CN113968246A - 障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质，获取障碍物的当前行驶信息，利用当前行驶信息筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物倒车轨迹的极限曲率，利用第一障碍物倒车轨迹的极限曲率，确定第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息，针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹，在确定的两条极限倒车轨迹之间均匀生成若干条参考倒车轨迹。本申请利用障碍物的当前行驶信息筛选出处于倒车状态的障碍物，并利用筛选得到的障碍物的当前行驶信息，确定障碍物的极限曲率，基于极限曲率最终确定障碍物的参考倒车轨迹，实现对障碍物的倒车轨迹的预测。

Description

障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

近些年来，随着科技的飞速发展，自动驾驶技术研究成为各行业聚焦的热点。在自动驾驶车辆行驶时，会识别周围的障碍物，并预测障碍物的运行轨迹，从而生成相应的决策控制车辆的行驶，避免与障碍物发生碰撞。目前对障碍物的运行轨迹进行预测，常用的方式是利用神经网络模型对障碍物进行分析，从而预测障碍物的运行轨迹。其中，在预测障碍物的运行轨迹时，还包括对障碍物倒车轨迹的预测，但是障碍物倒车情况出现较少，所以在对神经网络模型进行训练时，所涉及的训练样本也比较少，这会使得训练得到的神经网络模型对障碍物倒车轨迹的预测可能会存在不太准确的情况，因此，如何预测障碍物的倒车轨迹是人们一直关注的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质，以便于预测障碍物的倒车轨迹。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种障碍物倒车轨迹预测方法，包括：

获取障碍物的当前行驶信息；

利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

利用所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于所述第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定所述第一障碍物的一条极限倒车轨迹；

在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第一障碍物的参考倒车轨迹。

可选的，利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，包括：

利用所述当前行驶信息，确定所述障碍物当前的速度方向和车头朝向；

判断所述速度方向与所述车头朝向是否相反；

若是，则将所述障碍物确定为处于倒车状态的障碍物，并作为第一障碍物。

可选的，还包括：

获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹；

根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹；

针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

可选的，根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，得到所述第一障碍物的预测倒车轨迹，包括：

根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述当前曲率和所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹。

可选的，在获取障碍物的当前行驶信息之后，还包括：

获取障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹；

根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物；

根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹；

根据所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，预测所述第二障碍物停止时的姿态信息；

根据所述第二障碍物停止时的姿态信息，得到所述第二障碍物的预测倒车轨迹。

可选的，根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物，包括：

根据所述障碍物的当前行驶信息，确定所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率；

利用所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率，确定位于所述障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据极限曲率和极限位置信息，确定所述障碍物的一条极限行驶轨迹；

根据所述障碍物的周围环境信息，确定所述障碍物所行驶的道路的边界以及所述障碍物周围的其他障碍物；

判断所述障碍物按照确定的两条极限行驶轨迹行驶是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则将所述障碍物确定为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，并作为第二障碍物。

可选的，根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，包括：

根据所述第二障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第二障碍物的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定对应的所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离；

根据所述当前曲率和所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，所述行驶轨迹的长度与所述行驶距离一致。

可选的，根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离，包括：

根据所述第二障碍物的当前行驶信息，确定所述第二障碍物当前时刻的速度和减速度；

根据所述第二障碍物的周围环境信息，确定所述第二障碍物所行驶的道路的边界以及所述第二障碍物周围的其他障碍物；

判断所述第二障碍物按照所述速度和所述减速度行驶，是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则以所述第二障碍物与将要发生碰撞的所述道路边界或所述其他障碍物的距离，作为所述第二障碍物的行驶距离；

若否，则利用所述第二障碍物的速度和减速度，确定所述第二障碍物的行驶距离。

可选的，还包括：

确定所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

利用所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于所述第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和所述极限位置信息，确定所述第二障碍物的一条极限倒车轨迹；

在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第二障碍物的参考倒车轨迹；

针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

可选的，还包括：

将所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹和所述第二障碍物的倒车轨迹连接，得到第二障碍物完整的运动轨迹。

可选的，还包括：

将得到的倒车轨迹发送给车辆决策模块，以供所述车辆决策模块根据倒车轨迹控制车辆行驶。

一种障碍物倒车轨迹预测装置，包括：

行驶信息获取单元，用于获取障碍物的当前行驶信息；

第一障碍物确定单元，用于利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

第一旋转中心确定单元，用于利用所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定所述第一障碍物两侧的旋转中心的位置信息；

第一极限轨迹确定单元，用于针对每个旋转中心，根据位置信息，确定位于所述第一障碍物的一条极限倒车轨迹；

第一参考轨迹确定单元，用于在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第一障碍物的参考倒车轨迹。

一种障碍物倒车轨迹预测设备，包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序，实现如前述的障碍物倒车轨迹预测方法的各个步骤。

一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如前述的障碍物倒车轨迹预测方法的各个步骤。

从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测方法、装置、设备及可读存储介质，获取障碍物的当前行驶信息，利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，利用第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息，针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹，在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹。本申请先利用障碍物的当前行驶信息筛选出处于倒车状态的障碍物，并针对筛选得到的障碍物，利用障碍物的当前行驶信息，确定障碍物的极限曲率，基于极限曲率最终确定障碍物的参考倒车轨迹，实现对障碍物的倒车轨迹的预测。

进一步的，本申请还根据障碍物的当前行驶信息，确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，基于极限曲率最终确定若干条参考倒车轨迹，由于第一障碍物的驾驶员在倒车的过程中，可能会根据实际情况调整车辆转向角度，所以每条参考倒车轨迹均为第一障碍物在倒车过程中可能会出现的倒车轨迹，在考虑到处于倒车状态的障碍物会存在较大盲区的情况下，通过提前确定障碍物在倒车过程中可能会出现的参考倒车轨迹，可以使得车辆做出更加合理的决策，从而避免与障碍物发生碰撞。

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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种极限倒车轨迹生成示意图；

图3为本申请实施例提供的一种参考倒车轨迹生成示意图；

图4为本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测装置结构示意图；

图5为本申请实施例公开的一种障碍物倒车轨迹预测设备的硬件结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测方法流程图，参考图1所示，该方法可以包括：

步骤S100、获取障碍物的当前行驶信息。

具体的，障碍物的当前行驶信息可以通过语义地图进行获取，还可以通过激光雷达和摄像头等传感器得到障碍物的相关信息，并利用机器学习等方式对相关信息进行处理来获取。其中，障碍物的当前行驶信息可以包括障碍物当前的速度、加速度、减速度和角速度等。

步骤S101、利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率。

具体的，在上述步骤中可以获取障碍物的当前行驶信息，利用障碍物的当前行驶信息，可以确定处于倒车状态的障碍物，作为第一障碍物。在从所有障碍物中筛选处于倒车状态的障碍物时，还可以排除不存在倒车行为的障碍物，比如行人等，或者通过确定障碍物的速度和车尾灯等信息，排除正在高速行驶的障碍物和不活跃的障碍物，对障碍物进行提前的筛选。

利用第一障碍物的当前行驶信息，可以确定第一障碍物的行驶速度，由于行驶速度的限制，可以确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率。其中，根据倒车方向的不同，可以得到两个数值一样，但正负值不同的极限曲率。为准确地确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，可以预先获取大量车辆的实际行驶速度，以及各行驶速度对应的极限曲率，以此建立不同速度与极限曲率的对应关系。

其中，上述曲率指的是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。

步骤S102、利用第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。

具体的，通过上述步骤可以确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，通过极限曲率可以确定对应的倒车轨迹的半径，在确定第一障碍物当前位置的情况下，可以根据倒车轨迹的半径，得到位于第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。其中，位于第一障碍物两侧的旋转中心的位置会随着倒车轨迹的曲率变化而变化，当第一障碍物的倒车轨迹的曲率达到最大值时，位于第一障碍物两侧的旋转中心离第一障碍物最近，此时第一障碍物的倒车轨迹的弯曲程度最大。

步骤S103、针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹。

具体的，在确定位于第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息之后，可以针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和该旋转中心的极限位置信息，确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹。由于上述步骤中可以确定两个旋转中心的极限位置信息，所以最终可以得到第一障碍物的两条极限倒车轨迹。其中，第一障碍物的两条极限倒车轨迹，是在倒车过程中，第一障碍物全程按照极限曲率进行倒车，而中途不改变其转向角度的情况下得到。

示例如，参考图2所示，为便于分析和理解，可以将车辆模型简化为一个自行车模型。此时，第一障碍物按照极限曲率倒车时，可以针对第一旋转中心生成第一极限倒车轨迹，针对第二旋转中心生成第二极限倒车轨迹。其中，半径R为极限曲率对应的倒车轨迹的半径，即极限曲率的倒数。

步骤S104、在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹。

具体的，通过上述步骤可以确定的第一障碍物的两条极限倒车轨迹，由于两条极限倒车轨迹均是在极限曲率下确定得到，所以两条极限倒车轨迹之间的区域为障碍物在倒车过程中可能会驶入的区域，因此可以在两条极限倒车轨迹之间，均匀的生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹，使得车辆可以针对每条参考倒车轨迹做出更加合理的决策，从而避免与障碍物发生碰撞。

示例如，参考图3所示，假设参考倒车轨迹的数量为5，则在两条极限倒车轨迹之间，可以均匀生成5条编号分别为1、2、3、4和5的参考倒车轨迹，其中，5条参考倒车轨迹中，编号为1和5的两条是极限倒车轨迹。

在上述实施例中，提供了一种障碍物倒车轨迹预测方法，获取障碍物的当前行驶信息，利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，利用第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息，针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹，在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹。本申请先利用障碍物的当前行驶信息筛选出处于倒车状态的障碍物，并针对筛选得到的障碍物，利用障碍物的当前行驶信息，确定障碍物的极限曲率，基于极限曲率最终确定障碍物的参考倒车轨迹，实现对障碍物的倒车轨迹的预测。

进一步的，本申请还根据障碍物的当前行驶信息，确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，基于极限曲率最终确定若干条参考倒车轨迹，由于第一障碍物的驾驶员在倒车的过程中，可能会根据实际情况调整车辆转向角度，所以每条参考倒车轨迹均为第一障碍物在倒车过程中可能会出现的倒车轨迹，在考虑到处于倒车状态的障碍物会存在较大盲区的情况下，通过提前确定障碍物在倒车过程中可能会出现的参考倒车轨迹，可以使得车辆做出更加合理的决策，从而避免与障碍物发生碰撞。

在上述实施例中，对步骤S101、利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物的过程进行介绍，该过程可以包括：

S11、利用当前行驶信息，确定障碍物当前的速度方向和车头朝向。

具体的，利用获取的障碍物的当前行驶信息，可以确定障碍物当前时刻的速度方向和车头朝向。其中，速度方向可以是障碍物当前行驶的方向。

S12、判断速度方向与车头朝向是否相反。

具体的，通过上述步骤确定障碍物当前的速度方向和车头方向之后，可以通过判断速度方向与车头朝向是否相反，来确定障碍物当前的行驶状态，若速度方向与车头朝向相反，则执行S13，若速度方向与车头朝向不是相反，则可以确定障碍物当前并不处于倒车状态。

S13、将障碍物确定为处于倒车状态的障碍物。

具体的，在判断障碍物当前的速度方向和车头朝向相反时，可以确定该障碍物当前处于倒车状态，可以将该障碍物作为第一障碍物。

在上述实施例中，由于当障碍物正在倒车时，速度方向和车头朝向的方向相反，所以通过从障碍物的当前行驶信息中，确定障碍物当前的速度方向和车头朝向，可以确定处于倒车状态的障碍物。

在上述实施例中，可以确定处于倒车状态的第一障碍物的若干条参考倒车轨迹，由于参考倒车轨迹均是第一障碍物未来可能的倒车轨迹，而且参考倒车轨迹之间并没有优先级的区分。基于此，在本申请的一些实施例中，还可以结合第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，对第一障碍物当前的倒车轨迹进行预测，并基于预测倒车轨迹，将参考倒车轨迹分配权重值，具体过程可以包括：

S21、获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹。

具体的，可以在语义地图中，获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹。行驶轨迹的生成方式可以是通过生成障碍物各个时刻的行驶位置信息，将各个时刻的行驶位置连接，即可以得到障碍物的完成行驶轨迹。

S22、根据第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定第一障碍物的预测倒车轨迹。

具体的，通过确定第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，可以确定第一障碍物的预测倒车轨迹。其中，预测倒车轨迹可以是与当前时刻之前的行驶轨迹最为接近的倒车轨迹，如果第一障碍物不改变转向角度的情况下，第一障碍物将会按照预测倒车轨迹行驶。

S23、针对每条参考倒车轨迹，按照与第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

具体的，确定第一障碍物的预测倒车轨迹与每条参考倒车轨迹的距离的过程，可以预设一个长度，以第一障碍物的当前位置为原点，沿着预测倒车轨迹截取与预设长度一致的一段轨迹，以该轨迹的终点为参考点，再针对每一条参考倒车轨迹，以第一障碍物的当前位置为原点，沿着参考倒车轨迹截取与预设长度一致的一段轨迹，并以轨迹的终点为该参考倒车轨迹的位置点，在确定参考点和各位置点之后，计算参考点与各位置点之间的距离，作为第一障碍物的预测倒车轨迹与每条参考倒车轨迹的距离。

在确定第一障碍物与每条参考倒车轨迹的距离之后，可以针对每条参考倒车轨迹按照与第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。其中，权重值的分配方式，可以是与预测倒车轨迹距离越近的参考倒车轨迹分配的权重值更大，而与预测倒车轨迹距离越远的参考倒车轨迹分配的权重值更小。

在上述实施例中，由于预测倒车轨迹是当前时刻之后第一障碍物最可能驶入的倒车轨迹，因此，与预测倒车轨迹接近的参考倒车轨迹，也可以认为是第一障碍物驶入概率较大的倒车轨迹，所以可以按照与第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值，使得每条参考倒车轨迹都分配有不同的权重值，从而针对不同的参考倒车轨迹保持不同的反应力度。

在本申请的一些实施例中，S22、根据第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定第一障碍物的预测倒车轨迹的过程进行介绍，过程可以包括：

S31、根据第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率。

具体的，在获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹之后，可以根据当前时刻之前的行驶轨迹，计算得到当前时刻之前的行驶轨迹的曲率，并以当前时刻之前的行驶轨迹的曲率，作为第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率。

S32、利用当前曲率，确定第一障碍物的旋转中心的当前位置信息。

具体的，在确定第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率之后，可以确定与当前曲率对应的倒车轨迹的半径，在确定第一障碍物当前位置的情况下，可以得到旋转中心的当前位置信息。

S33、根据当前曲率和第一障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定第一障碍物的预测倒车轨迹。

具体的，通过当前曲率可以确定倒车轨迹的半径，将第一障碍物的旋转中心的当前位置作为圆心，在确定半径的情况下可以最终确定第一障碍物的预测倒车轨迹。

在上述实施例中，可以利用第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率，最终确定第一障碍物按照当前曲率进行倒车的预测倒车轨迹，实现对第一障碍物的倒车轨迹的预测。

在上述实施例中可以筛选得到处于倒车状态的障碍物，并针对处于倒车状态的障碍物预测相应的倒车轨迹，但是，在实际的场景中，除了正在倒车的障碍物需要预测倒车轨迹，还会存在未来时刻可能会出现倒车行为的障碍物需要预测倒车轨迹。基于此，在本申请的一些实施例中，还可以先从障碍物中筛选确定当前时刻之后可能会处于倒车状态的障碍物，并对此类障碍物的倒车轨迹进行预测，具体过程可以包括：

S41、获取障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹。

具体的，可以通过语义地图获取障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹。其中，周围环境信息可以包括周围的道路的边界信息，比如栅栏和马路牙子等，还可以包括周围的其他障碍物，比如车辆、行人和土堆等。行驶轨迹的生成方式可以是通过生成障碍物各个时刻的行驶位置信息，将各个时刻的行驶位置连接，即可以得到障碍物的完成行驶轨迹。

S42、根据障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物。

具体的，根据障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，可以判断障碍物按照当前行驶信息进行行驶，是否可以避开周围环境中的其他障碍物，针对无法避开的障碍物，可以确定为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物。

S43、根据第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到第二障碍物倒车前的行驶轨迹。

具体的，第二障碍物为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，所以在倒车前第二障碍物会从当前的状态转变为静止状态，再由静止状态转变为倒车状态。因此，当第二障碍物当前时刻仍处于向前行驶时，在倒车前还会行驶一段距离，从而形成一条行驶轨迹。如果第二障碍物当前时刻已经处于静止状态，则行驶轨迹一直是第二障碍物的当前位置。

S44、根据第二障碍物倒车前的行驶轨迹，预测第二障碍物停止时的姿态信息。

具体的，根据第二障碍物倒车前的行驶轨迹，可以得到第二障碍物最后停止时的姿态信息。其中，姿态信息中可以包括朝向和转向角度等信息。

S45、根据第二障碍物停止时的姿态信息，得到第二障碍物的预测倒车轨迹。

具体的，在获取第二障碍物停止时的姿态信息后，可以利用姿态信息确定第二障碍物的以当前的状态进行倒车，所产生的倒车轨迹的曲率，并根据曲率确定第二障碍物的旋转中心的位置，利用曲率和位置最终预测得到第二障碍物的预测倒车轨迹。

在上述实施例中，利用障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹，筛选得到当前时刻之后可能会处于倒车状态的障碍物，从而提前对障碍物的倒车轨迹进行预测。

进一步的，还可以根据第二障碍物的当前行驶状态和周围环境信息，确定第二障碍物从当前状态到开始倒车的时间，从而预测第二障碍物在当前时刻之后多长时间会进行倒车。

具体的，在得到第二障碍物的当前行驶信息之后，可以通过第二障碍物的当前行驶信息确定第二障碍物当前的速度和减速度，从而可以计算得到第二障碍物从当前状态到停止的行驶时间；还可以结合周围环境信息，确定第二障碍物与周围其他障碍物的距离，在判断第二障碍物以当前的速度和加速度行驶无法避免与其他障碍物发生碰撞时，则设定一个预设距离，计算第二障碍物从当前位置行驶到与其他障碍物的距离为预设距离时停止所需的减速度，并根据计算得到的减速度和当前速度，计算得到第二障碍物从当前状态到停止的行驶时间。由于第二障碍物在停止之后通常不会立刻开始倒车，驾驶员可能还需要进行换档或观察周围环境，所以可以对车辆从刚停下到开始倒车所需的时间进行统计，确定一个中转时间。在确定第二障碍物从当前状态到停止的行驶时间和中转时间之后，可以将行驶时间和中转时间相加，得到第二障碍物在当前时刻之后多长时间会进行倒车。

在本申请的一些实施例中，对S42、根据障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物的过程进行介绍，该过程可以包括：

S51、根据障碍物的当前行驶信息，确定障碍物的行驶轨迹的极限曲率。

具体的，根据障碍物的当前行驶信息，可以确定障碍物的行驶速度，由于行驶速度的限制，可以确定障碍物的行驶轨迹的极限曲率。

S52、利用障碍物的行驶轨迹的极限曲率，确定位于障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。

具体的，在确定障碍物的极限曲率之后，可以通过极限曲率确定对应的行驶轨迹的半径，在确定障碍物当前位置的情况下，可以结合确定的行驶轨迹的半径，得到位于障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。

S53、针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定障碍物的一条极限行驶轨迹。

具体的，上述步骤中可以得到两个旋转中心对应的极限位置信息，针对每个旋转中心，可以根据极限曲率和该极限位置信息，确定障碍物的一条极限行驶轨迹。由于存在两个旋转中心，所以最终可以确定障碍物的两条极限行驶轨迹，在两条极限行驶轨迹之外的区域是障碍物所无法驶入的区域。

S54、根据障碍物的周围环境信息，确定障碍物所行驶的道路的边界以及障碍物周围的其他障碍物。

具体的，根据获取的障碍物的周围环境信息，可以确定障碍物所行驶的道路的边界以及障碍物周围的其他障碍物，比如车辆、行人和土堆等。

S55、判断障碍物按照确定的两条极限行驶轨迹行驶是否会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞。

具体的，由于两条极限行驶轨迹是障碍物在当前的行驶状态下，方向盘往左往右打到极限位置时所产生的极限行驶轨迹，所以判断障碍物按照确定的两条极限行驶轨迹行驶是否会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，如果按照两条极限行驶轨迹行驶依旧无法避免与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，则执行S56。

S56、将障碍物确定为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，并作为第二障碍物。

具体的，由于障碍物按照两条极限行驶轨迹行驶依旧无法避免与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，所以可以认为障碍物如果一直向前行驶，与道路的边界或其他障碍物发生碰撞是不可避免的，所以可以将障碍物确定为当前时刻之后可能出于倒车状态的障碍物。

在上述实施例中，通过确定障碍物的行驶轨迹的极限曲率，来最终确定两条极限行驶轨迹，当障碍物按照两条极限行驶轨迹行驶依旧无法避免与道路的边界或其他障碍物发生碰撞时，则可以将障碍物确定为当前时刻之后可能出于倒车状态的障碍物，从而实现当前时刻之后可能出于倒车状态的障碍物的筛选。

在本申请的一些实施例中，对S43、根据第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到第二障碍物倒车前的行驶轨迹的过程进行介绍，过程可以包括：

S61、根据第二障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定第二障碍物的当前曲率。

具体的，在获取第二障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹之后，可以根据当前时刻之前的行驶轨迹，计算得到当前时刻之前的行驶轨迹的曲率，并以当前时刻之前的行驶轨迹的曲率，作为第二障碍物的行驶轨迹的当前曲率。

S62、利用当前曲率，确定对应的第二障碍物的旋转中心的当前位置信息。

具体的，在确定第二障碍物的行驶轨迹的当前曲率之后，可以确定与当前曲率对应的行驶轨迹的半径，在确定第二障碍物当前位置的情况下，可以得到旋转中心的当前位置信息。

S63、根据第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定第二障碍物的行驶距离。

具体的，由于第二障碍物是当前时刻不处于倒车状态，但是在当前时刻之后可能会出于倒车状态的障碍物，所以，从当前状态到倒车状态的转变过程中，会存在由当前状态变为静止状态，再由静止状态变为倒车状态的过程。因此，第二障碍物以当前状态转变为静止状态的过程中，会存在一个行驶距离。若第二障碍物当前时刻的状态已经为静止状态，则行驶距离为零。

S64、根据当前曲率和第二障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定第二障碍物倒车前的行驶轨迹。

其中，上述确定的行驶轨迹的长度与行驶距离一致。

具体的，通过当前曲率可以确定倒车轨迹的半径，将第二障碍物的旋转中心的当前位置作为圆心，在确定半径的情况下，可以确定第二障碍物倒车前的行驶轨迹。

在上述实施例中，利用第二障碍物的行驶轨迹的当前曲率，可以最终确定第二障碍物倒车前按照当前曲率行驶的行驶轨迹，实现对第二障碍物倒车前的行驶轨迹的预测。

在本申请的一些实施例中，对S63、根据第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定第二障碍物的行驶距离的过程进行介绍，过程可以包括：

S71、根据第二障碍物的当前行驶信息，确定第二障碍物当前时刻的速度和减速度。

具体的，第二障碍物的当前行驶信息可以通过语义地图进行获取，还可以通过激光雷达和摄像头等传感器得到第二障碍物的相关信息，并利用机器学习等方式对相关信息进行处理来获取。其中，第二障碍物的当前行驶信息中可以包括第二障碍物当前时刻的速度和减速度。

S72、根据第二障碍物的周围环境信息，确定第二障碍物所行驶的道路的边界以及第二障碍物周围的其他障碍物。

具体的，根据获取的第二障碍物的周围环境信息，可以确定第二障碍物所行驶的道路的边界以及第二障碍物周围的其他障碍物，比如车辆、行人和土堆等。

S73、判断第二障碍物按照速度和减速度行驶，是否会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞。

具体的，通过第二障碍物当前的速度和减速度，可以计算得到第二障碍物由运动到静止的行驶距离。此时，可以判断第二障碍物行驶相应的距离是否会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，若是，则执行S74，若否则执行S75。

S74、以第二障碍物与将要发生碰撞的道路边界或其他障碍物的距离，作为第二障碍物的行驶距离。

具体的，当判断第二障碍物按照当前的速度和减速度行驶时，会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，则可以假设障碍物会对减速度进行调整，从而避免与道路的边界或其他障碍物发生碰撞。此时，可以将第二障碍物与将要发生碰撞的道路边界或其他障碍物的距离作为第二障碍物的行驶距离。

S75、利用第二障碍物的速度和减速度，确定第二障碍物的行驶距离。

具体的，当判断第二障碍物按照当前的速度和减速度行驶时，不会与道路的边界或其他障碍物发生碰撞，则可以假设障碍物不会对减速度进行调整，从而利用第二障碍物的当前速度和减速度计算得到的行驶距离，即第二障碍物的行驶距离。

在上述实施例中，利用第二障碍物当前的速度和减速度，确定障碍物从当前的状态变为静止状态的过程中的行驶距离，从而可以确定第二障碍物预测行驶轨迹的长度。

在本申请的一些实施例中，针对第二障碍物仅仅是根据停止时的姿态信息，预测得到第二障碍物的预测倒车轨迹，但是第二障碍物的驾驶员在倒车的过程中，可能会根据实际情况调整车辆转向角度，所以只根据当前的情况预测一条倒车轨迹，当第二障碍物调整转向角度时，车辆可能会出现反应不及时的情况。基于此，在本申请的一些实施例中，可以在第二障碍物所能驶入的区域中生成若干条参考轨迹，从而提前确定障碍物在倒车过程中可能会出现的参考倒车轨迹，使得车辆做出更加合理的决策，进而避免与障碍物发生碰撞，具体过程可以包括：

S81、确定第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率。

具体的，此时第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，可以是障碍物往左或往右将方向盘打到最大时，倒车所形成的倒车轨迹的曲率。

S82、利用第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。

具体的，通过上述步骤可以确定第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，通过极限曲率可以确定对应的倒车轨迹的半径，在确定第二障碍物当前位置的情况下，可以根据倒车轨迹的半径，得到位于第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息。

S83、针对每个旋转中心，根据极限和极限位置信息，确定第二障碍物的一条极限倒车轨迹。

具体的，在确定位于第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息之后，可以针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和该旋转中心的极限位置信息，确定第二障碍物的一条极限倒车轨迹。由于上述步骤中可以确定两个旋转中心的极限位置信息，所以最终可以得到第二障碍物的两条极限倒车轨迹。

S84、在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第二障碍物的参考倒车轨迹。

具体的，通过确定的第二障碍物的两条极限倒车轨迹，由于两条极限倒车轨迹均是在极限曲率下确定得到，所以两条极限倒车轨迹之间的区域为障碍物在倒车过程中可能会驶入的区域，因此可以在两条极限倒车轨迹之间，均匀的生成若干条第二障碍物的参考倒车轨迹，使得车辆可以针对每条参考倒车轨迹做出更加合理的决策，从而避免与障碍物发生碰撞。

S85、针对每条参考倒车轨迹，按照与第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

具体的，在确定第二障碍物与每条参考倒车轨迹的距离之后，可以针对每条参考倒车轨迹按照与第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。其中，权重值的分配方式，可以是与预测倒车轨迹距离越近的参考倒车轨迹分配的权重值更大，而与预测倒车轨迹距离越远的参考倒车轨迹分配的权重值更小。

在上述实施例中，由于预测倒车轨迹是根据当前姿态，确定的当前时刻之后第二障碍物最可能驶入的倒车轨迹，因此，与预测倒车轨迹接近的参考倒车轨迹，也可以认为是第二障碍物驶入概率较大的倒车轨迹，所以可以按照与第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值，使得每条参考倒车轨迹都分配有不同的权重值，从而针对不同的参考倒车轨迹保持不同的反应力度。

针对当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，可以预测得到障碍物倒车前的行驶轨迹和倒车轨迹，基于此，在本申请的一些实施例中，得到第二障碍物倒车前的行驶轨迹和第二障碍物的倒车轨迹之后，还可以将第二障碍物倒车前的行驶轨迹和第二障碍物的倒车轨迹连接，得到第二障碍物完整的运动轨迹。

通过获取第二障碍物完整的运动轨迹，可以使得车辆可以根据第二障碍物的当前时刻之后的完整的运动轨迹，实现更加合理的路径规划。

在上述实施例中，可以得到障碍物的倒车轨迹，此时车辆可以利用得到的倒车轨迹为后续的决策提供参考。基于此，在本申请的一些实施例中，还可以将得到的倒车轨迹发送给车辆决策模块。

具体的，在得到障碍物的倒车轨迹之后，可以将得到的倒车轨迹发送给车辆决策模块，由车辆决策模块根据倒车轨迹控制车辆行驶。其中，倒车轨迹可以包括上述实施例中得到的第一障碍物的预测倒车轨迹、第一障碍物的参考倒车轨迹、第二障碍物的预测倒车轨迹和第二障碍物的参考倒车轨迹。

下面对本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测装置进行描述，下文描述的一种障碍物倒车轨迹预测装置与上文描述的一种障碍物倒车轨迹预测方法可相互对应参照。

图4为本申请实施例提供的一种障碍物倒车轨迹预测装置结构示意图，障碍物倒车轨迹预测装置可以包括：

行驶信息获取单元10，用于获取障碍物的当前行驶信息；

第一障碍物确定单元20，用于利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

第一旋转中心确定单元30，用于利用第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定第一障碍物两侧的旋转中心的位置信息；

第一极限轨迹确定单元40，用于针对每个旋转中心，根据位置信息，确定位于第一障碍物的一条极限倒车轨迹；

第一参考轨迹确定单元50，用于在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹。

在上述实施例中，提供了一种障碍物倒车轨迹预测装置，行驶信息获取单元10获取障碍物的当前行驶信息，第一障碍物确定单元20利用当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，第一旋转中心确定单元30利用第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息，第一极限轨迹确定单元40针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定第一障碍物的一条极限倒车轨迹，第一参考轨迹确定单元50在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条第一障碍物的参考倒车轨迹。本申请先利用障碍物的当前行驶信息筛选出处于倒车状态的障碍物，并针对筛选得到的障碍物，利用障碍物的当前行驶信息，确定障碍物的极限曲率，基于极限曲率最终确定障碍物的参考倒车轨迹，实现对障碍物的倒车轨迹的预测。

进一步的，本申请还根据障碍物的当前行驶信息，确定第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，基于极限曲率最终确定若干条参考倒车轨迹，由于第一障碍物的驾驶员在倒车的过程中，可能会根据实际情况调整车辆转向角度，所以每条参考倒车轨迹均为第一障碍物在倒车过程中可能会出现的倒车轨迹，在考虑到处于倒车状态的障碍物会存在较大盲区的情况下，通过提前确定障碍物在倒车过程中可能会出现的参考倒车轨迹，可以使得车辆做出更加合理的决策，从而避免与障碍物发生碰撞。

可选的，第一障碍物确定单元20执行利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物的步骤，可以包括：

利用所述当前行驶信息，确定所述障碍物当前的速度方向和车头朝向；

判断所述速度方向与所述车头朝向是否相反；

若是，则将所述障碍物确定为处于倒车状态的障碍物，并作为第一障碍物。

可选的，障碍物倒车轨迹预测装置，还可以包括：

行驶轨迹获取单元，用于获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹；

第一倒车轨迹预测单元，用于根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹；

第一权重分配单元，用于针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

可选的，第一倒车轨迹预测单元执行根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，得到所述第一障碍物的预测倒车轨迹的步骤，可以包括：

根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述当前曲率和所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹。

可选的，障碍物倒车轨迹预测装置，还可以包括：

障碍物信息获取单元，用于获取障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹；

第二障碍物确定单元，用于根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物；

行驶轨迹预测单元，用于根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹；

姿态信息预测单元，用于根据所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，预测所述第二障碍物停止时的姿态信息；

第二倒车轨迹预测单元，用于根据所述第二障碍物停止时的姿态信息，得到所述第二障碍物的预测倒车轨迹。

可选的，第二障碍物确定单元执行根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物的步骤，可以包括：

根据所述障碍物的当前行驶信息，确定所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率；

利用所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率，确定位于所述障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据极限曲率和极限位置信息，确定所述障碍物的一条极限行驶轨迹；

根据所述障碍物的周围环境信息，确定所述障碍物所行驶的道路的边界以及所述障碍物周围的其他障碍物；

判断所述障碍物按照确定的两条极限行驶轨迹行驶是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则将所述障碍物确定为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，并作为第二障碍物。

可选的，行驶轨迹预测单元执行根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹的步骤，可以包括：

根据所述第二障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第二障碍物的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定对应的所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离；

根据所述当前曲率和所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，所述行驶轨迹的长度与所述行驶距离一致。

可选的，行驶轨迹预测单元执行根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离的步骤，可以包括：

根据所述第二障碍物的当前行驶信息，确定所述第二障碍物当前时刻的速度和减速度；

根据所述第二障碍物的周围环境信息，确定所述第二障碍物所行驶的道路的边界以及所述第二障碍物周围的其他障碍物；

判断所述第二障碍物按照所述速度和所述减速度行驶，是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则以所述第二障碍物与将要发生碰撞的所述道路边界或所述其他障碍物的距离，作为所述第二障碍物的行驶距离；

若否，则利用所述第二障碍物的速度和减速度，确定所述第二障碍物的行驶距离。

可选的，障碍物倒车轨迹预测装置，还可以包括：

极限曲率确定单元，用于确定所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

第二旋转中心确定单元，用于利用所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于所述第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

第二极限轨迹确定单元，用于针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和所述极限位置信息，确定所述第二障碍物的一条极限倒车轨迹；

第二参考轨迹确定单元，用于在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第二障碍物的参考倒车轨迹；

第二权重分配单元，用于针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

可选的，障碍物倒车轨迹预测装置，还可以包括：

轨迹合并单元，用于将所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹和所述第二障碍物的倒车轨迹连接，得到第二障碍物完整的运动轨迹。

可选的，障碍物倒车轨迹预测装置，还可以包括：

轨迹发送单元，用于将得到的倒车轨迹发送给车辆决策模块，以供所述车辆决策模块根据倒车轨迹控制车辆行驶。

本申请实施例还提供一种障碍物倒车轨迹预测设备，图5示出了障碍物倒车轨迹预测设备的硬件结构框图，参照图5，障碍物倒车轨迹预测设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；

在本申请实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；

处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；

存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；

其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：实现前述障碍物倒车轨迹预测方法中的各个处理流程。

本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：实现前述障碍物倒车轨迹预测方法中的各个处理流程。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以相互组合，且相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (14)

1.一种障碍物倒车轨迹预测方法，其特征在于，包括：

获取障碍物的当前行驶信息；

利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

利用所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于所述第一障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和极限位置信息，确定所述第一障碍物的一条极限倒车轨迹；

在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第一障碍物的参考倒车轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，包括：

利用所述当前行驶信息，确定所述障碍物当前的速度方向和车头朝向；

判断所述速度方向与所述车头朝向是否相反；

若是，则将所述障碍物确定为处于倒车状态的障碍物，并作为第一障碍物。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹；

根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹；

针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第一障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，得到所述第一障碍物的预测倒车轨迹，包括：

根据所述第一障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第一障碍物的倒车轨迹的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述当前曲率和所述第一障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第一障碍物的预测倒车轨迹。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取障碍物的当前行驶信息之后，还包括：

获取障碍物的周围环境信息和在当前时刻之前的行驶轨迹；

根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物；

根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹；

根据所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，预测所述第二障碍物停止时的姿态信息；

根据所述第二障碍物停止时的姿态信息，得到所述第二障碍物的预测倒车轨迹。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，筛选得到当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物作为第二障碍物，包括：

根据所述障碍物的当前行驶信息，确定所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率；

利用所述障碍物的行驶轨迹的极限曲率，确定位于所述障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据极限曲率和极限位置信息，确定所述障碍物的一条极限行驶轨迹；

根据所述障碍物的周围环境信息，确定所述障碍物所行驶的道路的边界以及所述障碍物周围的其他障碍物；

判断所述障碍物按照确定的两条极限行驶轨迹行驶是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则将所述障碍物确定为当前时刻之后可能处于倒车状态的障碍物，并作为第二障碍物。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第二障碍物的当前行驶信息、在当前时刻之前的行驶轨迹和周围环境信息，预测得到所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，包括：

根据所述第二障碍物在当前时刻之前的行驶轨迹，确定所述第二障碍物的当前曲率；

利用所述当前曲率，确定对应的所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息；

根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离；

根据所述当前曲率和所述第二障碍物的旋转中心的当前位置信息，确定所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹，所述行驶轨迹的长度与所述行驶距离一致。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述第二障碍物的当前行驶信息和周围环境信息，确定所述第二障碍物的行驶距离，包括：

根据所述第二障碍物的当前行驶信息，确定所述第二障碍物当前时刻的速度和减速度；

根据所述第二障碍物的周围环境信息，确定所述第二障碍物所行驶的道路的边界以及所述第二障碍物周围的其他障碍物；

判断所述第二障碍物按照所述速度和所述减速度行驶，是否会与所述道路的边界或所述其他障碍物发生碰撞；

若是，则以所述第二障碍物与将要发生碰撞的所述道路边界或所述其他障碍物的距离，作为所述第二障碍物的行驶距离；

若否，则利用所述第二障碍物的速度和减速度，确定所述第二障碍物的行驶距离。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

利用所述第二障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定位于所述第二障碍物两侧的旋转中心的极限位置信息；

针对每个旋转中心，根据对应的极限曲率和所述极限位置信息，确定所述第二障碍物的一条极限倒车轨迹；

在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第二障碍物的参考倒车轨迹；

针对每条参考倒车轨迹，按照与所述第二障碍物的预测倒车轨迹的距离，分配权重值。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第二障碍物倒车前的行驶轨迹和所述第二障碍物的倒车轨迹连接，得到第二障碍物完整的运动轨迹。

11.根据权利要求1-10任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

将得到的倒车轨迹发送给车辆决策模块，以供所述车辆决策模块根据倒车轨迹控制车辆行驶。

12.一种障碍物倒车轨迹预测装置，其特征在于，包括：

行驶信息获取单元，用于获取障碍物的当前行驶信息；

第一障碍物确定单元，用于利用所述当前行驶信息，筛选得到处于倒车状态的障碍物作为第一障碍物，并确定所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率；

第一旋转中心确定单元，用于利用所述第一障碍物的倒车轨迹的极限曲率，确定所述第一障碍物两侧的旋转中心的位置信息；

第一极限轨迹确定单元，用于针对每个旋转中心，根据位置信息，确定位于所述第一障碍物的一条极限倒车轨迹；

第一参考轨迹确定单元，用于在确定的两条极限倒车轨迹之间，均匀生成若干条所述第一障碍物的参考倒车轨迹。

13.一种障碍物倒车轨迹预测设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-11任一项的障碍物倒车轨迹预测方法的各个步骤。

14.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-11任一项的障碍物倒车轨迹预测方法的各个步骤。

Images