[发明专利]自动驾驶车辆规划和预测

权利要求书

1.一种预测外部活动者轨迹的计算机实施的方法，所述方法包括：

在计算机处接收用于检测和跟踪外部活动者的传感器输入；

将对象跟踪应用于所述传感器输入，以便跟踪所述外部活动者，并由此确定在时间间隔内的所述外部活动者的观察踪迹；

确定所述外部活动者的可用目标的集合；

针对所述可用目标中的每个确定预期轨迹模型；以及

将所述外部活动者的观察踪迹与所述可用目标中的每个的预期轨迹模型进行比较，以确定所述目标的似然度。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法在自动驾驶自我车辆中实施，其中，所述自动驾驶车辆的规划器根据所述可用目标中的至少一个的似然度以及使用所述自动驾驶车辆的传感器系统获取的所述传感器输入来做出自动驾驶决策。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述预期轨迹模型是与所述目标相关联的单个预测轨迹或与所述目标相关联的预测轨迹的分布。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预期轨迹模型是包括预测轨迹的集合中的每个预测轨迹Τ的条件概率p(Τ|G_i)的分布，并且在给定所述观察踪迹τ的情况下，所述目标的似然度p(G_i|τ)用于估计至少一个预测轨迹概率p(Τ|τ)。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于每个目标的期望目标位置来确定所述目标的所述预期轨迹模型。

6.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，通过针对每个目标执行生成模型来确定所述预期轨迹模型，生成行为模型已经被训练成基于真实世界驾驶行为的示例来生成轨迹。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述模型特定于与应用所述方法有关的驾驶区域。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过将采样算法应用于对预测轨迹的空间进行采样来确定所述预期轨迹模型，基于每个目标的一个或更多个参数以及所述外部主体的一个或更多个参数来针对所述目标定义所述预测轨迹的空间。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于与所述外部主体相关联的地图数据来确定所述可用目标的集合。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于一个或更多个自我车辆参数来确定所述预期轨迹模型，以对其他活动者对自我车辆行为的响应进行建模。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述观察踪迹用于预测所述目标的最佳可用轨迹模型，所述比较包括：将所述最佳可用轨迹模型与所述预期轨迹模型进行比较。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述观察踪迹用于预测所述外部活动者的当前操纵和/或未来操纵，所预测的当前操纵或未来操纵用于确定所述最佳可用轨迹模型。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，针对至少一个目标确定多个操纵的序列，基于分别与所述多个操纵相关联的部分轨迹模型来针对所述目标确定所述最佳可用轨迹模型。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，每个部分轨迹模型都包括一个或更多个靶标运动值，并且通过将运动平滑应用于所述靶标运动值来确定所述最佳可用轨迹模型的未来部分的一个或更多个运动值。

15.根据权利要求11至14中任一项所述的方法，其中，每个目标的所述预期轨迹模型均是所述目标的单个预期轨迹，并且每个目标的所述最佳可用轨迹模型均是单个最佳可用轨迹。

16.根据从属于权利要求13时的权利要求15所述的方法，其中，每个操纵的所述部分轨迹模型均是所述操纵的最可能的部分轨迹。