[发明专利]用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法和系统

说明书

本发明涉及一种用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法，该方法包括以下步骤：a)借助于基于摄像头的检测装置(2)来检测该目标车辆的状态、检测在该车辆的环境中的其他车辆物体的状态并且检测道路标记物，b)预处理在步骤a)中获得的数据，其中去掉离群值并且计算缺失的状态，c)借助于基于在步骤b)中预处理的数据的物理模型来计算估测轨迹，d)基于在步骤b)中预处理的数据来计算基于驾驶员行为的轨迹，e)将在步骤c)和d)中计算的轨迹整合成该目标车辆的预测轨迹。

技术领域

本发明涉及一种用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法和系统。

背景技术

现代机动车辆通常具有驾驶员辅助系统(英文“Advanced Driver AssistanceSystems”，ADAS)，例如自适应的速度调节装置、碰撞警告装置、紧急制动助手、高速公路助手或堵车助手，以便降低车辆碰撞的风险并提高驾驶舒适性。此类半自主或自主工作的驾驶员辅助系统要求对该车辆的环境中的目标车辆的轨迹进行预测。此类轨迹预测例如用作功能决策、路径规划或制动介入的基础。预测的轨迹典型地由在二维中的N个目标车辆预测状态组成，例如目标车辆的位置、速度、横摆角以及横摆角速率。

从现有技术中已知的用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法使用非常不同的物理模型或基于驾驶操作的模型，必须相对复杂地适配这些模型。

从EP 3 467 799 A1已知一种用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法，其中检测沿着道路的车道运动的车辆的车辆类型并且产生运动预测信息，以便基于目标车辆的车辆类型来预测目标车辆的运动。在此将运动指配给车道。

在预测目标车辆的轨迹时的挑战尤其在于，基于由基于摄像头的检测装置提供的传感器信号或测量数据来提前预测在最多五秒的时间段内目标车辆的状态，尤其是位置、速度、横摆角以及横摆角速率。此外，用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法应是尽可能稳健的，以便将例如由于随机或系统性误差引入到所测量状态(尤其是目标车辆的位置和速度)中的离群值的影响最小化。

发明内容

由此出发，本发明的目的是提供一种经改进的方法以及一种系统，用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹。

这个目的的解决方案提供了一种具有下一段落中描述的特征的、用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法以及一种具有本部分倒数第二段中描述的特征的系统。以下提到的实施方式涉及本发明的有利的改进方案。

根据本发明的用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的方法包括以下步骤：

a)借助于基于摄像头的检测装置来检测该目标车辆的状态、检测在该车辆的环境中的其他车辆物体的状态并且检测道路标记物，

b)预处理在步骤a)中获得的数据，其中去掉离群值并且计算缺失的状态，

c)借助于基于在步骤b)中预处理的数据的物理模型来计算估测轨迹，

d)基于在步骤b)中预处理的数据来计算基于驾驶员行为的轨迹，

e)将在步骤c)和d)中计算的轨迹整合成该目标车辆的预测轨迹。

本发明的方法能够实现：基于由基于摄像头的检测装置提供的数据来提前预测优选在最多五秒的时间段内目标车辆的状态，尤其是位置、速度、横摆角以及横摆角速率。此外，提供了一种用于预测目标车辆在车辆的环境中的轨迹的稳健的方法，以便能够将例如由于随机或系统性误差引入到所测量状态(尤其是目标车辆的位置和速度)中的离群值的影响最小化。对目标车辆的轨迹的预测在此可以有利地考虑到相应行驶状况的物理方面和环境方面并且将其对应地加权。

在一个优选的实施方式中提出，在整合之前通过优化算法来优化在步骤c)和d)中计算的轨迹。优选可以使用模拟退火算法作为优化算法。