[发明专利]行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请适用于自动驾驶技术领域，提供了行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质。行驶轨迹的预测方法包括获取当前道路的图像，从图像中提取车道线，根据车道线确定用于拟合行驶轨迹的轨迹点以及行驶轨迹的入弯点，根据入弯点将轨迹点分为直线部分的轨迹点以及曲线部分的轨迹点，分别对直线部分的轨迹点和曲线部分的轨迹点进行拟合，得到直线轨迹和曲线轨迹，连接直线轨迹和曲线轨迹得到行驶轨迹，可以提高弯道位置轨迹拟合的准确度，进而提高了预测的行驶轨迹的准确率，提高了车辆行驶时的平稳程度。

技术领域

本申请属于自动驾驶技术领域，尤其涉及行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着近年来人工智能的不断发展，无人驾驶技术越来越受到大家的重视，与传统的人类驾驶车辆相比，无人驾驶具有大幅降低交通事故数量、大幅降低交通拥堵、有助于提高燃油效率、减少温室气体排放、大幅节省驾驶员时间等优势。

在无人驾驶技术中，预测车辆的行驶轨迹是保证无人驾驶车辆可以根据车道线平稳驾驶的关键技术，现有的无人驾驶技术中，不能准确预测车辆的行驶轨迹，导致车辆不能平稳行驶。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高预测的行驶轨迹的准确率，提高车辆行驶时的平稳程度。

本申请实施例的第一方面提供了一种行驶轨迹的预测方法，包括：

获取当前道路的图像；

从所述图像中提取车道线；

根据所述车道线确定用于拟合行驶轨迹的轨迹点以及所述行驶轨迹的入弯点；

根据所述入弯点将所述轨迹点分为直线部分的轨迹点以及曲线部分的轨迹点；

分别对所述直线部分的轨迹点和所述曲线部分的轨迹点进行拟合，得到直线轨迹和曲线轨迹，连接所述直线轨迹和所述曲线轨迹得到所述行驶轨迹。

在一种可能的实现方式中，所述从所述图像中提取车道线，包括：

采用基于神经网络的图像分割算法从所述图像中提取车道线。

在一种可能的实现方式中，所述图像的拍摄视角为第一视角，所述从所述图像中提取车道线，包括：

对所述图像进行视角变换，得到俯视视角的图像；

从所述俯视视角的图像中提取车道线。

在一种可能的实现方式中，所述俯视视角的车道线包括左车道线、右车道线以及位于所述左车道线与所述右车道线之间的虚线，所述虚线包括至少两个线段，所述行驶轨迹包括左侧行驶轨迹和右侧行驶轨迹，所述根据所述车道线确定用于拟合行驶轨迹的轨迹点，包括：

将每个第一连线的中点作为用于拟合左侧行驶轨迹的轨迹点，一个所述第一连线为一个所述线段的中心与所述左车道线的连线，且所述第一连线垂直于对应的所述线段；

将每个第二连线的中点作为用于拟合右侧行驶轨迹的轨迹点，一个所述第二连线为一个所述线段的中心与所述右车道线的连线，且所述第二连线垂直于对应的所述线段。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述车道线确定所述行驶轨迹的入弯点，包括：

确定所述车道线的入弯点；

根据所述车道线的入弯点确定所述行驶轨迹的入弯点。

在一种可能的实现方式中，所述确定所述车道线的入弯点，包括：

确定与所述俯视视角的车道线对应的灰度图像；

根据所述灰度图像中的每列像素的像素值之和，确定所述车道线的入弯点，所述每列像素的方向与所述直线轨迹的方向一致。