基于交通情形的图形表示预测道路使用者行为制造技术

基于交通情形的图形表示预测道路使用者行为。用于预测至少一个道路使用者在交通情形中行为的方法包括步骤：获得交通情形的图形表示，其中图形的节点表示道路使用者，图形的边表示道路使用者之间的交互并定义道路使用者之间的邻近度，每个节点与包括多个状态变量的状态相关联，和每个边与多个边属性相关联；至少部分基于以下计算节点状态演变：每个考虑节点的状态的自我演变，其依赖该状态并由自我演变算子来调节；和每个考虑节点与其他节点的交互，其依赖这些其他节点的状态并由交互算子调节；和通过将评估算子应用到图形表示中节点的对应于至少一个道路使用者的状态和/或从这种状态导出的工作产品计算表征该道路使用者行为的至少一个寻求性质。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及根据表征交通情形的测量数据来确定道路使用者的行为。了解其他道路使用者的行为对于计划交通中的自我车辆的下一个动作尤其重要。

技术介绍

1、以至少部分自动化的方式通过交通操纵的车辆需要捕获其周围环境，并且不断地使其自己的动作适配于这些周围环境中的改变。特别地，车辆需要对其他道路使用者的动作做出响应。这些动作通常是由其他道路使用者的计划的某种兴趣所驱动的。然而，关于对交通中的未来行为的兴趣或计划的信息目前仅在非常基本的程度上——即以转向信号的形式——在使用者之间交换。作为结果，预测道路使用者的未来行为是不容易的。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种用于预测至少一个道路使用者在交通情形中的行为的方法。在本文中，术语“道路使用者”包括能够参与道路交通的所有人类驾驶的和至少部分自动化的实体，诸如汽车、卡车、公共汽车、电车、摩托车、自行车、电动踏板车、以及具有或不具有辅助设备(诸如滚轴溜冰鞋或旱冰鞋)的人类。此外，该术语不限于道路的驾驶表面的使用者，而且还涵盖人行道或自行车道的使用者，人行道或自行车道也被本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于预测至少一个道路使用者在交通情形(1)中的行为的方法(100)，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述图形表示(2)是根据以下各项中的一个或多个来计算的：

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法(100)，其中至少一个边的边属性ei，j被配置成编码以下各项：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(100)，其中至少一个边的边属性ei，j包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法(100)，其中至少一个节点v的状态变量包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，其中...

【技术特征摘要】

1.一种用于预测至少一个道路使用者在交通情形(1)中的行为的方法(100)，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述图形表示(2)是根据以下各项中的一个或多个来计算的：

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法(100)，其中至少一个边的边属性ei，j被配置成编码以下各项：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(100)，其中至少一个边的边属性ei，j包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法(100)，其中至少一个节点v的状态变量包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，其中自我演变算子θ和/或交互算子θedge和/或评估算子φ包括经训练的神经网络。

7.根据权利要求6所述的方法(100)，其中节点v的状态h变量和/或边(i，j)的边属性ei，j包括隐藏变量，所述隐藏变量与道路使用者i，j的可观测性质、相应地道路使用者i，j之间的一段道路的可观测性质没有直接关系。

8.根据权利要求6至7中任一项所述的方法(100)，其中交互算子θedge包括具有至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·齐普费尔，A·雷廷格，C·亨森，F·赫特兰，J·卢埃汀，L·哈利拉杰，S·施米德，S·托马，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：