[發(fā)明專利]一種外部車輛監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010544305.4
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111707258B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 李宇寂;尚秉旭;王洪峰;何柳;陳志新
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/20;G01S19/51;G01S17/06;G06F16/29
• 代理公司: 北京遠智匯知識產(chǎn)權代理有限公司 11659
• 代理人: 范坤坤

本發(fā)明實施例公開了一種外部車輛監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：根據(jù)當前定位信息以及與外部車輛的相對定位信息，確定所述外部車輛的定位信息；根據(jù)記錄的所述外部車輛的歷史軌跡和所述外部車輛的定位信息，擬合所述外部車輛的行駛路線和預測軌跡。本發(fā)明實施例提供的技術方案，根據(jù)記錄的外部車輛的歷史軌跡和外部車輛的定位信息，擬合外部車輛的行駛路線和預測軌跡的準確性高，相對于需要大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練后預測外部車輛的行駛路線和軌跡的方式，本發(fā)明的方式簡單有效，運算量小，實用性強。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及自動駕駛領域，尤其涉及一種外部車輛監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。

背景技術

在復雜的交通環(huán)境中，車輛要想安全快速行駛，首先就要對周圍的環(huán)境有清晰的認知，其次，高級別的自動駕駛系統(tǒng)不僅需要感知外部車輛當前時刻的狀態(tài)，更需要分析外部車輛未來可能的行駛軌跡，判斷是否與自身車輛有碰撞的可能，以便提前做好減速或換道的準備，因此對外部車輛的監(jiān)測在自動駕駛系統(tǒng)中尤其重要。

目前，對外部車輛的監(jiān)測，主要是通過外部車輛的軌跡預測來實現(xiàn)。首先將目標車輛以及外部車輛的歷史軌跡的信息作為長短時記憶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，由網(wǎng)絡預測得到目標車輛以及外部車輛的預測軌跡，然后考慮不同車輛之間的行為交互，利用長短時記憶分類神經(jīng)網(wǎng)絡，得到目標車輛以及外部車輛的行為意圖的概率分布，最后將目標車輛以及外部車輛的預測軌跡和行為意圖融合后輸入多模態(tài)的長短時記憶軌跡預測神經(jīng)網(wǎng)絡，得到最終的外部車輛的預測軌跡的位置信息。

但是上述方法需要大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練后預測外部車輛的行駛路線和軌跡，并且需要高性能的服務器來支撐，增加了軟件實現(xiàn)難度和硬件成本。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種外部車輛監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，以實現(xiàn)對外部車輛的行駛路線和預測軌跡的擬合。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種外部車輛監(jiān)測方法，該方法包括：

根據(jù)當前定位信息以及與外部車輛的相對定位信息，確定所述外部車輛的定位信息；

根據(jù)記錄的所述外部車輛的歷史軌跡和所述外部車輛的定位信息，擬合所述外部車輛的行駛路線和預測軌跡。

第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種外部車輛監(jiān)測裝置，該裝置包括：

定位單元，設置為根據(jù)當前定位信息以及與外部車輛的相對定位信息，確定所述外部車輛的定位信息；

軌跡單元，設置為根據(jù)記錄的所述外部車輛的歷史軌跡和所述外部車輛的定位信息，擬合所述外部車輛的行駛路線和預測軌跡。

第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種電子設備，該電子設備包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，設置為存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)本發(fā)明任意實施例所述的外部車輛監(jiān)測方法。

第四方面，本發(fā)明實施例提供了一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行實現(xiàn)本發(fā)明任意實施例所述的外部車輛監(jiān)測方法。

本發(fā)明實施例提供了一種外部車輛監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，首先根據(jù)當前定位信息以及與外部車輛的相對定位信息，確定所述外部車輛的定位信息，然后根據(jù)記錄的所述外部車輛的歷史軌跡和所述外部車輛的定位信息，擬合所述外部車輛的行駛路線和預測軌跡，由于外部車輛的運動具有連續(xù)性，因此，根據(jù)記錄的外部車輛的歷史軌跡和外部車輛的定位信息，擬合外部車輛的行駛路線和預測軌跡的準確性高，相對于需要大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練后預測外部車輛的行駛路線和軌跡的方式，本發(fā)明的方式簡單有效，運算量小，實用性強。

附圖說明