[發明專利]一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法

在審

• 申請號: 202111427550.8
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN113963334A
• 公開（公告）日: 2022-01-21
• 發明（設計）人: 趙聰;宋安迪;杜豫川
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 葉敏華

1.一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集不同場景下的全域車輛軌跡數據和對應的高精度車道級地圖數據，以合并作為數據集，通過對數據集中的數據進行預處理，將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；

S2、基于圖神經網絡和注意力機制，構建車輛軌跡缺損數據修補模型；

S3、利用訓練集對車輛軌跡缺損數據修補模型進行迭代訓練、利用驗證集檢驗車輛軌跡缺損數據修補模型的修補效果，以得到參數最優的車輛軌跡缺損數據修補模型；

S4、將測試集或待修補的車輛軌跡數據輸入參數最優的車輛軌跡缺損數據修補模型中，輸出得到對應的修補后全域車輛軌跡完整數據。

2.根據權利要求1所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述全域車輛軌跡數據具體是在一定范圍內多個車輛個體同時運動時，每個車輛個體的運動軌跡組成的時空運動軌跡集合。

3.根據權利要求2所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括以下步驟：

S11、選取不同道路路段，將每個道路路段作為一個場景；

S12、采集不同場景下的全域車輛軌跡數據和對應的高精度車道級地圖數據，以合并作為數據集；

S13、將數據集中存在車輛軌跡缺損的場景對應的數據作為測試集，再對剩余場景對應的數據進行預處理，以得到訓練集和驗證集。

4.根據權利要求3所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述步驟S12具體包括以下步驟：

S121、通過路側感知單元，采集設定時間段內通過道路路段所有車輛的軌跡數據以及該路段的車道級地圖；

將采集的車輛軌跡數據和車道級地圖轉換為基于地面的二維鳥瞰坐標，以得到道路路段對應的全域車輛軌跡數據和高精度車道級地圖數據；

S122、根據步驟S121的方法，采集得到不同道路路段對應的全域車輛軌跡數據和高精度車道級地圖數據，將采集的所有數據合并作為數據集。

5.根據權利要求4所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述步驟S121的具體過程為：

通過路側感知單元，首先采集道路路段的靜態地圖信息，包括該路段區域內的可行駛區域、車道線、車道間的分叉聚合關系；

按照路側感知單元的采集頻率，逐幀采集道路路段上的原始交通數據，并通過目標檢測與追蹤算法獲取路面上所有車輛的位置，對經過路側感知單元視野內的車輛信息進行記錄，包括幀序號、車輛序號、車輛位置信息；

記錄完成后，通過路側感知單元的內參，將車輛的位置信息和靜態地圖信息轉換為以道路為平面的二維鳥瞰坐標，得到該道路路段下的全域車輛軌跡數據和高精度車道級地圖數據。

6.根據權利要求3所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述步驟S13具體包括以下步驟：

S131、根據采集的車輛軌跡數據是否完整，以將不同場景派屬于測試集和初選訓練集，其中，存在車輛軌跡缺損的場景派屬于測試集，剩余的場景派屬于初選訓練集；

S132、遍歷初選訓練集的每一個場景，將每個場景中的部分車輛的部分軌跡進行掩模處理，將掩模后的數據作為數據的輸入、掩模前的數據作為真實值，即將掩模前和掩模后的數據分別定義為待修補數據和真實數據；

之后將初選訓練集按設定比例隨機分為兩部分，分別派屬于最終的訓練集和驗證集。

7.根據權利要求6所述的一種面向路側感知單元的車輛軌跡缺損數據修補方法，其特征在于，所述車輛軌跡缺損具體是指在全域車輛軌跡數據中，存在車輛軌跡中斷。