轨迹融合方法、装置、设备、介质及产品.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114969004A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210583693.6G16Y20/10(2020.01)(22)申请日2022.05.25G16Y40/10(2020.01)G16Y40/20(2020.01)(71)申请人阿里云计算有限公司G16Y40/60(2020.01)地址310024浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12号(72)发明人林沛坤刘挺(74)专利代理机构北京同钧律师事务所16037专利代理师杜叶蕊许怀远(51)Int.Cl.G06F16/215(2019.01)G06F16/29(2019.01)G06N3/04(2006.01)G06Q10/04(2012.01)G06Q50/26(2012.01)G16Y10/40(2020.01)权利要求书3页说明书16页附图5页(54)发明名称轨迹融合方法、装置、设备、介质及产品(57)摘要本申请提供一种轨迹融合方法、装置、设备、介质及产品，涉及到智能交通技术领域。该方法包括：获取感知设备识别到的至少一个车辆的当前车辆运动轨迹；若监测到车辆行驶到感知设备之间的盲区，则确定满足车辆轨迹预测条件或车辆轨迹仿真条件；在满足车辆轨迹预测条件时，对车辆轨迹进行预测，并将获得的当前车辆预测轨迹与对应车辆的当前车辆运动轨迹进行融合，以获得当前第一融合轨迹；在满足车辆轨迹仿真条件时，对车辆轨迹进行微观仿真，并将获得的当前车辆仿真轨迹与对应车辆的当前车辆运动轨迹进行融合，以获得当前第二融合轨迹。通过对车辆轨迹进行预测或微观仿真，可以补全车辆行驶至盲区位置时的车辆轨迹，形成完整车辆轨迹。CN114969004ACN114969004A权利要求书1/3页1.一种轨迹融合方法，其特征在于，包括：获取感知设备识别到的至少一个车辆的当前车辆运动轨迹；若监测到所述车辆行驶到感知设备之间的盲区，则确定满足车辆轨迹预测条件或车辆轨迹仿真条件；在满足车辆轨迹预测条件时，对车辆轨迹进行预测，并将获得的当前车辆预测轨迹与对应车辆的当前车辆运动轨迹进行融合，以获得当前第一融合轨迹；在满足车辆轨迹仿真条件时，对车辆轨迹进行微观仿真，并将获得的当前车辆仿真轨迹与对应车辆的当前车辆运动轨迹进行融合，以获得当前第二融合轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若监测到所述车辆行驶到感知设备之间的盲区，则确定满足车辆轨迹预测条件或车辆轨迹仿真条件，包括：若监测到所述车辆行驶到感知设备之间的盲区，则确定所述盲区范围；若确定所述盲区范围小于或等于第一预设盲区范围阈值，则确定满足车辆轨迹预测条件；若确定所述盲区范围大于第一预设盲区范围阈值，则确定满足车辆轨迹仿真条件。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在满足车辆轨迹预测条件时，对车辆轨迹进行预测，包括：在满足车辆轨迹预测条件时，获取当前车辆运动轨迹及车辆行驶特征信息；根据当前车辆运动轨迹、车辆行驶特征信息及已训练的车辆轨迹预测模型对车辆轨迹进行预测。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前车辆运动轨迹、车辆行驶特征信息及已训练的车辆轨迹预测模型对车辆轨迹进行预测，包括：获取当前车辆运动轨迹对应车辆最近预设帧数的第一车辆行驶特征信息；获取周围车辆最近预设帧数的第二车辆行驶特征信息；将最近预设帧数的第一车辆行驶特征信息和第二车辆行驶特征信息输入到已训练的车辆轨迹预测模型中；通过所述已训练的车辆轨迹预测模型对车辆轨迹进行预测，并输出当前车辆预测轨迹。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在满足车辆轨迹仿真条件时，对车辆轨迹进行微观仿真，包括：在满足车辆轨迹仿真条件时，获取当前车辆运动轨迹、对应车辆当前速度及对应车辆类型；根据所述当前车辆运动轨迹确定对应车辆的当前位置；将所述对应车辆的当前位置、当前速度及车辆类型输入到微观仿真模型中；通过所述微观仿真模型对车辆轨迹进行微观仿真，并输出当前车辆仿真轨迹。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述微观仿真模型包括：跟驰模型、换道模型、交叉口通行模型；所述通过所述微观仿真模型对车辆轨迹进行微观仿真，并输出当前车辆仿真轨迹，包括：采用跟驰模型根据对应车辆的当前位置、当前速度及车辆类型，对车辆轨迹进行跟驰2CN114969004A权利要求书2/3页仿真，以获得当前车辆跟驰轨迹；若根据预先计算的换道概率确定对应车辆满足换道条件，则采用换道模型继续沿着当前车辆跟驰轨迹对车辆轨迹进行换道仿真，以获得当前换道仿真轨迹；若根据预先计算的交叉口通行概率确定对应车辆满足交叉口通行条件，则采用交叉口通行模型继续沿着当前换道仿真轨迹对车辆轨迹进行交叉口通行仿真，以获得并输出当前车辆仿真轨迹。7.根据权利要求6所述的方