【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨迹预测，具体涉及车辆周边障碍物的轨迹预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、无人驾驶系统的核心模块包含感知、预测、规控和高精定位等。其中，预测模块主要根据环境感知的结果，负责对车辆、行人及其他障碍物未来的一段时间轨迹进行预测，并将预测结果发布给决策规划或控制模块使用。因此，周边障碍物的轨迹预测结果的实时性和准确性将直接决定无人驾驶车辆和交通参与者的安全。
2、目前，轨迹预测在结构化道路场景下有比较确定的场景研究，例如换道轨迹预测、十字路口轨迹预测等，并且针对这些特定场景有高精度地图信息作为预测信息的参考。然而，在园区道路场景下，道路的结构类型复杂，不能提供精确到车道级别的高精地图，无人驾驶车辆周边的车辆、电动车、行人等障碍物也不是按结构化道路行驶，因此障碍物的轨迹预测就十分复杂。
3、因此，研究能够在园区道路准确预测障碍物轨迹的方法具有极大的实际需求和现实意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种车辆周边障碍物的轨迹预测方法、装置、设备及介质，以解决在复杂结构道路场景中，无法准确预测障碍物行驶轨迹的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种车辆周边障碍物的轨迹预测方法，该方法包括：
3、在检测到车辆周边存在位于交叉路口的障碍物时，获取障碍物的多个候选行驶车道和位姿信息；
4、针对每个候选行驶车道，基于当前候选行驶车道的轨迹信息和位姿信息，得到障碍物与当前候选行驶车道之间的横向距离和航向角偏
5、基于各候选行驶车道对应的横向距离，确定在各候选行驶车道中障碍物的转向得分；
6、针对每个候选行驶车道，根据当前候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和障碍物的转向得分，确定当前候选行驶车道的轨迹得分；
7、根据各候选行驶车道的轨迹得分和位姿信息，得到障碍物的行驶轨迹。
8、从而通过在检测到车辆周边存在位于交叉路口的障碍物时，通过获取障碍物的多个候选行驶车道和位姿信息，来计算各候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和障碍物的转向得分，凭借障碍物的转向得分对障碍物的行驶意图进行量化分析，从而根据各候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和障碍物的转向得分，得到各候选行驶车道的轨迹得分，并根据各候选行驶车道的轨迹得分和位姿信息，生成障碍物的行驶轨迹，实现预测障碍物的行驶轨迹，为自车的无人驾驶路径规划和避障提供指导，避免无人驾驶车辆与障碍物发生碰撞和摩擦。
9、在一种可选的实施方式中，横向距离包括多个时刻的横向距离；根据当前候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和障碍物的转向得分，确定当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
10、根据当前候选行驶车道对应的多个时刻的横向距离，得到横向距离方差值；
11、根据相对转向和障碍物的转向得分，得到当前候选行驶车道的目标转向得分和转向匹配得分；
12、根据横向距离方差值、航向角偏差、目标转向得分和转向匹配得分，得到当前候选行驶车道的轨迹得分。
13、从而可以通过横向距离方差值、航向角偏差、目标转向得分和转向匹配得分，准确计算当前候选行驶车道的轨迹得分，对候选行驶车道进行量化评估，以为障碍物可能的目标行驶车道的选择提供指导。
14、在一种可选的实施方式中，根据横向距离方差值、航向角偏差、目标转向得分和转向匹配得分，得到当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
15、计算航向角偏差与预设比例的乘积，并将乘积、横向距离方差值、目标转向得分以及转向匹配得分的相反数进行求和，得到当前候选行驶车道的轨迹得分。
16、在一种可选的实施方式中，根据相对转向和障碍物的转向得分，得到当前候选行驶车道的目标转向得分和转向匹配得分，包括：
17、基于相对转向对障碍物的转向得分进行更新，得到当前候选行驶车道的目标转向得分；相对转向包括直行、左转和右转；
18、根据障碍物的转向得分，确定障碍物的行驶意图；行驶意图包括直行、左转和右转；
19、将障碍物的行驶意图与相对转向进行比较，并基于比较结果和目标转向得分，计算当前候选行驶车道的转向匹配得分。
20、从而根据相对转向和障碍物的转向得分，得到当前候选行驶车道的目标转向得分和转向匹配得分，通过从障碍物的行驶意图、车道的相对转向以及车道相对转向和障碍物行驶意图的匹配程度这几个方面，来对候选行驶车道进行评估。
21、在一种可选的实施方式中，根据各候选行驶车道的轨迹得分和位姿信息，得到障碍物的行驶轨迹，包括：
22、根据各候选行驶车道的轨迹得分，将轨迹得分最小的候选行驶车道确定为障碍物的目标行驶车道；
23、基于目标行驶车道以及位姿信息中障碍物的位置和航向角，生成障碍物的行驶轨迹。
24、从而通过将轨迹得分最小的候选行驶车道确定为障碍物的目标行驶车道，并基于目标行驶车道以及位姿信息中障碍物的位置和航向角，生成障碍物的行驶轨迹，实现障碍物未来一段时间的行驶轨迹预测，为无人驾驶车辆的路径规划和避障提供参考和指导。
25、在一种可选的实施方式中，位姿信息包括障碍物在多个时刻的位姿信息；针对每个候选行驶车道，基于当前候选行驶车道的轨迹信息和位姿信息，得到障碍物与当前候选行驶车道之间的横向距离和航向角偏差，并确定当前候选行驶车道相对于障碍物的相对转向，包括：
26、针对每个候选行驶车道，基于障碍物在多个时刻的位姿信息和当前候选行驶车道的轨迹信息，得到在每个时刻障碍物与当前候选行驶车道之间的横向距离。
27、从而通过障碍物在多个时刻的位姿信息和当前候选行驶车道的轨迹信息，得到在每个时刻障碍物与当前候选行驶车道之间的横向距离，以对障碍物与车道间的位置变化进行分析。
28、在一种可选的实施方式中，基于各候选行驶车道对应的横向距离，确定在各候选行驶车道中障碍物的转向得分，包括：
29、针对每个候选行驶车道，根据当前候选行驶车道在多个时刻的横向距离，遍历计算最后一个时刻的横向距离与每个时刻的横向距离之间的差值，根据差值计算在当前候选行驶车道中障碍物的转向得分。
30、从而通过多个时刻的障碍物与候选行驶车道之间的横向距离，来得到在该候选行驶车道中障碍物的转向得分，以在后续对障碍物的转向意图进行分析。
31、第二方面，本专利技术提供了一种车辆周边障碍物的轨迹预测装置，该装置包括：
32、获取模块，用于在检测到车辆周边存在位于交叉路口的障碍物时，获取障碍物的多个候选行驶车道和位姿信息；
33、第一处理模块，用于针对每个候选行驶车道，基于当前候选行驶车道的轨迹信息和位姿信息，得到障碍物与当前候选行驶车道之间的横向距离和航向角偏差，并确定当前候选行驶车道相对于障碍物的相对转向；
34、第二处理模块本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆周边障碍物的轨迹预测方法，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，所述横向距离包括多个时刻的横向距离；所述根据当前候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和所述障碍物的转向得分，确定当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述横向距离方差值、所述航向角偏差、所述目标转向得分和所述转向匹配得分，得到当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对转向和所述障碍物的转向得分，得到当前候选行驶车道的目标转向得分和转向匹配得分，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各候选行驶车道的轨迹得分和所述位姿信息，得到障碍物的行驶轨迹，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位姿信息包括障碍物在多个时刻的位姿信息；所述针对每个候选行驶车道，基于当前候选行驶车道的轨迹信息和位姿信息，得到所述障碍物与所述当前候选行驶车道之间的横向距离和航向角偏差，并确定所述当前候选行驶
7.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述基于各候选行驶车道对应的横向距离，确定在各候选行驶车道中所述障碍物的转向得分，包括：
8.一种车辆周边障碍物的轨迹预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的车辆周边障碍物的轨迹预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆周边障碍物的轨迹预测方法，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，所述横向距离包括多个时刻的横向距离；所述根据当前候选行驶车道对应的横向距离、航向角偏差、相对转向和所述障碍物的转向得分，确定当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述横向距离方差值、所述航向角偏差、所述目标转向得分和所述转向匹配得分，得到当前候选行驶车道的轨迹得分，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对转向和所述障碍物的转向得分，得到当前候选行驶车道的目标转向得分和转向匹配得分，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各候选行驶车道的轨迹得分和所述位姿信息，得到障碍物的行驶轨迹，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，胡海龙，林晓鹏，
申请(专利权)人：深圳海星智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。