点的目标特征向量，...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢丽婧，李荣华，李曙光，陈红丽，王宁，修杰，陈光，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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