CN111862682A - 一种模型确定方法和相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种模型确定方法，所述方法包括：确定目标车辆对应的车道信息；根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。由上述技术方案可以看出，本申请提供了一种模型确定方法，在需要进行车辆路线预测时，处理设备可以先确定出目标车辆对应的车道信息，该车道信息在一定程度上能够体现出车辆的行驶状态；随后，处理设备可以根据该车道信息，确定出目标车辆对应的目标行驶状态，并根据该目标行驶状态确定出目标车辆对应的目标预测模型，从而使确定出的预测模型能够贴合目标车辆的真实行驶状态，一定程度上能够提高预测模型的准确度，提高了车辆行驶的安全性。

Description

一种模型确定方法和相关装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，特别是涉及一种模型确定方法和相关装置。

背景技术

随着自动驾驶技术的不断发展，人们对于自动驾驶的安全性也越来越高。其中，能否对车辆行驶路线进行精确预测是影响自动驾驶安全性的重要因素。

在相关技术中，对车辆行驶路线进行预测主要是通过结合预测模型来实现的，即通过模型来预测短时内车辆的行驶路线，从而判断车辆是否会出现安全问题。

然而，目前的预测方法较为单一，难以适应复杂的行驶情况，预测安全性较低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种模型确定方法，基于该方法可以根据目标车辆所在的车道来确定车辆的行驶状态，并根据该行驶状态确定出用于预测车辆行驶路线的预测模型，从而提高了路线预测的准确度。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种模型确定方法，所述方法包括：

确定目标车辆对应的车道信息；

根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；

根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。

可选的，所述确定目标车辆对应的车道信息，包括：

获取所述目标车辆所处的地图信息；

根据所述地图信息，确定所述目标车辆对应的车道信息。

可选的，在所述根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态之前，所述方法还包括：

检测所述目标车辆对应的障碍物信息；

所述根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态，包括：

根据所述车道信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态。

可选的，所述目标预测模型包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。

第二方面，本申请实施例提供了一种模型确定装置，所述装置包括第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元：

所述第一确定单元，用于确定目标车辆对应的车道信息；

所述第二确定单元，用于根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；

所述第三确定单元，用于根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。

可选的，所述第一确定单元具体用于：

获取所述目标车辆所处的地图信息；

根据所述地图信息，确定所述目标车辆对应的车道信息。

可选的，所述装置还包括检测单元：

所述检测单元，用于检测所述目标车辆对应的障碍物信息；

所述第二确定单元具体用于：

根据所述车道信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态。

可选的，所述目标预测模型包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。

第三方面，本申请实施例提供了一种用于模型确定的设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面中所述的模型确定方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行第一方面中所述的模型确定方法。

由上述技术方案可以看出，本申请提供了一种模型确定方法，在需要进行车辆路线预测时，处理设备可以先确定出目标车辆对应的车道信息，该车道信息在一定程度上能够体现出车辆的行驶状态；随后，处理设备可以根据该车道信息，确定出目标车辆对应的目标行驶状态，并根据该目标行驶状态确定出目标车辆对应的目标预测模型，从而使确定出的预测模型能够贴合目标车辆的真实行驶状态，一定程度上能够提高预测模型的准确度，提高了车辆行驶的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种实际应用场景中模型确定方法的示意图；

图2为本申请实施例提供的一种模型确定方法的流程图；

图3a为本申请实施例提供的一种模型确定装置的结构框图；

图3b为本申请实施例提供的一种模型确定装置的结构框图；

图4为本申请实施例提供的一种用于模型确定的设备的结构图；

图5为本申请实施例提供的一种服务器的结构图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。

自动驾驶技术是当下汽车领域的热门研究方向之一，其中自动驾驶的安全性是评价自动驾驶技术质量的重要指标。在相关技术中，为了实现安全的自动驾驶，处理设备可以对通过预测模型对短时间内车辆的行驶路径进行预测，从而判断出是否会发生危险。

然而，在相关技术中，在对车辆路径进行预测时采用的仅仅为固定的一种预测模型，并不会因为车辆所处的行驶状态不同而进行改变，因此可能会出现预测模型不贴合车辆行驶状态的情况。例如，当车辆处于转向车道时，若处理设备仍基于直行的预测模型进行路线预测，可能会导致预测出的路线并不符合车辆运行的实际情况。

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种模型确定方法，基于该方法可以根据目标车辆所在的车道来确定车辆的行驶状态，并根据该行驶状态确定出用于预测车辆行驶路线的预测模型，从而提高了路线预测的准确度。

可以理解的是，该方法可以应用于处理设备上，该处理设备为能够进行模型确定的处理设备，例如可以为具有模型确定功能的终端设备或服务器。该方法可以通过终端设备或服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合执行。其中，终端设备可以为计算机、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，简称PDA)、平板电脑等设备。服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。同时，在硬件环境上，本技术已经实现的环境有：ARM架构处理器、X86架构处理器；在软件环境上，本技术已经实现的环境有：Android平台、Windows XP及以上操作系统或Linux操作系统。

为了便于理解本申请的技术方案，下面将结合实际应用场景，对本申请实施例提供的模型确定方法进行介绍。

参见图1，图1为本申请实施例提供的一种实际应用场景中模型确定方法的示意图。在该实际应用场景中，处理设备为服务器101。在目标车辆行驶的过程中，服务器101能够通过卫星定位、摄像头等方式，确定出目标车辆对应的车道信息，该车道信息可以为目标车辆所在的车道种类。例如，在本实际应用场景中，目标车辆所处的车道为直行车道，所获取的车道信息可以为直行车道信息。

在获取车道信息后，服务器101可以根据该信息，确定出目标车辆对应的目标行驶状态。其中，目标行驶状态是指目标车辆的行驶状态，在本实际应用场景中，由于目标车辆处于直行车道上，因此对应的目标行驶状态可以为直行状态。

随后，为了能够准确的对目标车辆的短时路径进行预测，服务器101可以根据确定出的目标行驶状态，确定出目标车辆对应的目标预测模型，该目标预测模型是指用于对目标车辆短时路径进行预测的模型。在本实际应用场景中，服务器101可以根据目标车辆的直行状态，确定出匀速模型或加速度模型作为目标车辆对应的目标预测模型，用于对目标车辆进行路径预测。

由上述技术方案可以看出，基于本申请提供的方法，服务器101能够根据目标车辆的车道信息确定出对应的目标行驶状态，并确定出贴合该行驶状态的目标预测模型，从而能够通过该模型较为准确的对目标车辆的短时路径进行预测，提高了预测的准确度以及车辆行驶的安全性。

接下来，将结合附图，对本申请实施例提供的一种模型确定方法进行介绍。

参见图2，图2展示了一种模型确定方法的示意图，该方法包括：

S201：确定目标车辆对应的车道信息。

为了能够使车辆驾驶更加安全，对车辆进行短时路径预测是当下越来越普遍的一种技术手段。其中，短时路径预测是指对车辆在短时间内的行驶路线进行预测，从而能够根据预测出的路径判断车辆是否会发生危险。

然而，在相关技术中，由于在短时路径预测时采用的为固定的预测模型，因此当路况复杂多变时，难以满足多种车辆行驶状态的路径预测需求。因此，为了提高预测模型的准确度，确定出贴合车辆行驶状态的预测模型，处理设备首先需要能够确定出目标车辆所对应的目标行驶装填。

可以理解的是，确定目标行驶状态的方法可以包括多种。在本申请实施例中，处理设备可以通过目标车辆所对应的车道信息来进行确定。处理设备可以通过车载摄像头、GPS定位等方式，确定出目标车辆当前所对应的车道信息。

在一种可能的实现方式中，处理设备可以先获取目标车辆所处的地图信息，该地图信息中可以包括目标车辆所在的路段、行车道路等信息。处理设备可以根据该地图信息，确定目标车辆对应的车道信息。

S202：根据车道信息，确定目标车辆对应的目标行驶状态。

在获取车道信息后，处理设备可以根据车道信息中多包括的信息内容，确定出目标车辆对应的目标行驶状态。例如，在确定出车道信息后，处理设备可以根据目标车辆所处的车道种类，来确定出目标车辆对应的目标行驶状态。例如，当目标车辆车辆位于直行车道时，处理设备所确定出的目标行驶状态可以为直线行驶状态；当目标车辆位于转向车道时，处理设备所确定出的目标行驶状态可以为转向行驶状态。

可以理解的是，除了通过车道信息来确定目标行驶状态外，为了进一步精确的确定出目标行驶状态，处理设备还可以结合其他因素来进行确定。在一种可能的实现方式中，在根据车道信息确定目标车辆对应的目标行驶状态之前，处理设备还可以检测目标车辆对应的障碍物信息，该障碍物信息用于标识可能会对目标车辆行驶产生干扰的障碍物，例如可以为将要变道到目标车辆所在车道的其他车辆、横穿车道的行人等。为了进一步提高车辆驾驶的安全性，处理设备可以根据车道信息和该障碍物信息，来确定出目标车辆对应的目标行驶状态。

例如，当目标车辆行驶在直行车道时，此时前方路段有交通事故，需要目标车辆变更车道来进行规避，处理设备可以根据该障碍物信息和车道信息，确定目标车辆对应的目标行驶状态为变道行驶状态。

S203：根据目标行驶状态，确定目标车辆对应的目标预测模型。

在确定出目标车辆对应的目标行驶状态后，处理设备可以根据该目标行驶状态，确定出贴合目标车辆实际情况的目标预测模型。其中，目标预测模型是指处理设备所包括的多种预测模型中与目标车辆的目标行驶状态相对应的预测模型。

可以理解的是，为了满足目标车辆在行驶中的多种行驶状态的需求，预测模型也可以包括多种。在一种可能的实现方式中，目标预测模型可以包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。其中，加速度模型可以用于预测车辆在加速状态下的短时路径，例如当车辆处于变道行驶状态时的短时路径；匀速模型可以用于预测车辆在匀速行驶状态下的短时路径，例如当车辆处于匀速直线行驶状态下的短时路径；恒定转角模型可以用于预测车辆在转向状态下的短时路径，例如当车辆处于转向行驶状态下的短时路径。当然，还可以包括其他的预测模型，此处不做一一举例。

由上述技术方案可以看出，本申请提供了一种模型确定方法，在需要进行车辆路线预测时，处理设备可以先确定出目标车辆对应的车道信息，该车道信息在一定程度上能够体现出车辆的行驶状态；随后，处理设备可以根据该车道信息，确定出目标车辆对应的目标行驶状态，并根据该目标行驶状态确定出目标车辆对应的目标预测模型，从而使确定出的预测模型能够贴合目标车辆的真实行驶状态，一定程度上能够提高预测模型的准确度，提高了车辆行驶的安全性。

接下来，将结合一种实际应用场景，对本申请实施例提供的一种模型确定方法进行介绍。在该实际应用场景中，处理设备为车载路径预测终端。

在车辆行驶的过程中，终端可以通过车载GPS定位系统，定位出车辆当前所行驶的车道，并结合终端中存储的地图信息，确定出车辆当前所处的车道类型。在该实际应用场景中，所确定出的车道类型为转向车道。

随后，终端可以根据该车道信息，确定车辆的行驶状态为转向行驶状态。此时，为了对车辆短时路径进行准确预测，终端可以选择贴合转向行驶状态的恒定转角模型作为预测模型。终端可以根据该预测模型，对车辆短时路径进行预测，从而根据预测出的路径，判断车辆是否会出现驾驶安全问题。

基于上述实施例提供的一种模型确定方法，本申请实施例还提供了一种模型确定装置300，如图3a所示，图3a为本申请实施例提供的一种模型确定装置的结构框图，装置300包括第一确定单元301、第二确定单元302和第三确定单元303：

第一确定单元301，用于确定目标车辆对应的车道信息；

第二确定单元302，用于根据车道信息，确定目标车辆对应的目标行驶状态；

第三确定单元303，用于根据目标行驶状态，确定目标车辆对应的目标预测模型。

在一种可能的实现方式中，第一确定单元301具体用于：

获取目标车辆所处的地图信息；

根据地图信息，确定目标车辆对应的车道信息。

在一种可能的实现方式中，如图3b所示，装置300还包括检测单元304：

检测单元304，用于检测目标车辆对应的障碍物信息；

第二确定单元302具体用于：

根据车道信息和障碍物信息，确定目标车辆对应的目标行驶状态。

在一种可能的实现方式中，目标预测模型包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。

本申请实施例还提供了一种用于模型确定的设备，下面结合附图对该设备进行介绍。请参见图4所示，本申请实施例提供了一种设备400，该设备400还可以是终端设备，该终端设备可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、销售终端(Point of Sales，简称POS)、车载电脑等任意智能终端，以终端设备为手机为例：

图4示出的是与本申请实施例提供的终端设备相关的手机的部分结构的框图。参考图4，手机包括：射频(Radio Frequency，简称RF)电路410、存储器420、输入单元430、显示单元440、传感器450、音频电路460、无线保真(wireless fidelity，简称WiFi)模块470、处理器480、以及电源490等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图4对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路410可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器480处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路410包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，简称LNA)、双工器等。此外，RF电路410还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacket Radio Service，简称GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，简称CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称SMS)等。

存储器420可用于存储软件程序以及模块，处理器480通过运行存储在存储器420的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元430可包括触控面板431以及其他输入设备432。触控面板431，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板431上或在触控面板431附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板431可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器480，并能接收处理器480发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板431。除了触控面板431，输入单元430还可以包括其他输入设备432。具体地，其他输入设备432可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元440可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元440可包括显示面板441，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置显示面板441。进一步的，触控面板431可覆盖显示面板441，当触控面板431检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器480以确定触摸事件的类型，随后处理器480根据触摸事件的类型在显示面板441上提供相应的视觉输出。虽然在图4中，触控面板431与显示面板441是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板431与显示面板441集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器450，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板441的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板441和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路460、扬声器461，传声器462可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路460可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器461，由扬声器461转换为声音信号输出；另一方面，传声器462将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路460接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器480处理后，经RF电路410以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器420以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块470可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图4示出了WiFi模块470，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器480是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器420内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器420内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器480可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器480可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器480中。

手机还包括给各个部件供电的电源490(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器480逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本实施例中，该终端设备所包括的处理器480还具有以下功能：

确定目标车辆对应的车道信息；

根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；

根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。

本申请实施例还提供一种服务器，请参见图5所示，图5为本申请实施例提供的服务器500的结构图，服务器500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central Processing Units，简称CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在服务器500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

服务器500还可以包括一个或一个以上电源526，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于图5所示的服务器结构。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序用于执行前述各个实施例所述的模型确定方法中的任意一种实施方式。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定目标车辆对应的车道信息；

根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；

根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标车辆对应的车道信息，包括：

获取所述目标车辆所处的地图信息；

根据所述地图信息，确定所述目标车辆对应的车道信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态之前，所述方法还包括：

检测所述目标车辆对应的障碍物信息；

所述根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态，包括：

根据所述车道信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。

5.一种模型确定装置，其特征在于，所述装置包括第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元：

所述第一确定单元，用于确定目标车辆对应的车道信息；

所述第二确定单元，用于根据所述车道信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态；

所述第三确定单元，用于根据所述目标行驶状态，确定所述目标车辆对应的目标预测模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于：

获取所述目标车辆所处的地图信息；

根据所述地图信息，确定所述目标车辆对应的车道信息。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括检测单元：

所述检测单元，用于检测所述目标车辆对应的障碍物信息；

所述第二确定单元具体用于：

根据所述车道信息和所述障碍物信息，确定所述目标车辆对应的目标行驶状态。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述目标预测模型包括加速度模型、匀速模型和恒定转角模型中的任意一种。

9.一种用于模型确定的设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4中任意一项所述的模型确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-4中任意一项所述的模型确定方法。

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