[发明专利]预测目标车辆相对于自主车辆的轨迹的方法在审
| 申请号: | 202110903056.8 | 申请日: | 2021-08-06 |
| 公开(公告)号: | CN114066929A | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
| 发明(设计)人: | 车妍华;皇甫明;权宁旭 | 申请(专利权)人: | 幻影人工智能股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/215 | 分类号: | G06T7/215;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京钲霖知识产权代理有限公司 11722 | 代理人: | 李英艳;冯志云 |
| 地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 预测 目标 车辆 相对于 自主 轨迹 方法 | ||
1.一种预测目标车辆相对于自主车辆的轨迹的方法,所述方法包括:
从安装在所述自主车辆上的相机接收具有目标对象的第一图像,所述目标对象代表道路上的目标车辆;
生成与所述目标车辆相关联的边界框,其中所述边界框围绕所述目标对象的轮廓;
从所述第一图像提取所述目标对象与路面的多个轮胎接触信息,其中所述多个轮胎接触信息中的每一个表示相应轮胎与所述道路之间的接触在所述第一图像中的坐标;
将所述多个轮胎接触信息从所述第一图像映射到所述第一图像的鸟瞰视图;以及
使用所述鸟瞰视图上的多个映射的轮胎接触信息计算所述目标对象的参考所述自主车辆的移动方向的所述轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法,
其中所述目标对象的所述轨迹包括所述目标车辆的参照所述自主车辆的所述移动方向的移动方向以及所述目标车辆参照所述自主车辆的位置。
3.根据权利要求1所述的方法,
其中生成所述边界框包括:
从所述第一图像中检测所述目标对象;
生成与所述目标对象相关联的初步边界框;
使用所述初步边界框裁剪输入图像;
将所述输入图像调整大小为预定义的大小;
从已调整大小输入图像中检测所述目标对象的轮廓;以及
基于所述轮廓生成所述边界框。
4.根据权利要求3所述的方法,
其中提取所述轮胎接触信息包括:
从所述已调整大小输入图像中检测与所述目标对象的至少两个轮胎对应的至少两个轮廓部;以及
判定所述至少两个轮廓部中的每一个的轮胎类型及其在所述第一图像内的坐标。
5.根据权利要求4所述的方法,进一步包括:
生成围绕所述至少两个轮廓部的至少两个子边界框,
其中所述多个轮胎接触信息包括所述至少两个子边界框中的每一个的底侧与所述至少两个轮廓部中的对应一个接触的位置的坐标。
6.根据权利要求4所述的方法,
其中所述至少两个轮廓部代表所述目标对象的两个后轮胎或所述目标对象的至少一个后轮胎和至少一个前轮胎。
7.根据权利要求6所述的方法,
其中计算所述轨迹包括:
响应于与所述目标对象的两个后轮胎对应的所述至少两个轮廓部,计算与所述两个后轮胎的坐标之间的线垂直的第一方向作为所述目标车辆的参照所述自主车辆的所述移动方向的第一移动方向;以及
响应于与位于所述目标对象的同一侧处的第一后轮胎和第一前轮胎对应的所述至少两个轮廓部,计算沿着所述第一后轮胎和所述第一前轮胎的坐标之间的线延伸的第二方向作为所述目标车辆的参照所述自主车辆的所述移动方向的第二移动方向。
8.根据权利要求7所述的方法,
其中计算所述轨迹进一步包括:
响应于与所述目标对象的所述两个后轮胎和所述第一前轮胎对应的所述至少两个轮廓部,计算所述第一移动方向和所述第二移动方向的平均值作为所述目标车辆的参照所述自主车辆的所述移动方向的移动方向。
9.根据权利要求4所述的方法,
其中提取所述轮胎接触信息进一步包括:
将所述已调整大小输入图像输入到卷积神经网络中,
其中所述卷积神经网络执行与所述目标对象的至少两个轮胎对应的所述至少两个轮廓部的所述检测以及所述至少两个轮廓部中的每一个的轮胎类型及其在所述第一图像内的坐标的所述判定。
10.根据权利要求4所述的方法,
其中计算所述轨迹包括:
使用所述多个映射的轮胎接触信息中的至少一个计算所述自主车辆和所述目标对象之间的距离。
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