[發(fā)明專利]面向人自混雜環(huán)境的自行車軌跡預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910084231.8
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109948830B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王曉原;劉亞奇;夏媛媛;郭永青;韓俊彥;劉士杰;劉善良
• 申請（專利權(quán)）人: 青島科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G08G1/01;G06F30/20
• 代理公司: 北京易捷勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11613
• 代理人: 齊勝杰

1.一種面向人自混雜環(huán)境的自行車軌跡預(yù)測方法，其特征在于，所述方法，包括：

S101，采集目標(biāo)自行車的第一數(shù)據(jù)；

S102，確定所述目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體之間的第二數(shù)據(jù)；

S103，確定目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體之間的交通相態(tài)；

S104，根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)、所述第二數(shù)據(jù)、所述交通相態(tài)以及預(yù)先建立的自行車軌跡預(yù)測模型，預(yù)測所述目標(biāo)自行車的運行軌跡；

所述第一數(shù)據(jù)包括：目標(biāo)自行車騎行者類型、目標(biāo)自行車騎行者握力、目標(biāo)自行車騎行者剎車力度、目標(biāo)自行車騎行者蹬頻、目標(biāo)自行車前輪轉(zhuǎn)角、目標(biāo)自行車橫向位移、縱向位移以及運行速度；

所述第二數(shù)據(jù)包括：興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體類型、目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對橫向距離、目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對縱向距離以及目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對速度；

所述目標(biāo)自行車騎行者類型為：保守型，或者，穩(wěn)健性，或者，激進(jìn)型；

所述目標(biāo)自行車前輪轉(zhuǎn)角為轉(zhuǎn)角大，或者，轉(zhuǎn)角中，或者，轉(zhuǎn)角小；

所述興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體類型為自行車，或者，行人；

所述目標(biāo)自行車騎行者剎車力度為力度大，或者，力度中，或者，力度小；

所述目標(biāo)自行車騎行者蹬頻為蹬頻大，或者，蹬頻中，或者，蹬頻小；

所述目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對橫向距離為相對橫向距離遠(yuǎn)，或者，相對橫向距離中，或者，相對橫向距離近；

所述目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對縱向距離為相對縱向距離遠(yuǎn)，或者，相對縱向距離中，或者，相對縱向距離近；

所述興趣感應(yīng)區(qū)域的確定方法如下：

根據(jù)所述目標(biāo)自行車騎行者騎車時的最大停車密度和最大外廓尺寸將路段虛擬區(qū)劃為寬度分別為1米的左側(cè)區(qū)域、中間區(qū)域、右側(cè)區(qū)域；

基于左、中、右側(cè)三塊區(qū)域，劃分為以所述目標(biāo)自行車前輪軸所在位置為基點的右前側(cè)子區(qū)域、右后側(cè)子區(qū)域、右次后側(cè)子區(qū)域、前側(cè)子區(qū)域、后側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域、左后側(cè)子區(qū)域、左次后側(cè)子區(qū)域；

所述S103包括：

S103-1，基于興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體類型、目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對速度、目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對橫向距離、目標(biāo)自行車與興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體相對縱向距離，利用模糊推理規(guī)則計算興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體類型對所述目標(biāo)自行車的作用粒度

S103-2，根據(jù)確定所述交通相態(tài)，

其中，i為所述目標(biāo)自行車位于的路段虛擬區(qū)的標(biāo)識，i區(qū)域為左側(cè)區(qū)域，或者，中間區(qū)域，或者，右側(cè)區(qū)域，n為興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)其他交通實體的標(biāo)識，為左前側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為左后側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為左次后側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為前側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為后側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為右前側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為右后側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度，為右次后側(cè)區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度；

所述S103-2包括：

S103-2-1，根據(jù)確定交通相態(tài)的場強類型；

S103-2-2，根據(jù)所述場強類型確定交通相態(tài)；

其中，所述場強類型分為強排斥場強、中排斥場強、弱排斥場強、零場強、弱吸引場強、中吸引場強、強吸引場強；

j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于區(qū)間[-1,-0.8)中，則場強類型為強排斥場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于區(qū)間[-0.8,-0.4)中，則場強類型為中排斥場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于區(qū)間[-0.4,0)中，則場強類型為弱排斥場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度為0，則場強類型為零場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于(0,0.3]中，則場強類型為弱吸引場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于(0.3,0.7]中，則場強類型為中吸引場強，j區(qū)域?qū)ξ挥趇區(qū)域內(nèi)的所述目標(biāo)自行車的作用粒度位于(0.7,1]中，則場強類型為強吸引場強；j為興趣感應(yīng)區(qū)域標(biāo)識，j區(qū)域為右前側(cè)子區(qū)域，或者，右后側(cè)子區(qū)域，或者，右次后側(cè)子區(qū)域，或者，前側(cè)子區(qū)域，或者，后側(cè)子區(qū)域，或者，左前側(cè)子區(qū)域，或者，左后側(cè)子區(qū)域，或者，左次后側(cè)子區(qū)域；

若場強類型為強排斥場強、中排斥場強、弱排斥場強，則確定形成排斥場；

若場強類型為弱吸引場強、中吸引場強、強吸引場強，則確定形成吸引場；

所述交通相態(tài)為：

i區(qū)域為中間區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場，右前側(cè)子區(qū)域形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場，左前側(cè)子區(qū)域形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域形成吸引場，左前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，左前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場，前側(cè)子區(qū)域形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，左前側(cè)子區(qū)域形成吸引場，前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，右前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；或者，

i區(qū)域為中間區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；或者，

i區(qū)域為左側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場；或者，

i區(qū)域為左側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域形成吸引場，右前側(cè)子區(qū)域形成排斥場；或者，

i區(qū)域為左側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域形成排斥場，右前側(cè)子區(qū)域形成吸引場；或者，

i區(qū)域為左側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、右前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；或者，

i區(qū)域為右側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域均形成吸引場；或者，

i區(qū)域為右側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域形成吸引場，左前側(cè)子區(qū)域形成排斥場；或者，

i區(qū)域為右側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域形成排斥場，左前側(cè)子區(qū)域形成吸引場；或者，

i區(qū)域為右側(cè)區(qū)域，前側(cè)子區(qū)域、左前側(cè)子區(qū)域均形成排斥場；

自行車軌跡預(yù)測模型的建立方法如下：

S100-1，每隔預(yù)設(shè)時間采集一次樣本數(shù)據(jù)，形成樣本數(shù)據(jù)集合；

S100-2，根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集合，采用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理計算樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車橫向位移概率、縱向位移概率以及速度變化概率；

S100-3，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車橫向位移概率、縱向位移概率以及速度變化概率得到樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車軌跡預(yù)測，建立自行車軌跡預(yù)測模型；

任一樣本數(shù)據(jù)包括第三數(shù)據(jù)、第四數(shù)據(jù)、樣本交通相態(tài)；

所述第三數(shù)據(jù)包括：樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者類型、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者握力、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者剎車力度、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者蹬頻、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車前輪轉(zhuǎn)角、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車橫向位移、縱向位移以及運行速度；

所述第四數(shù)據(jù)包括：樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體類型、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車與樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體相對橫向距離、樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車與樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體相對縱向距離以及樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車與樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體相對速度；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者類型為：保守型，或者，穩(wěn)健性，或者，激進(jìn)型；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車前輪轉(zhuǎn)角為轉(zhuǎn)角大，或者，轉(zhuǎn)角中，或者，轉(zhuǎn)角小；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體類型為自行車，或者，行人；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者剎車力度為力度大，或者，力度中，或者，力度小；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車騎行者蹬頻為蹬頻大，或者，蹬頻中，或者，蹬頻小；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車與樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體相對橫向距離為相對橫向距離遠(yuǎn)，或者，相對橫向距離中，或者，相對橫向距離近；

所述樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的自行車與樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的其他交通實體相對縱向距離為相對縱向距離遠(yuǎn)，或者，相對縱向距離中，或者，相對縱向距離近；

動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理過程為：

其中，T為采集樣本數(shù)據(jù)的總次數(shù)，1≤t≤T，M為動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中觀測節(jié)點的數(shù)量，1≤m≤M，K為動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中隱藏節(jié)點的數(shù)量，1≤k≤K，x_tk為X_tk的取值狀態(tài)，X_tk為隱藏節(jié)點k在第t次采集的樣本數(shù)據(jù)中的取值，y_tm為觀測變量Y_tm的取值，Y_tm為第t次采集時觀測節(jié)點m的觀測變量，y_tm0為Y_tm0的取值，Y_tm0為第t次采集時觀測節(jié)點m的觀測值，π(Y_tm)為Y_tm父節(jié)點，π(X_tk)為X_tk父節(jié)點，P(Y_tm0＝y(tǒng)_tm)為Y_tm的連續(xù)觀測值屬于y_tm的隸屬度，P(x_tk|π(X_tk))為x_tk在父節(jié)點π(X_tk)下的條件概率，P(y_tm|π(Y_tm))為y_tm在父節(jié)點π(Y_tm)下的條件概率；

隸屬度y_tm,min為所有樣本數(shù)據(jù)中y_tm的最小值，y_tm,max為所有樣本數(shù)據(jù)中y_tm的最大值，為所有樣本數(shù)據(jù)中y_tm的均值。