CN114954448A - 一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法 - Google Patents

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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
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    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
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  • Mechanical Engineering (AREA)
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Abstract

本发明提供一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法，属于图像处理技术领领域，本发明包括：将图像输入至障碍物检测模型中，以识别出所述待预测图像中存在的多个障碍物，其中，提取障碍物类型为车辆作为轨迹预测对象；基于车辆障碍物的运动信息，利用kalman预测算法得到一条车辆的时序轨迹预测点；基于导航地图或者高精地图，提取车辆当前运行路网信息，对车辆的所有可能运行轨迹进行时序预测；基于当前车道信息，对所有可能运行轨迹进行概率计算；评估概率最高的一条运行轨迹作为改车辆障碍物的时序轨迹预测路线。

Description

一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领领域，尤其涉及一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法。
背景技术
目前，常见的车辆障碍物轨迹预测方法是基于运动学或者基于kalman算法进行预测，获取1-3秒左右的未来运动轨迹，为主车智能驾驶避障或者路径规划做准备。
然而，单纯的基于运动学或者基于kalman算法并没有与运行路网信息相结合，以至于预测的车辆轨迹可能不在车道上，导致轨迹预测失效。
发明内容
本发明提供了一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法，用以解决现有基于车辆障碍物动力学的轨迹预测不准确问题。
本发明的技术方案是：
一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法，包括如下步骤：
步骤1)读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息；
步骤2)基于动力学原理，对各车辆障碍物进行时序轨迹预测；
步骤3)结合导航地图或者高精地图，对车辆障碍物所有可能运行轨迹进行时序预测；
步骤4)对所有的运行轨迹进行概率计算，并选取概率最高的作为该车辆障碍物的时序轨迹预测路线。
进一步的，
所述步骤1)中，读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息，包括障碍物的位置(Obsti.x,Obsti.y)、速度(Obsti.vx,Obsti.vy)、加速度 (Obsti.ax,Obsti.ay)、运行方向角Obsti.heading，其中i＝1,...,m表示第i个车辆障碍物，m表示共有m个车辆障碍物，然后对速度和加速度进行饱和约束处理，速度和加速度的标量分别为Obsti.v＝||(Obsti.vx,Obsti.vy)||和 Obsti.a＝||(Obsti.ax,Obsti.ay)||。
如果||Obsti.v||＜min v，则Obsti.v＝min v，如果||Obsti.v||＞max v，则Obsti.v＝max v，其中min v和max v分别为速度饱和约束的下界和上界；同理，如果||Obsti.a||＜mina，则Obsti.a＝mina，如果||Obsti.a||＞maxa，则 Obsti.a＝maxa，其中mina和maxa分别为加速度饱和约束的下界和上界。
进一步的，
所述步骤2)中，循环对障碍物进行动力学kalman轨迹预测；首先对车辆障碍物的历史轨迹按照时间间隔T，选取20个轨迹点，然后对这20个轨迹点进行拟合，用拟合后的数据进行kalman预测。
进一步的，
按照步骤3)，根据障碍物的位置信息，获取其在导航地图或者高精地图中的运行路网信息，情况有以下几种：
3.1)、障碍物行驶位置在十字交叉路口阈值，即 (Obsti.x,Obsti.y)∈Junction_threshold内，则所获取的信息有：是否在左转车道、是否在直行车道、是否在右转车道；
3.2)、障碍物行驶位置在路段中间阈值内，即 (Obsti.x,Obsti.y)∈SectionLane_threshold，则所获取的信息有：有无左车道、有无右车道；
3.3)、障碍物行驶位置在丁字路口阈值，即 (Obsti.x,Obsti.y)∈T·junction_threshold，则获取信息右：是否在左转车道、是否在右转车道。有了这些信息后，对车辆所有的可能行驶的轨迹结合动力学进行时序预测，即，用车辆历史10个轨迹点的平均速度
Figure BDA0003715994630000031
轨迹点预测间隔时间peroid，预测轨迹点的数目num，则可以计算轨迹点总共长度为
Figure BDA0003715994630000032
再进一步的，
判断车辆障碍物处于哪种路网信息，如果符合路网信息3.1)，如果障碍物车辆在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；障碍物车辆在直行车道，则直接沿着直行车道的中心线画长度为 trajsize的时序轨迹预测线。
如果符合路网信息3.2)，如果只存在左车道，则在车辆障碍物当前车道和左车道分别基于
Figure BDA0003715994630000033
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果只存在右车道，则在车辆障碍物当前车道和右车道分别基于
Figure BDA0003715994630000034
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果同时存在左车道和右车道，则在车辆障碍物当前车道、左车道和右车道分别基于
Figure BDA0003715994630000035
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
如果符合路网信息3.3)，如果在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
进一步的，
按照步骤4)，计算车辆障碍物所有轨迹线的概率，对于符合路网信息1和3 的情况，各轨迹线只有1条，因此概率为1；对于符合路网信息2的情况，利用最大熵对所有轨迹进行概率计算
Figure BDA0003715994630000041
其中b＝[b1,b2,...,bnum]为车辆未来num个状态，其中
Figure BDA0003715994630000042
h＝(bpre,cpre)，bpre为车辆障碍物num个历史轨迹状态信息，cpre为车辆障碍物与路网信息的交互，由vector模型提供；计算完每一条轨迹后，选取max(φ(b|h))的一条轨迹为该车辆障碍物的时序预测轨迹。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法，包括：将图像输入至障碍物检测模型中，以识别出所述待预测图像中存在的多个障碍物，其中，提取障碍物类型为车辆作为轨迹预测对象；基于车辆障碍物的运动信息，利用kalman预测算法得到一条车辆的时序轨迹预测点；基于导航地图或者高精地图，提取车辆当前运行路网信息，对车辆的所有可能运行轨迹进行时序预测；基于当前车道信息，对所有可能运行轨迹进行概率计算；评估概率最高的一条运行轨迹作为改车辆障碍物的时序轨迹预测路线。
具体步骤如下：
步骤1、读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息；
步骤2、基于动力学原理，对各车辆障碍物进行时序轨迹预测；
步骤3、结合导航地图或者高精地图，对车辆障碍物所有可能运行轨迹进行时序预测；
步骤4、对所有的运行轨迹进行概率计算，并选取概率最高的作为该车辆障碍物的时序轨迹预测路线
所述步骤1中，读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息，包括障碍物的位置(Obsti.x,Obsti.y)、速度(Obsti.vx,Obsti.vy)、加速度 (Obsti.ax,Obsti.ay)、运行方向角Obsti.heading，其中i＝1,...,m表示第i个车辆障碍物，m表示共有m个车辆障碍物，然后对速度和加速度进行饱和约束处理，速度和加速度的标量分别为Obsti.v＝||(Obsti.vx,Obsti.vy)||和 Obsti.a＝||(Obsti.ax,Obsti.ay)||。如果||Obsti.v||＜min v，则Obsti.v＝min v，如果||Obsti.v||＞max v，则Obsti.v＝max v，其中min v和max v分别为速度饱和约束的下界和上界；同理，如果||Obsti.a||＜mina，则Obsti.a＝mina，如果 ||Obsti.a||＞maxa，则Obsti.a＝maxa，其中mina和maxa分别为加速度饱和约束的下界和上界。
所述步骤2中，循环对障碍物进行动力学kalman轨迹预测。首先对车辆障碍物的历史轨迹按照时间间隔T，选取20个轨迹点，然后对这20个轨迹点进行拟合，用拟合后的数据进行kalman预测。(由于kalman预测是普遍应用的，因此这里步骤省略)。
按照步骤3，根据障碍物的位置信息，获取其在导航地图或者高精地图中的运行路网信息，情况有以下几种：1、障碍物行驶位置在十字交叉路口阈值，即 (Obsti.x,Obsti.y)∈Junction_threshold内，则所获取的信息有：是否在左转车道、是否在直行车道、是否在右转车道；2、障碍物行驶位置在路段中间阈值内，即(Obsti.x,Obsti.y)∈SectionLane_threshold，则所获取的信息有：有无左车道、有无右车道；3、障碍物行驶位置在丁字路口阈值，即 (Obsti.x,Obsti.y)∈T·junction_threshold，则获取信息右：是否在左转车道、是否在右转车道。有了这些信息后，对车辆所有的可能行驶的轨迹结合动力学进行时序预测，即，用车辆历史10个轨迹点的平均速度
Figure BDA0003715994630000061
轨迹点预测间隔时间peroid，预测轨迹点的数目num，则可以计算轨迹点总共长度为
Figure BDA0003715994630000062
判断车辆障碍物处于哪种路网信息，如果符合路网信息1，如果障碍物车辆在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；障碍物车辆在直行车道，则直接沿着直行车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。如果符合路网信息2，如果只存在左车道，则在车辆障碍物当前车道和左车道分别基于
Figure BDA0003715994630000063
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果只存在右车道，则在车辆障碍物当前车道和右车道分别基于
Figure BDA0003715994630000064
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果同时存在左车道和右车道，则在车辆障碍物当前车道、左车道和右车道分别基于
Figure BDA0003715994630000065
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。3、如果符合路网信息3，如果在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
按照步骤4，计算车辆障碍物所有轨迹线的概率，对于符合路网信息1和3的情况，各轨迹线只有1条，因此概率为1。对于符合路网信息2的情况，利用最大熵对所有轨迹进行概率计算
Figure BDA0003715994630000066
其中b＝[b1,b2,...,bnum]为车辆未来num个状态，其中
Figure BDA0003715994630000071
h＝(bpre,cpre)，bpre为车辆障碍物num个历史轨迹状态信息，cpre为车辆障碍物与路网信息的交互，由vector模型提供。计算完每一条轨迹后，选取max(φ(b|h))的一条轨迹为该车辆障碍物的时序预测轨迹。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种结合路网信息的车辆障碍物时序轨迹预测方法，其特征在于，
包括如下步骤：
步骤1)读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息；
步骤2)基于动力学原理，对各车辆障碍物进行时序轨迹预测；
步骤3)结合导航地图或者高精地图，对车辆障碍物所有可能运行轨迹进行时序预测；
步骤4)对所有的运行轨迹进行概率计算，并选取概率最高的作为该车辆障碍物的时序轨迹预测路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述步骤1)中，读取经过障碍物模型检测后的车辆障碍物信息，包括障碍物的位置(Obsti.x,Obsti.y)、速度(Obsti.vx,Obsti.vy)、加速度(Obsti.ax,Obsti.ay)、运行方向角Obsti.heading，其中i＝1,...,m表示第i个车辆障碍物，m表示共有m个车辆障碍物，然后对速度和加速度进行饱和约束处理，速度和加速度的标量分别为Obsti.v＝||(Obsti.vx,Obsti.vy)||和Obsti.a＝||(Obsti.ax,Obsti.ay)||；
如果||Obsti.v||＜minv，则Obsti.v＝minv，如果||Obsti.v||＞maxv，则Obsti.v＝maxv，其中minv和maxv分别为速度饱和约束的下界和上界；同理，如果||Obsti.a||＜mina，则Obsti.a＝mina，如果||Obsti.a||＞maxa，则Obsti.a＝maxa，其中mina和maxa分别为加速度饱和约束的下界和上界。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述步骤2)中，循环对障碍物进行动力学kalman轨迹预测；首先对车辆障碍物的历史轨迹按照时间间隔T，选取20个轨迹点，然后对这20个轨迹点进行拟合，用拟合后的数据进行kalman预测。
4.根据权利要求3所述的的方法，其特征在于，
按照步骤3)，根据障碍物的位置信息，获取其在导航地图或者高精地图中的运行路网信息，情况有以下几种：
3.1)、障碍物行驶位置在十字交叉路口阈值，即(Obsti.x,Obsti.y)∈Junction_threshold内，则所获取的信息有：是否在左转车道、是否在直行车道、是否在右转车道；
3.2)、障碍物行驶位置在路段中间阈值内，即(Obsti.x,Obsti.y)∈SectionLane_threshold，则所获取的信息有：有无左车道、有无右车道；
3.3)、障碍物行驶位置在丁字路口阈值，即(Obsti.x,Obsti.y)∈T·junction_threshold，则获取信息右：是否在左转车道、是否在右转车道。有了这些信息后，对车辆所有的可能行驶的轨迹结合动力学进行时序预测，即，用车辆历史10个轨迹点的平均速度
Figure FDA0003715994620000021
轨迹点预测间隔时间peroid，预测轨迹点的数目num，则可以计算轨迹点总共长度为
Figure FDA0003715994620000022
5.根据权利要求4所述的的方法，其特征在于，
判断车辆障碍物处于哪种路网信息，如果符合路网信息3.1)，如果障碍物车辆在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；障碍物车辆在直行车道，则直接沿着直行车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
6.根据权利要求4所述的的方法，其特征在于，
如果符合路网信息3.2)，如果只存在左车道，则在车辆障碍物当前车道和左车道分别基于
Figure FDA0003715994620000031
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果只存在右车道，则在车辆障碍物当前车道和右车道分别基于
Figure FDA0003715994620000032
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果同时存在左车道和右车道，则在车辆障碍物当前车道、左车道和右车道分别基于
Figure FDA0003715994620000033
沿着各车道中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
7.根据权利要求4所述的的方法，其特征在于，
如果符合路网信息3.3)，如果在左转车道，则直接沿着左转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线；如果障碍物车辆在右转车道，则直接沿着右转车道的中心线画长度为trajsize的时序轨迹预测线。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
按照步骤4)，计算车辆障碍物所有轨迹线的概率，对于符合路网信息3.1)的情况，各轨迹线只有1条，概率为1。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
按照步骤4)，计算车辆障碍物所有轨迹线的概率，对于符合路网信息3.3)的情况，各轨迹线只有1条，概率为1。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
对于符合路网信息3.2)的情况，利用最大熵对所有轨迹进行概率计算
Figure FDA0003715994620000034
其中b＝[b1,b2,...,bnum]为车辆未来num个状态，其中
Figure FDA0003715994620000035
h＝(bpre,cpre)，bpre为车辆障碍物num个历史轨迹状态信息，cpre为车辆障碍物与路网信息的交互，由vector模型提供；计算完每一条轨迹后，选取max(φ(b|h))的一条轨迹为该车辆障碍物的时序预测轨迹。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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