[发明专利]目标的意图识别和轨迹预测方法、装置、无人车及介质

说明书

本申请实施例涉及无人车领域，公开了一种目标的意图识别和轨迹预测方法、装置、无人车及介质。其中，方法包括：根据高精度地图和目标的当前时刻的位置，获取若干个停止点信息和若干条引导线；根据目标的历史轨迹，在若干条引导线中筛选符合当前时刻目标轨迹的所述引导线作为候选引导线；基于目标的历史轨迹及停止点信息，使用曲线进行轨迹拟合，生成与机动模型对应的模板轨迹；对比模板轨迹和候选引导线，获得模板轨迹与所述候选引导线之间的距离度量；根据距离度量，获得模板轨迹的目标意图；根据距离度量和目标意图，获得预测轨迹。本申请能够同时准确的识别目标的意图和轨迹预测，算法轻量化，计算速度快，对高精度地图的要求低，便于实现。

技术领域

本申请实施例涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种目标的意图识别和轨迹预测方法、装置、无人车及介质。

背景技术

在无人驾驶系统中，能否识别无人车周围目标的意图并预测其未来轨迹，是评估无人车感知能力的强弱以及评价无人车智能性的一项重要指标。作为感知模块中目标检测、目标跟踪功能的后继，目标的意图识别与轨迹预测提供了未来时刻目标在场景中的位置信息与行为模式估计，给规划模块提供可靠的输入，使得无人车在复杂场景中的避障行为更加智能，路权判断更加准确。

本申请发明人在实现本申请实施例的过程中，发现：现有技术中，将目标的意图识别和轨迹预测分开处理，轨迹预测算法多依赖木匾的物理运动模型，计算代价高，长时间预测的精度有限，并且，目标的意图识别和轨迹预测分开处理有可能带来预测结果相互矛盾的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种目标的意图识别和轨迹预测方法、装置、无人车及介质，能够同时准确的识别目标的意图和轨迹预测，且算法轻量化，计算速度快，对高精度地图的要求低，便于实现。

为解决上述技术问题，本申请实施例采用以下技术方案：

第一方面，本申请实施例中提供给了一种目标的意图识别和轨迹预测方法，包括：

根据高精度地图和目标的当前时刻的位置，在所述高精度地图中获取若干个停止点信息和由所述目标的轨迹点构成的若干条引导线；

根据所述目标的历史轨迹，在若干条所述引导线中筛选符合所述当前时刻目标所处轨迹的所述引导线作为候选引导线；

基于所述目标的历史轨迹及所述停止点信息，使用曲线进行轨迹拟合，生成与所述机动模型对应的模板轨迹；

对比所述模板轨迹和所述候选引导线，获得所述模板轨迹与所述候选引导线之间的距离度量；

根据所述距离度量，获得所述模板轨迹的目标意图；

根据所述距离度量和所述目标意图，获得预测轨迹。

在一些实施例中，所述根据所述目标的历史轨迹，在若干条所述引导线中筛选符合所述当前时刻目标所处轨迹的所述引导线作为候选引导线的步骤，包括：

根据所述目标的当前时刻，从所述历史轨迹获取所述目标的历史状态点；

判断所述历史状态点是否处于当前时刻目标的轨迹的当前引导线，所述当前引导线为所述若干条引导线中的至少一条；

若是，则将所述当前引导线作为候选引导线。

在一些实施例中，判断所述历史状态点是否处于当前时刻目标的轨迹的当前引导线的步骤，包括：

判断所述历史状态点是否同时满足预设条件，所述预设条件包括：所述历史状态点与所述当前引导线之间的距离小于预设距离；所述当前引导线的方向与所述历史轨迹的轨迹方向在Frenet坐标系下一致；所述历史轨迹在所述Frenet坐标系下的横向区间小于径向区间。

在一些实施例中，所述基于所述目标的历史轨迹及所述停止点信息，使用曲线进行轨迹拟合，生成模板轨迹，包括：