[發明專利]行人軌跡預測方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 202111333664.6
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN113895460B
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 韓佳琪;崔茂源;呂穎;高延熹;孔德寶;呂錚;董小瑜
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W30/095
• 代理公司: 北京遠智匯知識產權代理有限公司 11659
• 代理人: 范坤坤

本發明實施例公開了一種行人軌跡預測方法、裝置及存儲介質，該方法包括：獲取目標行人在每一個目標車輛的車輛坐標系中的當前位置坐標，以及目標行人與各目標車輛的當前相對速度；根據當前位置坐標、當前相對速度以及預先構建的風險特征函數，確定下一時刻目標行人與每個目標車輛對應的碰撞風險值；根據碰撞風險值，確定目標行人所對應的避讓概率分布；根據當前相對速度、當前位置坐標以及預先建立的人車交互模型，確定目標行人的避讓運動速度；根據當前相對速度、當前位置坐標、避讓運動速度以及避讓概率分布，確定目標行人的目標預測位置。通過本發明實施例的技術方案，實現了快速且準確的預測行人軌跡的技術效果。

技術領域

本發明實施例涉及智能車輛技術領域，尤其涉及一種行人軌跡預測方法、裝置及存儲介質。

背景技術

典型的自動駕駛系統由環境感知、規劃決策、執行控制三部分組成，行人軌跡預測屬于規劃決策中的一項基礎任務。在混合交通場景下，對行人未來的運動軌跡進行準確、快速的預測，有助于提高自動駕駛汽車的規劃有效性和決策準確性。

在城市道路交通環境中，各種交通標識和信號燈調節著行人與車輛之間的相互作用，傳統的基于模型的預測方法通常是利用這一特征來預測行人未來的軌跡，然而這種方法需要依賴于傳統的交通設備，應用范圍具有局限性。并且，在沒有交通設備的情況下，行人與車輛之間的相互作用則無法進行合理的預測。

由于行人軌跡預測從本質上來講是一個時間序列的問題，近些年來，基于神經網絡的預測方法逐漸應用在自動駕駛領域。目前，利用大型數據集來訓練學習可以做到在任意場景下的行人軌跡的準確預測，但是，這種方法的性能優越性和通用性是以模型可解釋性和計算速度作為代價的。

發明內容

本發明實施例提供了一種行人軌跡預測方法、裝置及存儲介質，以實現快速且準確的預測行人軌跡的技術效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種行人軌跡預測方法，該方法包括：

獲取目標行人在每一個目標車輛的車輛坐標系中的當前位置坐標，以及所述目標行人與各目標車輛的當前相對速度；

根據所述當前位置坐標、所述當前相對速度以及預先構建的風險特征函數，確定下一時刻所述目標行人與每個目標車輛對應的碰撞風險值；其中，所述風險特征函數根據樣本行人和與所述樣本行人相對應的樣本車輛的最小距離以及達到所述最小距離的剩余時間構建；

根據所述碰撞風險值，確定所述目標行人所對應的避讓概率分布；

根據所述當前相對速度、所述當前位置坐標以及預先建立的人車交互模型，確定所述目標行人的避讓運動速度；其中，所述預先建立的人車交互模型根據所述樣本行人的在與所述樣本行人相對應的樣本車輛的車輛坐標系中的樣本位置坐標以及所述樣本行人與所述樣本車輛的樣本相對速度建立；

根據所述當前相對速度、所述當前位置坐標、所述避讓運動速度以及所述避讓概率分布，確定所述目標行人的目標預測位置。

第二方面，本發明實施例還提供了一種行人軌跡預測裝置，該裝置包括：

信息獲取模塊，用于獲取目標行人在每一個目標車輛的車輛坐標系中的當前位置坐標，以及所述目標行人與各目標車輛的當前相對速度；

碰撞風險值確定模塊，用于根據所述當前位置坐標、所述當前相對速度以及預先構建的風險特征函數，確定下一時刻所述目標行人與每個目標車輛對應的碰撞風險值；其中，所述風險特征函數根據樣本行人和與所述樣本行人相對應的樣本車輛的最小距離以及達到所述最小距離的剩余時間構建；

避讓概率確定模塊，用于根據所述碰撞風險值，確定所述目標行人所對應的避讓概率分布；