CN114030486B - 动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及地图导航、智能交通、自动驾驶、计算机技术领域。该方法包括：根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物，根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级，对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理。本公开技术方案能够解决动态障碍物处于低路权状态下的不合理预测轨迹干扰高路权的自动驾驶车辆行驶路线规划的问题，得到的预测轨迹更合理，提高乘坐体感的舒适性。

Description

动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及地图导航、智能交通、自动驾驶、计算机技术领域，尤其涉及一种动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在自动驾驶场景中，通常需要对行驶道路上其他车辆的行驶路线进行预测，进而根据预测结果规划驾驶路线。其中，预测可以根据其他车辆的实时运动信息以及道路信息等来实现预测其运动轨迹。但是，对于因交通规则无需避让其他车辆的场景，预测的轨迹经常导致驾驶路线规划为不合理让行，影响乘坐体感舒适性。
发明内容
本公开提供了一种动态障碍物的轨迹预测方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种动态障碍物的轨迹预测方法，包括：
根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；
根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级；
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理。
根据本公开的另一方面，提供了一种动态障碍物的轨迹预测装置，包括：
确定模块，用于根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；
标定模块，用于根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级；
修正模块，用于对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。
本公开实施例的技术方案根据交通规则对动态障碍物的路权优先级进行标定，进而基于路权优先级修正动态障碍物的预测轨迹，能够解决动态障碍物处于低路权状态下的不合理预测轨迹干扰高路权的自动驾驶车辆行驶路线规划的问题，得到的预测轨迹更合理，进而行驶路线的规划更准确，提高了乘坐体感的舒适性，实现了复杂自动驾驶场景下与动态障碍物博弈的优化。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测方法示意图；
图2是根据本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测方法示意图；
图3是根据本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测装置框图；
图4是根据本公开一实施例中标定模块的框图；
图5是用来实现本公开实施例的动态障碍物的轨迹预测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开实施例的技术方案应用于人工智能技术领域，具体涉及地图导航、智能交通、自动驾驶、计算机技术领域，尤其适用于行驶路线预测场景。行驶路线的预测包括行驶道路上的动态障碍物的轨迹预测和自身行驶路线的规划。自身包括但不限于机动车或非机动车，也可以称为主车。动态障碍物包括但不限于：机动车、非机动车或行人。其中，动态障碍物的轨迹预测可以根据动态障碍物的实时运动信息以及道路信息等来完成预测。但是，在该预测未考虑交通规则影响的情况下，会认为主车和动态障碍物路权优先级相同，因此会出现失误，在主车无需避让的场景可能输出导致主车避让的预测线，进而后续主车的规划模块对行驶路线的规划，会出于安全原则做出让行动态障碍物的行为，导致主车不合理让行，表现为不合理的刹车，影响乘坐体感舒适性。
例如，主车在非路口道路行驶的场景，若后方车辆行驶速度快于主车，主车的预测模块会输出一条干扰主车行驶的预测线，导致主车做出避让后方车辆的不合理行为。但实际上，后方车辆会自发调整速度来跟随主车，或者变道超过主车，按照交通规则主车不需要做出任何的避让行为。
再如，主车在路口直行行驶的场景，遇到对方道路的左转车辆，主车的预测模块没有考虑左转路权低于直行路权的交通规则，会输出一条干扰主车行驶的预测线，导致主车做出避让障碍车的行为。但实际上，左转车辆的驾驶员知晓左转需要让行直行车辆的交通规则，会自发的调整速度来让行主车，因此主车不需要做出避让行为。
本公开实施例正是基于上述技术问题，提出了一种动态障碍物的轨迹预测方法和装置，通过自身行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹，依据交通规则对动态障碍物的路权进行优先级标定后修正该预测轨迹，能够解决动态障碍物处于低路权状态下的不合理预测轨迹干扰高路权的自动驾驶车辆行驶路线规划的问题，得到的预测轨迹更合理，进而行驶路线的规划更准确，提高了乘坐体感的舒适性，实现了复杂自动驾驶场景下与动态障碍物博弈的优化。
图1为本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测方法示意图。如图1所示，该方法包括：
S101：根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；
本公开实施例中，上述预测轨迹用于预测动态障碍物的未来运动状态，通常以预测线的方式来表示。该预测线包括若干点，每个点对应一个相应的时刻，若干点的连线代表未来轨迹，且长度能够表征对应时间内行驶的距离。
S102：根据交通规则对确定出的动态障碍物标定路权优先级；
本公开实施例中，上述交通规则包括但不限于：直行>左转>右转>掉头，前车>后车，车道保持>车道切换，左转和掉头禁止超车。其中，＞表示优先级高。上述路权是指目标在道路通行中或在路口处的行驶优先权。路权优先级高的目标可以优先通行，无需避让其他目标，路权优先级低的目标需要避让其他目标。其中，目标包括机动车、非机动车或行人。
S103：对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理。
本公开实施例中，上述方法的执行主体可以为车辆，包括但不限于自动驾驶车辆等。
在一种实施方式中，上述步骤S101可以包括：
根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点；
将与自身有空间碰撞点和时间碰撞点的动态障碍物，确定为与自身会发生碰撞的动态障碍物。
本公开实施例中，上述时间碰撞点是指动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。指定时长可以根据需要设置，如1s或2s等等。
上述方式通过空间碰撞点和时间碰撞点可以确定出会与自身发生碰撞的动态障碍物，进而在路权标定时可以仅对确定出的动态障碍物进行标定，无需对所有动态障碍物进行标定，节约了计算资源，提高了效率。
在一种实施方式中，确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点，包括：
确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点，且动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。
这种方式可以确定出时间上可能发生碰撞的动态障碍物，从而可以排除仅在空间上发生碰撞但时间上能错开的动态障碍物，得到的结果更准确，提高了精度。
在一种实施方式中，上述步骤S102可以包括：
获取自身与确定出的动态障碍物的相对位置信息以及道路信息；
根据交通规则、相对位置信息和道路信息，对确定出的动态障碍物标定路权优先级。
这种基于交通规则标定动态障碍物路权优先级的方式，能够得出参考交通规则的预测轨迹，得到的预测轨迹更合理，进而行驶路线的规划更准确，提高了乘坐体感的舒适性。
在一种实施方式中，根据交通规则、相对位置信息和道路信息，对确定出的动态障碍物标定路权优先级，包括：
在相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级。
这种方式能够将交通规则规定动态障碍物需要避让的情况，为该动态障碍物标定低路权优先级，从而得到更准确的预测轨迹，避免了主车不合理的避让。
在一种实施方式中，在相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级，包括：
在道路信息为路口以及相对位置信息为第一相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第一相对位置包括：
自身直行且动态障碍物左转或右转或掉头；或，
自身左转且动态障碍物右转或掉头；或，
自身右转且动态障碍物掉头；或，
自身在前方且动态障碍物在后方直行或左转或掉头。
上述方式解决了路口场景下因交通规则规定动态障碍物需要避让时，为该动态障碍物标定低路权优先级，从而得到更准确的预测轨迹，避免了主车不合理的避让紧急刹车导致用户体感差的问题。
在一种实施方式中，在相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级，包括：
在道路信息为非路口以及相对位置信息为第二相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第二相对位置包括：
自身车道保持且动态障碍物在后方；或，
自身车道保持且动态障碍物同向或逆向切入当前车道。
上述方式解决了非路口场景下因交通规则规定动态障碍物需要避让时，为该动态障碍物标定低路权优先级，从而得到更准确的预测轨迹，避免了主车不合理的避让紧急刹车导致用户体感差的问题。
在一种实施方式中，上述步骤S103可以包括：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线。
这种对预测轨迹缩短处理的方式，能够输出更准确更合理的预测轨迹，使得路权优先级低的动态障碍物的预测轨迹不会干扰高路权的自动驾驶车辆的行驶路线规划，进而提高了行驶路线规划的准确性，提高了通行效率及用户体验。
在一种实施方式中，对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，包括以下至少一种：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹的长度；或，
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹上的时间点。
上述两种方式都能解决缩短预测轨迹的问题，提供了多种可能的实施方式，达到了修正预测轨迹的效果，修正后的预测轨迹更准确。
本公开实施例涉及的动态障碍物包括但不限于机动车、非机动车或行人中的至少一种。这种限定使得动态障碍物的范围更宽泛，能够适应多种场景，提高了实用性。
本公开实施例提供的上述方法，根据交通规则对动态障碍物的路权优先级进行标定，进而基于路权优先级修正动态障碍物的预测轨迹，能够解决动态障碍物处于低路权状态下的不合理预测轨迹干扰高路权的自动驾驶车辆行驶路线规划的问题，得到的预测轨迹更合理，进而行驶路线的规划更准确，提高了乘坐体感的舒适性，实现了复杂自动驾驶场景下与动态障碍物博弈的优化。
图2为本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测方法示意图。如图2所示，该方法包括：
S201：根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点；
其中，动态障碍物的预测轨迹可以根据感知模块获得的动态障碍物的位置、速度等实时运动信息，以及结合动态障碍物所处的道路信息、与主车及周围其他障碍物的相对信息，考虑动态障碍物的历史运动状态，预测出该动态障碍物的一条或者多条运动轨迹。
示例性地，上述确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点，可以具体包括：
确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点，且动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。
S202：将与自身有空间碰撞点和时间碰撞点的动态障碍物，确定为与自身会发生碰撞的动态障碍物；
本公开实施例中，上述空间碰撞点是指在空间上轨迹有重叠，表明两个物体会发生碰撞，但是如果时间上如果能错开那就意味着实际上不会发生碰撞，因此时间碰撞点的判断也是必要的。动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长(非常短的时长)内，表明自身与动态障碍物几乎同时到达空间碰撞点，则可以确定动态障碍物为自身的干扰障碍物。反之，如果动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长外，表明自身与动态障碍物时间上分先后到达空间碰撞点，则确定动态障碍物非自身的干扰障碍物。其中，上述指定时长通常设置为非常短的时长，如1s或2s等等，具体可以根据需要设置，此处不限定。
S203：获取自身与确定出的动态障碍物的相对位置信息以及道路信息；
其中，相对位置信息可以通过感知模块、定位模块以及高精度地图的信息综合获得，包括但不限于行为状态和前后位置。该行为状态包括但不限于：直行/左转/右转/掉头、车道保持/车道切换等等。前后位置包括：前方或后方，具体不赘述。道路信息包括但不限于：路口场景或非路口场景等等。
S204：在相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级；
在一种实施方式中，上述步骤S204可以具体包括：
在道路信息为路口以及相对位置信息为第一相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第一相对位置包括：
自身直行且动态障碍物左转或右转或掉头；或，
自身左转且动态障碍物右转或掉头；或，
自身右转且动态障碍物掉头；或，
自身在前方且动态障碍物在后方直行或左转或掉头。
在另一种实施方式中，上述步骤S204可以具体包括：
在道路信息为非路口以及相对位置信息为第二相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第二相对位置包括：
自身车道保持且动态障碍物在后方；或，
自身车道保持且动态障碍物同向或逆向切入当前车道。
S205：对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线。
示例性地，上述步骤S205可以具体包括以下至少一种：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹的长度，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线；或，
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹上的时间点，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线。
图3是根据本公开一实施例中动态障碍物的轨迹预测装置框图。如图3所示，该装置包括：
确定模块301，用于根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；
标定模块302，用于根据交通规则对确定出的动态障碍物标定路权优先级；
修正模块303，用于对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理。
在一种实施方式中，确定模块301包括：
判断单元，用于根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点；
确定单元，用于将与自身有空间碰撞点和时间碰撞点的动态障碍物，确定为与自身会发生碰撞的动态障碍物。
在一种实施方式中，上述判断单元用于：
确定动态障碍物是否与自身有空间碰撞点，且动态障碍物和自身到达空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。
图4是根据本公开一实施例中标定模块的框图。如图4所示，在一种实施方式中，上述标定模块可以包括：
获取单元401，用于获取自身与确定出的动态障碍物的相对位置信息以及道路信息；
标定单元402，用于根据交通规则、相对位置信息和道路信息，对确定出的动态障碍物标定路权优先级。
在一种实施方式中，上述标定单元402可以用于：
在相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级。
在另一种实施方式中，上述标定单元402具体用于：
在道路信息为路口以及相对位置信息为第一相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第一相对位置包括：
自身直行且动态障碍物左转或右转或掉头；或，
自身左转且动态障碍物右转或掉头；或，
自身右转且动态障碍物掉头；或，
自身在前方且动态障碍物在后方直行或左转或掉头。
在另一种实施方式中，上述标定单元402具体用于：
在道路信息为非路口以及相对位置信息为第二相对位置的情况下，对确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，第二相对位置包括：
自身车道保持且动态障碍物在后方；或，
自身车道保持且动态障碍物同向或逆向切入当前车道。
在一种实施方式中，修正模块303包括：
修正单元，用于对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线。
在一种实施方式中，上述修正单元用于以下至少一种：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹的长度；或，
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少预测轨迹上的时间点。
在一种实施方式中，动态障碍物包括机动车、非机动车或行人中的至少一种。
本公开实施例提供的上述装置，可以执行上述任一方法实施例中提供的方法，具体过程详见上述方法实施例中的描述，此处不赘述。
本公开实施例提供的上述装置，根据交通规则对动态障碍物的路权优先级进行标定，进而基于路权优先级修正动态障碍物的预测轨迹，能够解决动态障碍物处于低路权状态下的不合理预测轨迹干扰高路权的自动驾驶车辆行驶路线规划的问题，得到的预测轨迹更合理，进而行驶路线的规划更准确，提高了乘坐体感的舒适性，实现了复杂自动驾驶场景下与动态障碍物博弈的优化。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如动态障碍物的轨迹预测方法。例如，在一些实施例中，动态障碍物的轨迹预测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的动态障碍物的轨迹预测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行动态障碍物的轨迹预测方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (14)

1.一种动态障碍物的轨迹预测方法，包括：
根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；其中，所述动态障碍物的预测轨迹是根据动态障碍物的位置信息、速度信息以及历史运动状态预测得到的一条或多条运动轨迹；
根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级；
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理；
其中，所述对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理，包括：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线；
其中，所述对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，包括以下至少一种：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少所述预测轨迹的长度；或，
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少所述预测轨迹上的时间点；
其中，所述根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物，包括：
根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定所述动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点；
将与自身有空间碰撞点和时间碰撞点的动态障碍物，确定为与自身会发生碰撞的动态障碍物；
其中，所述确定所述动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点，包括：
确定所述动态障碍物是否与自身有空间碰撞点，且所述动态障碍物和自身到达所述空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级，包括：
获取自身与所述确定出的动态障碍物的相对位置信息以及道路信息；
根据交通规则、所述相对位置信息和道路信息，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据交通规则、所述相对位置信息和道路信息，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级，包括：
在所述相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则所述确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则所述确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级，包括：
在所述道路信息为路口以及所述相对位置信息为第一相对位置的情况下，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，所述第一相对位置包括：
自身直行且动态障碍物左转或右转或掉头；或，
自身左转且动态障碍物右转或掉头；或，
自身右转且动态障碍物掉头；或，
自身在前方且动态障碍物在后方直行或左转或掉头。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则所述确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级，包括：
在所述道路信息为非路口以及所述相对位置信息为第二相对位置的情况下，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，所述第二相对位置包括：
自身车道保持且动态障碍物在后方；或，
自身车道保持且动态障碍物同向或逆向切入当前车道。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述动态障碍物包括机动车、非机动车或行人中的至少一种。
7.一种动态障碍物的轨迹预测装置，包括：
确定模块，用于根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定出与自身会发生碰撞的动态障碍物；
标定模块，用于根据交通规则对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级；
修正模块，用于对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行修正处理；
其中，所述修正模块包括：
修正单元，用于对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹进行缩短处理，以用于规划无需避让动态障碍物的行驶路线；
其中，所述修正单元用于以下至少一种：
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少所述预测轨迹的长度；或，
对路权优先级低于自身的动态障碍物的预测轨迹，减少所述预测轨迹上的时间点；
所述确定模块包括：
判断单元，用于根据行驶道路上的动态障碍物的预测轨迹与自身的目标轨迹，确定所述动态障碍物是否与自身有空间碰撞点和时间碰撞点；
确定单元，用于将与自身有空间碰撞点和时间碰撞点的动态障碍物，确定为与自身会发生碰撞的动态障碍物；
其中，所述判断单元用于：
确定所述动态障碍物是否与自身有空间碰撞点，且所述动态障碍物和自身到达所述空间碰撞点的时刻相差位于指定时长内。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述标定模块包括：
获取单元，用于获取自身与所述确定出的动态障碍物的相对位置信息以及道路信息；
标定单元，用于根据交通规则、所述相对位置信息和道路信息，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述标定单元用于：
在所述相对位置信息和道路信息对应的场景下，按照交通规则所述确定出的动态障碍物需要避让的，将其路权优先级标定为低于自身的路权优先级。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述标定单元用于：
在所述道路信息为路口以及所述相对位置信息为第一相对位置的情况下，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，所述第一相对位置包括：
自身直行且动态障碍物左转或右转或掉头；或，
自身左转且动态障碍物右转或掉头；或，
自身右转且动态障碍物掉头；或，
自身在前方且动态障碍物在后方直行或左转或掉头。
11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述标定单元用于：
在所述道路信息为非路口以及所述相对位置信息为第二相对位置的情况下，对所述确定出的动态障碍物标定路权优先级为低于自身的路权优先级；
其中，所述第二相对位置包括：
自身车道保持且动态障碍物在后方；或，
自身车道保持且动态障碍物同向或逆向切入当前车道。
12.根据权利要求7-11中任一项所述的装置，其中，所述动态障碍物包括机动车、非机动车或行人中的至少一种。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114590248B (zh) * 2022-02-23 2023-08-25 阿波罗智能技术(北京)有限公司 行驶策略的确定方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆
CN115112141A (zh) * 2022-06-24 2022-09-27 重庆长安汽车股份有限公司 一种车辆路径规划方法、系统、电子设备及存储介质
CN115447612A (zh) * 2022-09-28 2022-12-09 广州文远知行科技有限公司 一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质
CN117944668A (zh) * 2022-10-20 2024-04-30 北京三快在线科技有限公司 自动驾驶车辆避障方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109979238A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京百度网讯科技有限公司 车道内障碍物提醒方法、装置及设备
CN113071520A (zh) * 2021-04-16 2021-07-06 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车辆行驶控制方法及装置
CN113119964A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 郑州宇通客车股份有限公司 一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11679764B2 (en) * 2019-06-28 2023-06-20 Baidu Usa Llc Method for autonomously driving a vehicle based on moving trails of obstacles surrounding the vehicle
CN110550029B (zh) * 2019-08-12 2021-02-09 华为技术有限公司 障碍物避让方法及装置
CN111091591B (zh) * 2019-12-23 2023-09-26 阿波罗智联(北京)科技有限公司 一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109979238A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京百度网讯科技有限公司 车道内障碍物提醒方法、装置及设备
CN113119964A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 郑州宇通客车股份有限公司 一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置
CN113071520A (zh) * 2021-04-16 2021-07-06 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车辆行驶控制方法及装置

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