[發明專利]車輛路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202310265297.3
• 申請日: 2023-03-13
• 公開（公告）號: CN116399360A
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 賈凡;汪天才;李帥霖
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34;G06V10/46;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 王婷婷

本申請公開一種車輛路徑規劃方法，包括：獲取采集圖像；分別提取每個采集圖像的二維圖像特征；將多個初始特征以及各個二維圖像特征輸入預測模型的編碼網絡，通過預測模型的編碼網絡進行特征編碼融合，獲得每個初始特征對應的目標特征；表征以目標車輛為基準、目標車輛相對于周邊對象的方位信息的第一目標特征以及目標車輛的前進方向信息輸入預測模型的第一路徑預測網絡，獲得目標車輛的移動路徑。本申請可以通過特征編碼融合操作構建表征車輛所處的周邊環境中物體對象的方位的目標特征，利用目標特征中的第一目標特征進行路徑規劃，保證了路徑規劃結果的準確性，由于二維圖像特征的提取難度較低，則本申請降低了計算量，提高了路徑規劃效率。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種車輛路徑規劃方法、計算機可讀存儲介質、電子設備及計算機程序產品。

背景技術

自動駕駛是人工智能技術廣泛應用的領域，而車輛行駛路徑規劃則是自動駕駛功能實現的重要環節。

目前，可以將高清鳥瞰圖(BEV，Bird's?Eye?View)作為規劃模型的輸入，提取三維的BEV特征，基于BEV特征實現路徑規劃。

但是，BEV特征的提取難度較大，BEV特征參與路徑規劃會導致運算量過大，降低了路徑規劃效率。

發明內容

本申請實施例提供一種車輛路徑規劃方法、計算機可讀存儲介質、電子設備及計算機程序產品，以實現降低運算量過大，提高路徑規劃效率的目的。

根據本申請的第一方面，公開了一種車輛路徑規劃方法，包括：

獲取目標車輛上裝載的圖像采集裝置采集的不同視角的采集圖像；

分別提取每個所述采集圖像的二維圖像特征；

將多個初始特征以及各個所述二維圖像特征輸入預測模型的編碼網絡，通過所述預測模型的編碼網絡進行特征編碼融合，獲得每個所述初始特征對應的目標特征；所述目標特征包括：第一目標特征，所述第一目標特征表征以所述目標車輛為基準、所述目標車輛相對于周邊對象的方位信息；

將所述第一目標特征以及所述目標車輛的前進方向信息輸入所述預測模型的第一路徑預測網絡，通過所述第一路徑預測網絡對所述目標車輛的路徑進行預測，獲得所述目標車輛的移動路徑。

根據本申請的第二方面，公開了一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序，所述程序被所述處理器執行時實現如第一方面中車輛路徑規劃方法的步驟。

根據本申請的第三方面，公開了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有程序，所述程序被所述處理器執行時實現如第一方面中車輛路徑規劃方法的步驟。

根據本申請的第四方面，公開了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面中車輛路徑規劃方法的步驟。

本申請實施例中，可以基于目標車輛上裝載的圖像采集裝置拍攝的采集圖像，提取二維圖像特征，并且根據預設的初始特征以及二維圖像特征進行特征編碼融合，獲得與每個初始特征對應的目標特征，目標特征中包含用于以目標車輛為基準，表征目標車輛相對于周邊的物體對象的方位的第一目標特征，將第一目標特征以及目標車輛的前進方向，輸入路徑預測網絡，則可以獲得目標車輛規避周邊的物體對象進行移動的移動路徑。本申請可以通過特征編碼融合操作，基于初始特征和二維圖像特征構建表征車輛所處的周邊環境中物體對象的方位的目標特征，最后利用目標特征中的第一目標特征進行路徑規劃，保證了路徑規劃結果的準確性，由于從采集圖像中提取二維圖像特征的難度較低，則本申請在保證了路徑規劃的準確性的基礎上，大大降低了計算量，提高了路徑規劃效率。

附圖說明

圖1是本申請的一些實施例的一種車輛路徑規劃方法的流程圖；