本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛，特別是涉及一種周車軌跡預(yù)測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、自動(dòng)駕駛車輛有利于提升道路通行效率、減少能源消耗，并提升道路交通安全水平，是未來車輛的重要發(fā)展方向。自動(dòng)駕駛車輛的軟件架構(gòu)包括感知層、決策層、規(guī)劃層和控制層。感知層利用車輛傳感器(如雷達(dá)、攝像頭和通訊等)來感知周圍環(huán)境和車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。決策層根據(jù)感知到的障礙物確定最佳行駛決策。規(guī)劃層基于感知和決策結(jié)果規(guī)劃無碰撞、符合車輛動(dòng)力學(xué)約束的行駛軌跡?？刂茖痈鶕?jù)規(guī)劃軌跡對(duì)執(zhí)行器(如轉(zhuǎn)向、制動(dòng)驅(qū)動(dòng)等)進(jìn)行控制，以減小實(shí)際軌跡與規(guī)劃軌跡的誤差。預(yù)測(cè)層作為感知和規(guī)劃之間的橋梁，接收感知模塊的周車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和高精度地圖模塊的道路結(jié)構(gòu)信息，預(yù)測(cè)周車未來的駕駛行為或運(yùn)動(dòng)軌跡，為自動(dòng)駕駛車輛的高效、準(zhǔn)確決策提供了基礎(chǔ)。因此軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性直接影響著自動(dòng)駕駛車輛的行車安全性?，F(xiàn)有的軌跡預(yù)測(cè)方法還存在預(yù)測(cè)分布精度低、邊界可解釋性差、輸入較長(zhǎng)序列時(shí)計(jì)算量大以及推理速度慢的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種周車軌跡預(yù)測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，提高了周圍車輛的預(yù)測(cè)軌跡的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高了自動(dòng)駕駛的行車的安全性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種周車軌跡預(yù)測(cè)方法，包括：

4、對(duì)歷史軌跡數(shù)據(jù)集中每條路徑參考線，采用蒙特卡洛模擬法和五次多項(xiàng)式方法生成后驗(yàn)軌跡簇；

5、根據(jù)所述后驗(yàn)軌跡簇確定每條路徑參考線的后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)，并將后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

6、以每條路徑參考線中起點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)間序列為輸入，后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)為輸出訓(xùn)練tcn-transformer網(wǎng)絡(luò)，得到軌跡分布參數(shù)預(yù)測(cè)模型；

7、將目標(biāo)車輛起點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)間序列輸入所述軌跡分布參數(shù)預(yù)測(cè)模型，得到所述目標(biāo)車輛的鄰車的預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)；所述目標(biāo)車輛為自動(dòng)駕駛車輛的周車之一。

8、可選地，對(duì)歷史軌跡數(shù)據(jù)集中每條路徑參考線，采用蒙特卡洛模擬法和五次多項(xiàng)式方法生成后驗(yàn)軌跡簇，具體包括：

9、以每條路徑參考線的起點(diǎn)狀態(tài)為采樣中心，采用蒙特卡洛模擬法對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間范圍內(nèi)的終點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行多次隨機(jī)采樣；

10、利用五次多項(xiàng)式方法，根據(jù)每條路徑參考線的起點(diǎn)狀態(tài)和終點(diǎn)狀態(tài)的多次隨機(jī)采樣結(jié)果，生成所述后驗(yàn)軌跡簇。

11、可選地，所述起點(diǎn)狀態(tài)包括起點(diǎn)的位置、速度、加速度和與鄰車的相對(duì)位置；

12、所述終點(diǎn)狀態(tài)包括終點(diǎn)的位置、速度和加速度。

13、可選地，根據(jù)所述后驗(yàn)軌跡簇確定每條路徑參考線的后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)，具體包括：

14、采用約束條件對(duì)所述后驗(yàn)軌跡簇中軌跡進(jìn)行篩選；

15、對(duì)篩選后的后驗(yàn)軌跡簇進(jìn)行離散；

16、根據(jù)離散后的后驗(yàn)軌跡簇確定后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)。

17、可選地，所述后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)包括軌跡的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)性系數(shù)。

18、可選地，所述tcn-transformer網(wǎng)絡(luò)包括transformer編碼器、時(shí)間卷積編碼器、第一多頭注意力層和transformer解碼器；

19、所述transformer編碼器和所述時(shí)間卷積編碼器均用于輸入時(shí)間序列；所述transformer編碼器包括依次連接的第一注意力層和第二注意力層；所述時(shí)間卷積編碼器包括依次連接的第一時(shí)間卷積層、第二時(shí)間卷積層、第三時(shí)間卷積層和第四時(shí)間卷積層，所述時(shí)間卷積編碼器還包括1×1卷積層和第一線性層，所述第一時(shí)間卷積層和所述1×1卷積層均用于輸入時(shí)間序列，所述1×1卷積層的輸出和所述第四時(shí)間卷積層的輸出求和后與所述第一線性層的輸入連接，所述第一線性層的輸出與所述第一多頭注意力層的輸入連接；所述第二注意力層和所述第一多頭注意力層的輸出均與所述transformer解碼器連接；

20、所述transformer解碼器包括依次連接的第三注意力層、第二多頭注意力層、第四注意力層和第二線性層。

21、可選地，訓(xùn)練tcn-transformer網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)包括負(fù)對(duì)數(shù)似然項(xiàng)和分布參數(shù)正則項(xiàng)；所述負(fù)對(duì)數(shù)似然項(xiàng)為預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)與位置真值之間的匹配程度；所述分布參數(shù)正則項(xiàng)根據(jù)預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)和后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)的均分誤差確定。

22、本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

23、本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

24、本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

25、根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

26、本發(fā)明采用蒙特卡洛模擬法和五次多項(xiàng)式方法生成后驗(yàn)軌跡簇，增加了軌跡的隨機(jī)性，根據(jù)后驗(yàn)軌跡簇確定每后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)，并將后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)；提高了軌跡分布參數(shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確從，從而提高了周圍車輛的預(yù)測(cè)軌跡的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高了自動(dòng)駕駛的行車的安全性。

技術(shù)特征：

1.一種周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，對(duì)歷史軌跡數(shù)據(jù)集中每條路徑參考線，采用蒙特卡洛模擬法和五次多項(xiàng)式方法生成后驗(yàn)軌跡簇，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述起點(diǎn)狀態(tài)包括起點(diǎn)的位置、速度、加速度和與鄰車的相對(duì)位置；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)所述后驗(yàn)軌跡簇確定每條路徑參考線的后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)包括軌跡的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)性系數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述tcn-transformer網(wǎng)絡(luò)包括transformer編碼器、時(shí)間卷積編碼器、第一多頭注意力層和transformer解碼器；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，訓(xùn)練tcn-transformer網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)包括負(fù)對(duì)數(shù)似然項(xiàng)和分布參數(shù)正則項(xiàng)；所述負(fù)對(duì)數(shù)似然項(xiàng)為預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)與位置真值之間的匹配程度；所述分布參數(shù)正則項(xiàng)根據(jù)預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)和后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)的均分誤差確定。

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的周車軌跡預(yù)測(cè)方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種周車軌跡預(yù)測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)歷史軌跡數(shù)據(jù)集中每條路徑參考線，采用蒙特卡洛模擬法和五次多項(xiàng)式方法生成后驗(yàn)軌跡簇；根據(jù)后驗(yàn)軌跡簇確定每條路徑參考線的后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)，并將后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)；以每條路徑參考線中起點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)間序列為輸入，后驗(yàn)軌跡分布參數(shù)為輸出訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到軌跡分布參數(shù)預(yù)測(cè)模型；將目標(biāo)車輛起點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)間序列輸入軌跡分布參數(shù)預(yù)測(cè)模型，得到目標(biāo)車輛的鄰車的預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)；根據(jù)預(yù)測(cè)軌跡分布參數(shù)確定目標(biāo)車輛的周圍車輛的預(yù)測(cè)軌跡。本發(fā)明提高了周圍車輛的預(yù)測(cè)軌跡的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高了自動(dòng)駕駛的行車的安全性。

技術(shù)研發(fā)人員：張雷,王震坡,袁恒
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/6/26