[發明專利]一種基于高斯混合模型的車輛軌跡預測方法、系統有效
| 申請號： | 201710344538.8 | 申請日： | 2017-05-16 |
| 公開（公告）號： | CN107298100B | 公開（公告）日： | 2019-05-10 |
| 發明（設計）人： | 劉鵬 | 申請（專利權）人： | 開易（北京）科技有限公司 |
| 主分類號： | B60W30/095 | 分類號： | B60W30/095;B60W50/00 |
| 代理公司： | 北京卓唐知識產權代理有限公司 11541 | 代理人： | 唐海力;韓來兵 |
| 地址： | 100000 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 混合 模型 車輛 軌跡 預測 方法 系統 | ||
1.一種基于高斯混合模型的車輛軌跡預測方法，其特征在于，包括如下步驟：
1)將采集得到的軌跡T表示為由：在車輛坐標系的2D平面中的N對時間ti以及當前時間速度vi和角偏量組成，
2)采用表示法描述軌跡，獲得軌跡T的統一表示，
3)基于高斯混合模型分布進行軌跡T的預測，預測未來時刻的速度cv和角偏量
4)通過計算條件分布p(Xf|Xh)的統計特性預測上述cv和/或其中Xf為近似的未來軌跡，Xh為歷史軌跡。
2.根據權利要求1所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述軌跡T表示具體為：
其中對于ti＜ti+1，i＝0，…，N-1。
3.根據權利要求1所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述軌跡T的統一表示具體包括如下步驟：
首先，通過使用表示法描述軌跡，將兩個分量vi、轉換到區間[-1，1]，
其次，應用切比雪夫分解，得到近似系數的兩個m維向量，分別用于速度cv和偏向角
最終，得到特征向量其中系數m＝5。
4.根據權利要求1所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述高斯混合模型分布具體為：
其中，歷史和未來軌跡片段近似為Xh和Xf，
通過計算條件混合密度進行預測件混合密度進行如下預測：
上述參數p(xf|xh)采用高斯混合模型的均值和協方差矩陣的劃分表示，并根據平均值和協方差進行概率軌跡預測。
5.根據權利要求4所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，上述高斯混合模型的平均值
6.根據權利要求4所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，上述高斯混合模型的協方差公式
7.根據權利要求4所述的車輛軌跡預測方法，其特征在于，得到所述高斯混合模型分布前還包括如下操作：
假設速度的預測近似系數的高斯分布為：
其中，m(cv，h)和cov(cv，h)是描述歷史的系數的平均值和協方差的函數。
8.一種基于高斯混合模型的車輛軌跡預測系統，其特征在于，包括：
軌跡預處理單元，用以將采集得到的軌跡T表示為由：在車輛坐標系的2D平面中的N對時間ti以及當前時間速度vi和角偏量組成，
采用表示法描述軌跡，獲得軌跡T的統一表示，
軌跡預測單元，用以基于高斯混合模型分布進行軌跡T的預測，預測未來時刻的速度cv和角偏量
通過計算條件分布p(Xf|Xh)的統計特性預測上述cv和/或其中Xf為近似的未來軌跡，Xh為歷史軌跡。
9.根據權利要求8所述的車輛軌跡預測系統，其特征在于，所述軌跡預處理單元還用以，通過使用表示法描述軌跡，將兩個分量vi、轉換到區間[-1，1]，應用切比雪夫分解，得到近似系數的兩個m維向量，分別用于速度cv和偏向角得到特征向量其中系數m＝5。
10.根據權利要求8所述的車輛軌跡預測系統，其特征在于，還包括：一軌跡數據庫，用以提取歷史和未來的每個時刻的車輛運動模式。
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