[發(fā)明專利]行駛軌跡的預測方法、裝置及自動駕駛車輛

在審

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• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112687121A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設計）人: 韓志華;徐修信;黃文歡
• 申請（專利權）人: 蘇州摯途科技有限公司
• 主分類號: G08G1/0967
• 分類號: G08G1/0967;G08G1/01;H04W4/46;B60W30/095;B60W40/10;B60W40/105;B60W50/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 董艷芳

本發(fā)明涉及自動駕駛技術領域，尤其是涉及一種行駛軌跡的預測方法、裝置及自動駕駛車輛。該方法包括：獲取目標車輛的行駛特征信息；其中，該行駛特征信息包括位置、車速和轉(zhuǎn)向角；該轉(zhuǎn)向角為車輪轉(zhuǎn)角或方向盤轉(zhuǎn)角；根據(jù)該行駛特征信息預測該目標車輛的行駛軌跡。本發(fā)明實施例通過利用目標車輛的轉(zhuǎn)向角(例如車輪轉(zhuǎn)角或者方向盤轉(zhuǎn)角)預測目標車輛未來的行駛軌跡，因目標車輛的轉(zhuǎn)向角相比于現(xiàn)有技術中所用的車輛航向角，更能準確反應目標車輛的轉(zhuǎn)向意圖，可以提高對目標車輛的行駛軌跡進行預測的準確度，從而可以根據(jù)該預測的行駛軌跡更準確地判斷是否會與該目標車輛相撞，以緩解行駛車輛不當減速的情況，提高了乘客的乘車體驗。

技術領域

本發(fā)明屬于自動駕駛技術領域，尤其是涉及一種行駛軌跡的預測方法、裝置及自動駕駛車輛。

背景技術

隨著汽車保有量的日益增加，道路交通環(huán)境趨于密集化，對車輛自動駕駛的軌跡預測技術也提出了更高的要求。在車輛的自動行駛過程中，能對周圍車輛的運行軌跡進行正確預測，是用戶獲得良好駕駛體驗的基礎。

在路口會車時，用于自動駕駛的車輛控制系統(tǒng)，常規(guī)的預測方式是通過車輛本身的感知系統(tǒng)(自動駕駛預測系統(tǒng))，獲取本身車輛周圍車輛的速度、車輛航向角、位置等，并將這些參量輸入到軌跡預測模型中，對應輸出每輛車輛的多條預測軌跡路線，以及每條軌跡路線的概率值。但是，這種預測方式的在某些場景下容易預測錯誤，例如，當車輛在較窄的路口需要右轉(zhuǎn)彎時，車輛可能會先向左轉(zhuǎn)一個小幅度，再右轉(zhuǎn)，以便順利通過路口。由于車輛先向左轉(zhuǎn)動一個幅度，使得此時車輛航向角偏向左側(cè)，所以預測出的軌跡向左轉(zhuǎn)的概率會更大，從而導致預測軌跡錯誤。如果因為對本車形式軌跡預測錯誤，導致判斷本車會與其他車輛發(fā)生碰撞時，則會使本車做出減速的動作，從而導致不必要的減速，影響乘客體驗。

整體而言，現(xiàn)有車輛行駛軌跡的預測方式，還存在預測準確率較低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種行駛軌跡的預測方法、裝置及自動駕駛車輛，可以提高車輛行駛軌跡的預測準確率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種行駛軌跡的預測方法，包括：取目標車輛的行駛特征信息；其中，該行駛特征信息包括位置、車速和轉(zhuǎn)向角；該轉(zhuǎn)向角為車輪轉(zhuǎn)角或方向盤轉(zhuǎn)角；根據(jù)該行駛特征信息預測該目標車輛的行駛軌跡。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，上述獲取目標車輛的行駛特征信息的步驟，包括：接收該目標車輛發(fā)送的V2V信息；其中，該V2V信息為車輛對車輛通信的信息；從該V2V信息，提取該目標車輛的行駛特征信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，該根據(jù)該行駛特征信息預測該目標車輛的行駛軌跡的步驟，包括：將該目標車輛的位置、車速和轉(zhuǎn)向角輸入預先訓練好的第一軌跡預測模型，輸出預設第一數(shù)目的第一預測行駛軌跡，以及與該第一預測行駛軌跡對應的概率值；根據(jù)該預設第一數(shù)目的第一預測行駛軌跡和該第一預測行駛軌跡對應的概率值，確定該目標車輛的預測行駛軌跡。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，該根據(jù)該預設第一數(shù)目的第一預測行駛軌跡和該第一預測行駛軌跡對應的概率值，確定該目標車輛的預測行駛軌跡的步驟，包括：將數(shù)值最大的該概率值對應的第一預測行駛軌跡確定為該目標車輛的預測行駛軌跡。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，該行駛特征信息還包括車輛航向角，該根據(jù)該行駛特征信息預測該目標車輛的行駛軌跡的步驟，包括：將該目標車輛的位置、車速和該車輛航向角輸入預先訓練好的第二軌跡預測模型，輸出預設第二數(shù)目的第二預測行駛軌跡，以及與該第二預測行駛軌跡對應的概率值；從該預設第二數(shù)目的第二預測行駛軌跡中，篩選出與該轉(zhuǎn)向角相匹配的行駛軌跡；其中，如果該第二預測行駛軌跡對應的車輛航向角與該第二預測行駛軌跡對應的轉(zhuǎn)向角之間的夾角小于預設角度值，確定該第二預測行駛軌跡與該轉(zhuǎn)向角相匹配；根據(jù)篩選出的該行駛軌跡和該行駛軌跡對應的概率值，確定該目標車輛的預測行駛軌跡。