一种障碍物轨迹预测系统技术方案

本说明书实施例提供一种障碍物轨迹预测系统，包括第一处理设备、消息中间件和第二处理设备；其中，第一处理设备包括：数据获取模块，获取障碍物的障碍物数据和对应的环境数据；特征构建模块，基于障碍物数据和环境数据，构建障碍物对应的障碍物特征，并通过消息中间件将障碍物特征发送至第二处理设备；轨迹确定模块，从第二处理设备接收障碍物对应的初步轨迹预测结果，并进行后处理以确定障碍物对应的目标轨迹预测结果；第二处理设备包括：数据处理模块，通过消息中间件从特征构建模块接收障碍物特征；基于障碍物特征，通过轨迹预测模型确定障碍物对应的初步轨迹预测结果；并通过消息中间件将初步轨迹预测结果发送至第一处理设备。

【技术实现步骤摘要】

本说明书涉及自动驾驶，特别涉及一种障碍物轨迹预测系统。

技术介绍

1、障碍物轨迹预测可以有效提升车辆自动驾驶的安全性和流畅度。然而，障碍物轨迹预测不仅需要大规模的并行计算能力用于处理复杂的车道拓扑关系，还要有充足的内存资源和cpu计算资源用于处理大量的障碍物数据和环境数据，使得用于部署障碍物轨迹预测的处理设备由于复杂的计算资源分配和调度问题造成推理效率低下，影响自动驾驶系统的运行效率。

2、因此，希望提供一种障碍物轨迹预测系统，可以实现提高障碍物轨迹预测的效率。

技术实现思路

1、本说明书一个或多个实施例提供一种障碍物轨迹预测系统，所述系统包括：系统包括第一处理设备、消息中间件和第二处理设备；其中，第一处理设备包括：数据获取模块，获取障碍物的障碍物数据和对应的环境数据；特征构建模块，基于障碍物数据和环境数据，构建障碍物对应的障碍物特征，并通过消息中间件将障碍物特征发送至第二处理设备；轨迹确定模块，从第二处理设备接收障碍物对应的初步轨迹预测结果，并进行后处理以确定障碍物对应的目标轨迹预测结果；第二处本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述系统包括第一处理设备、消息中间件和第二处理设备；其中，

2.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述第一处理设备的CPU资源算力大于所述第二处理设备的CPU资源算力，所述第二处理设备包括GPU流式处理器。

3.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，

4.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述数据处理模块包括推理框架，所述推理框架在流式处理器上运行。

5.如权利要求4所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述推理框架的运行过程通过共享存储器实现。

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【技术特征摘要】

1.一种障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述系统包括第一处理设备、消息中间件和第二处理设备；其中，

2.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述第一处理设备的cpu资源算力大于所述第二处理设备的cpu资源算力，所述第二处理设备包括gpu流式处理器。

3.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，

4.如权利要求1所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述数据处理模块包括推理框架，所述推理框架在流式处理器上运行。

5.如权利要求4所述的障碍物轨迹预测系统，其特征在于，所述推理框架的运行过程通过共享存储器实现。

6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文通，朱晓龙，刘羿，何贝，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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