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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113753038A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202110282171.8(22)申请日2021.03.16(71)申请人京东鲲鹏(江苏)科技有限公司地址215500江苏省苏州市常熟市东南街道云深路2号(72)发明人朱伟铖(74)专利代理机构北京派特恩知识产权代理有限公司11270代理人周丽莎张颖玲(51)Int.Cl.B60W30/095(2012.01)B60W60/00(2020.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称一种轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本申请实施例提出了一种轨迹预测方法、装置、电子设备和计算机存储介质,该方法包括:获取地图信息和感知信息;所述地图信息包括目标车辆识别到的多种障碍物的位置信息;所述感知信息包括所述目标车辆上各传感器收集的关于多种障碍物的信息;根据所述地图信息和感知信息,从所述多种障碍物中确定出动态障碍物;在确定所述动态障碍物包含信号灯时,确定所述信号灯的类型;根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测。CN113753038ACN113753038A权利要求书1/2页1.一种轨迹预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取地图信息和感知信息;所述地图信息包括目标车辆识别到的多种障碍物的位置信息;所述感知信息包括所述目标车辆上各传感器收集的关于多种障碍物的信息;根据所述地图信息和感知信息,从所述多种障碍物中确定出动态障碍物;在确定所述动态障碍物包含信号灯时,确定所述信号灯的类型;根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据地图信息和感知信息,从所述多种障碍物中确定出动态障碍物,包括:根据地图信息,将处于设定范围外的障碍物进行过滤;根据感知信息,对过滤后的障碍物进行分类,得到障碍物的状态类型;所述状态类型包括运动状态和静止状态;将所述状态类型为运动状态的障碍物,确定为动态障碍物。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测,包括:在确定所述信号灯的类型为正常行驶信号灯或未发光信号灯时,根据所述动态障碍物对应的感知信息,判断所述动态障碍物是否符合预设的车道跟随模型,得到第一判断结果;在所述第一判断结果为是的情况下,使用所述预设的车道跟随模型对所述动态障碍物进行轨迹预测;所述车道跟随模型用于得到所述动态障碍物跟随当前所在车道的中心线的轨迹;在所述第一判断结果为否的情况下,使用线性外推模型对所述动态障碍物进行轨迹预测;所述线性外推模型用于得到根据所述动态障碍物当前的速度和方向行驶的轨迹。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测,包括:在确定所述信号灯的类型为转向信号灯时,根据所述动态障碍物对应的感知信息,选择对应的切换车道模型;所述切换车道模型用于得到对所述动态障碍物当前车道进行切换的轨迹;根据所述切换车道模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测,包括:在确定所述信号灯的类型为刹车信号灯或双跳信号灯时,根据所述动态障碍物对应的感知信息,选择对应的减速停止模型;所述减速停止模型用于得到所述动态障碍物在当前车道内进行减速的轨迹;根据所述减速停止模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述感知信息包括以下至少一项:位置、形状、类型、速度、加速度、朝向、与车道夹角、速度朝向。7.一种轨迹预测装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取地图信息和感知信息;所述地图信息包括目标车辆识别到的多种障碍物的位置信息;所述感知信息包括所述目标车辆上各传感器收集的关于多种障碍物的信息;2CN113753038A权利要求书2/2页确定模块,用于根据所述地图信息和感知信息,从所述多种障碍物中确定出动态障碍物;预测模型,用于在确定所述动态障碍物包含信号灯时,确定所述信号灯的类型;根据所述信号灯的类型确定对应的轨迹预测模型,对所述动态障碍物进行轨迹预测。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定模块,用于根据地图信息和感知信息,从所述多种障碍物中确定出动态障碍物,包括:根据地图信息,将处于设定范围外的障碍物进行过滤;根据感知信息,对过滤后的障碍物进行分类,得到障碍物的状态类型;所述状态类型包括运动状态和静止状态;将所述状态类型为运动状态的障碍物,确定为动态障碍物。9.一种电子