[发明专利]障碍物轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种障碍物轨迹预测方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆在预设感知范围内的原始标注数据，其中，所述原始标注数据包括备选障碍物在连续多个时刻的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据；

将所述原始标注数据从原始坐标系转换到世界坐标系下，得到目标标注数据；

根据所述目标标注数据中所述备选障碍物的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据，确定待预测障碍物；

基于预先训练完成的障碍物轨迹预测模型和所述待预测障碍物的轨迹点位置数据对所述待预测障碍物的未来轨迹数据进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在预设感知范围内的原始标注数据，包括：

通过设置于所述目标车辆上的雷达感知装置采集预设感知范围内的原始采样数据，并对所述原始采样数据进行标注，得到原始标注数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标注数据中所述备选障碍物的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据，确定待预测障碍物，包括：

确定所述目标车辆与所述备选障碍物之间的感知距离；

确定所述备选障碍物的轨迹点位置数据的数据缺失率；

确定所述备选障碍物的轨迹长度；

当所述感知距离、数据缺失率和轨迹长度中的至少一项满足预设筛选条件时，则将所述备选障碍物确定为待预测障碍物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述备选障碍物的轨迹点位置数据的数据缺失率，包括：

基于如下公式确定所述备选障碍物的数据缺失率：

r＝1-((COUNT(AGENT_track))/CONUT(AV_track))

其中，r表示备选障碍物的数据缺失率，COUNT(·)表示计数器，AGENT_track表示备选障碍物的轨迹点序列，AV_track表示目标车辆的轨迹点序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预设数据处理方式对所述待预测障碍物的轨迹点位置数据进行处理，并以预设文件格式保存，其中，所述预设数据处理方式包括平滑处理和插值处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设数据处理方式对所述待预测障碍物的轨迹点位置数据进行处理，包括：

基于高斯滤波方法对所述待预测障碍物的轨迹点位置数据进行平滑处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述高斯滤波方法中的高斯核基于如下公式确定：

其中，G_σ表示高斯核，x,y表示轨迹点位置坐标，σ表示超参数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练完成的障碍物轨迹预测模型和所述待预测障碍物的轨迹点位置数据对所述待预测障碍物的未来轨迹数据进行预测，包括：

获取所述待预测障碍物在预设搜索范围内的地图数据，其中，所述地图数据包括车道坐标、车道是否左转、车道是否右转、是否为交通路口以及是否进行交通管制中的至少一项；

将所述待预测障碍物的轨迹点位置坐标数据和所述地图数据输入至预先训练完成的障碍物轨迹预测模型中，得到所述待预测障碍物的未来轨迹数据的预测结果，其中，所述障碍物轨迹预测模型基于公开数据集和所述目标车辆的自采实车数据集中的备选障碍物的轨迹点位置数据和与所述备选障碍物对应的地图数据训练得到。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标标注数据中所述备选障碍物的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据，确定待预测障碍物之前，还包括：

基于预设滑动窗口对所述备选障碍物的轨迹点位置数据进行切分处理，其中，每个所述预设滑动窗口中切分的数据包括所述备选障碍物的历史轨迹点位置数据和预测的真实轨迹点位置数据。

10.一种障碍物轨迹预测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标车辆在预设感知范围内的原始标注数据，其中，所述原始标注数据包括备选障碍物在连续多个时刻的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据；

坐标转换模块，用于将所述原始标注数据从原始坐标系转换到世界坐标系下，得到目标标注数据；

障碍物确定模块，用于根据所述目标标注数据中所述备选障碍物的轨迹点位置数据和所述目标车辆的定位数据，确定待预测障碍物；

轨迹预测模块，用于基于预先训练完成的障碍物轨迹预测模型和所述待预测障碍物的轨迹点位置数据对所述待预测障碍物的未来轨迹数据进行预测。