[發明專利]一種智能交通管理方法、裝置、計算機及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010801029.5
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN111898835B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 由長喜
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/687
• 分類號: G06F16/687;G06F10/04;G08G1/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

本申請實施例公開了一種智能交通管理方法、裝置、計算機及可讀存儲介質，涉及自動駕駛技術，該方法包括：獲取第一交通工具的運行車道區域，基于第一交通工具及運行車道區域建立道路坐標系，獲取第二交通工具的預測軌跡；將預測軌跡映射到道路坐標系，根據映射結果建立第二交通工具對應的局部坐標系，根據局部坐標系獲取預測軌跡出現在運行車道區域的軌跡交叉概率；根據軌跡交叉概率從第二交通工具中確定引導交通工具；引導交通工具是指引導第一交通工具行駛路線的交通工具。采用本申請，提高了針對當前交通工具選擇引導交通工具的決策容錯性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種智能交通管理方法、裝置、計算機及可讀存儲介質。

背景技術

自動駕駛車輛又稱無人駕駛車輛或電腦駕駛車輛等，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能車輛，隨著科技的發展，針對自動駕駛車輛的研發也越來越廣泛，其中，無人駕駛一般劃分為第0級(Level 0，L0)至第5級(Level 5，L5)，即從無自動化到完全自動化。其中，現有的自動駕駛車輛技術一般是基于凱迪拉克的CT6自動駕駛系統或特斯拉(Tesla)的自動駕駛(Autopilot)系統等。例如，Autopilot系統依賴于復雜的傳感器配置，以獲取障礙物與車道線路的位置關系。目前致力于開發L3及以上無人駕駛技術的公司和機構一般對傳感器配置的投入較多，即傳感器配置較為全面，并且使用激光雷達，使得該無人駕駛技術的開發成本往往很高，短期內難以實現大規模量產。而如果使用較低的傳感器配置方案，會導致對障礙物的狀態估計精度較低，不確定性較大，即確定當前車輛的引導車的決策容錯性較低。

發明內容

本申請實施例提供了一種智能交通管理方法、裝置、計算機及可讀存儲介質，可以提高確定當前車輛的引導車時的決策容錯性。

本申請實施例一方面提供了一種智能交通管理方法，該方法包括：

獲取第一交通工具的運行車道區域，基于第一交通工具及運行車道區域建立道路坐標系，獲取第二交通工具的預測軌跡；

將預測軌跡映射到道路坐標系，根據映射結果建立第二交通工具對應的局部坐標系，根據局部坐標系獲取預測軌跡出現在運行車道區域的軌跡交叉概率；

根據車道同向概率從第二交通工具中確定引導交通工具；引導交通工具是指引導第一交通工具行駛路線的交通工具。

其中，獲取第一交通工具的運行車道區域，基于第一交通工具及運行車道區域建立道路坐標系，包括：

獲取第一交通工具所在的第一車道線路信息，根據第一交通工具的行駛方向，從第一車道線路信息中獲取第一交通工具的運行車道區域；

以第一交通工具作為坐標原點，以第一車道線路信息的中心線作為坐標縱軸，將坐標縱軸對應的法線作為坐標橫軸，根據坐標原點、坐標橫軸以及坐標縱軸，建立道路坐標系。

其中，獲取第二交通工具的預測軌跡，包括：

獲取第二交通工具的歷史運行軌跡及歷史交通位置，根據歷史運行軌跡及歷史交通位置，確定第二交通工具的歷史運行速度信息；

根據第二交通工具所在的第二車道線路信息及歷史運行速度信息，確定第二交通工具的預測軌跡。

其中，根據第二交通工具所在的第二車道線路信息及歷史運行速度信息，確定第二交通工具的預測軌跡，包括：

根據第二交通工具所在的第二車道線路信息及歷史運行軌跡，確定第二交通工具的位置均值及位置方差；

根據位置均值及位置方差確定基本概率密度函數，根據歷史運行速度信息調整基本概率密度函數，得到預測概率密度函數，將預測概率密度函數對應的軌跡確定為第二交通工具的預測軌跡。

其中，該預測軌跡包括至少兩個預測點；