JP2024504990A - 軌道予測方法及び装置、及び地図 - Google Patents

Abstract

本願は、軌道予測方法及び装置、及び地図を開示しており、Ｖ２Ｘ、インテリジェントビークル、自動運転、インターネットオブビークル、及びネットワーク運転などの分野に関する。本方法において、少なくとも１つの目標ポイントがまず決定され、ここで、目標ポイント及び車両の間の距離は第１範囲に含まれており；目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道は、少なくとも１つの目標ポイント及び目標の地理的位置に基づいて取得されており；目標の予測軌道は、少なくとも１つの基準軌道から決定される。本方法を使用することによって実行される軌道予測中には、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用されており、より多様な情報が使用され得る。したがって、本方法は、次の比較的短い期間における目標の軌道を正確に予測できるだけでなく、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させることもできる。

Description

本願は、インテリジェント輸送技術分野、具体的には、軌道予測方法及び装置、及び地図に関する。

走行プロセスにおいて、インテリジェントビークルは通常、道路上の目標の軌道を予測する必要がある。目標は、道路上の歩行者又は別の車両であり得る。したがって、インテリジェントビークルは、予測結果に基づいてインテリジェントビークルの運転挙動を計画し、インテリジェントビークル及び目標の間の衝突を回避する。

現在、目標の軌道を予測するとき、インテリジェントビークルは通常、インテリジェントビークル内に構成されたセンサに基づいて目標の履歴移動情報を取得する。履歴移動情報は通常、目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び目標が位置付けられた道路の車線境界線情報を含む。次に、車両は、当該情報に基づいて目標の軌道を予測し、目標の予測軌道を取得する。

換言すれば、従来技術では、目標の軌道予測中に、目標の履歴移動情報が使用される。したがって、従来技術では、次の比較的短い期間における目標の軌道は、比較的高い正確度で予測され得るが、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度は比較的低くなる。例えば、従来技術では、次の３秒から５秒における目標の軌道のみが正確に予測され得、より長い期間における軌道を予測することの正確度は比較的低くなることが複数のテストを介して発見されている。

既存の軌道予測方法では次の比較的短い期間における目標の軌道のみが正確に予測できるという問題を解決するべく、本願の実施形態は、軌道予測方法及び装置、及び地図を提供する。

第１態様によると、本願の実施形態は、
少なくとも１つの目標ポイントを決定する段階、ここで前記目標ポイント及び車両の間の距離は、第１範囲に含まれる；
目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、前記少なくとも１つの目標ポイント及び前記目標の地理的位置に基づいて取得する段階；及び
前記少なくとも１つの基準軌道から前記目標の予測軌道を決定する段階
を備える、軌道予測方法を開示する。

本解決手段によると、目標の軌道予測中は、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。したがって、本解決手段は、次の比較的短い期間における目標の軌道を正確に予測できるだけでなく、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させることもできる。

任意の設計において、少なくとも１つの目標ポイントを決定する前記段階は、
基準点がマーク付けされた地図を照会することによって又は前記基準点を示したテキストファイルを照会することによって第１基準点を決定する段階、ここで前記第１基準点及び前記車両の間の距離は前記第１範囲に含まれる；及び
第１基準点の数がｎより大きくない場合、前記第１基準点を前記目標ポイントとして決定する段階、ここでｎは予め設定された自然数である；又は
第１基準点の数がｎより大きい場合、前記第１基準点から前記少なくとも１つの目標ポイントを選択する段階
を含む。

前述の設計によると、少なくとも１つの目標ポイントは、基準場がマーク付けされた地図及び／又は基準場を示したテキストファイルに基づいて決定され得る。

任意の設計において、目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を取得する前記段階は、
前記目標から前記少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を前記少なくとも１つの基準軌道として決定する段階；又は
交通規則が満たされたとき、前記目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を基準軌道として決定する段階
を含む。

任意の設計において、前記目標から前記少なくとも１つの基準軌道への予測軌道を決定する前記段階は、
次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定する段階；
前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する段階、ここで、前記基準軌道の前記信頼度は、前記基準軌道及び前記短期軌道の間のフィッティング度を示す；及び
最も高い信頼度を有する基準軌道を前記目標の前記予測軌道として決定する段階
を含む。

前述の設計によると、予測軌道は、基準軌道の信頼度に基づいて基準軌道から決定され得る。基準軌道のより高い信頼度は、基準軌道が短期軌道によりフィッティングすることを示す。したがって、前述の設計において決定された予測軌道は、基準軌道における、目標の移動トレンドに最もフィッティングした基準軌道である。

任意の設計において、次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定する前記段階は、
現在の移動トレンド下で前記目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を前記短期軌道として決定する段階；又は
前記目標の前記移動トレンドに基づいて前記目標の第２パラメータを決定する段階、ここで、前記目標の前記第２パラメータは、前記目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、前記目標の地理的位置、及び前記目標の環境情報を含む；及び
前記第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、前記次のｓ秒における前記目標の、前記ニューラルネットワークモデルによって出力された前記短期軌道を取得する段階
を含む。

任意の設計において、前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する前記段階は、
前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定する段階
を含み、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
であり、ここで
は、基準軌道
上の前記短期軌道
の投影値であり；
は、前記短期軌道
及び前記基準軌道
の間の挟角であり、前記基準軌道
は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである。

任意の設計において、前記方法はさらに、
前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整する段階を含む。

この設計によると、車両の運転挙動は予測軌道に基づいて計画され、車両の運転計画能力を向上させ、車両の安全さ及び快適さを保証し得る。

第２態様によると、本願の実施形態は、
プロセッサ及び送受信機インタフェース
を備え、ここで
前記送受信機インタフェースは、センサについての情報を受信するように構成されており；
前記プロセッサは、前記センサについての前記情報に基づいて少なくとも１つの目標ポイントを決定すること、ここで前記目標ポイント及び車両の間の距離は第１範囲に含まれる；目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、前記少なくとも１つの目標ポイント及び前記目標の地理的位置に基づいて取得すること；及び、前記少なくとも１つの基準軌道から前記目標の予測軌道を決定することを行うように構成されている
軌道予測装置を開示する。

任意の設計において、前記プロセッサは、
基準点がマーク付けされた地図を照会することによって又は前記基準点を示したテキストファイルを照会することによって第１基準点を決定すること、ここで前記第１基準点及び前記車両の間の距離は前記第１範囲に含まれる；及び
第１基準点の数がｎより大きくない場合、前記第１基準点を前記目標ポイントとして決定すること、ここでｎは予め設定された自然数である；又は
第１基準点の数がｎより大きい場合、前記第１基準点から前記少なくとも１つの目標ポイントを選択すること
を行うように具体的に構成されている。

任意の設計において、前記プロセッサは、前記目標から前記少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を前記少なくとも１つの基準軌道として決定するように具体的に構成されているか、又は、前記プロセッサは、交通規則が満たされたとき、前記目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を基準軌道として決定するように具体的に構成されている。

任意の設計において、前記プロセッサは、
次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定すること；
前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定すること、ここで、前記基準軌道の前記信頼度は、前記基準軌道及び前記短期軌道の間のフィッティング度を示す；及び
最も高い信頼度を有する基準軌道を前記目標の前記予測軌道として決定すること
を行うように具体的に構成されている。

任意の設計において、前記プロセッサは、現在の移動トレンド下で前記目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を前記短期軌道として決定するように具体的に構成されている；又は
前記プロセッサは、前記目標の前記移動トレンドに基づいて前記目標の第２パラメータを決定すること、ここで、前記目標の前記第２パラメータは、前記目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、前記目標の地理的位置、及び前記目標の環境情報を含む、；及び
前記第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、前記次のｓ秒における前記目標の、前記ニューラルネットワークモデルによって出力された前記短期軌道を取得すること
を行うように具体的に構成されている。

任意の設計において、前記プロセッサは、
前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定するように具体的に構成されており、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
であり、ここで
は、基準軌道
上の前記短期軌道
の投影値であり；
は、前記短期軌道
及び前記基準軌道
の間の挟角であり、前記基準軌道
は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである。

任意の設計において、前記プロセッサはさらに、
前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整することをように構成されている。

第３態様によると、本願の実施形態は、第１層を含む地図を提供しており、ここで
前記第１層は少なくとも１つの基準点を含み、前記基準点は、ビジネス産業の場所、企業の場所、及びサービス産業の場所といった場所のうちの少なくとも１つを含む。

本願の本実施形態に提供された地図は、目標の軌道を予測するプロセスにおいて、目標がそれに向かって走行し得る基準点を発見することに役立ち、発見された基準点及び目標の調査情報に基づいて目標ポイントを決定することに使用され得る。したがって、本願の本実施形態に提供された地図を使用することによる目標の軌道予測中には、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。これは、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させることに役立つ。

任意の設計において、前記基準点は、第１期間における第２閾値より少なくない数の人が通過する場所である。

第４態様によると、本願の実施形態は、
少なくとも１つのプロセッサ及びメモリ
を備え、ここで
前記メモリは、プログラム命令を記憶するように構成されており；
前記プロセッサは、前記メモリに記憶された前記プログラム命令を呼び出して実行するように構成されており、その結果、前記端末装置は前記第１態様に係る前記軌道予測方法を実行する
端末装置を提供する。

第５態様によると、本願の実施形態はコンピュータ可読記憶媒体を提供しており、ここで当該コンピュータ可読記憶媒体は命令を記憶する。命令がコンピュータ上で実行されるとき、コンピュータは、第１態様に係る方法を実行することが可能になる。

第６の態様によると、本願の実施形態は、命令を含むコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品が電子デバイス上で実行されるとき、電子デバイスは、第１態様に係る方法を実行することが可能になる。

本願の実施形態は、軌道予測方法を提供する。本方法において、少なくとも１つの目標ポイントがまず決定され、車両の目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道が決定され、目標の予測軌道が少なくとも１つの基準軌道から決定される。

換言すれば、本願の実施形態において提供された解決手段では、目標の軌道予測中に目標ポイントが決定される必要がある。目標ポイントは通常、目標が走行する可能性がより高い場所である。この場合、本願の実施形態に提供された解決手段を使用することによる目標の軌道予測中には、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。

目標の軌道を予測するための既存の方法と比較すると、本願の実施形態に提供された解決手段では、目標の軌道予測中により多様な情報が使用され得る。したがって、本願の実施形態において提供された解決手段は、次の比較的短い期間における目標の軌道を正確に予測できるだけでなく、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させることもできる。

従来技術においては、通常、次の３秒から５秒における目標の軌道のみが正確に予測され得る。しかしながら、本願の実施形態に提供された解決手段は、次の５秒から２０秒における目標の軌道を正確に予測することができる。従来技術と比較すると、本願の実施形態において提供された解決手段は、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させる。

車両の構造の概略図である。

車両におけるコンピュータシステムの構造の概略図である。

車両及びクラウド側の間の接続関係の概略図である。

従来技術における軌道予測方法の適用シナリオの概略図である。

従来技術における別の軌道予測方法の適用シナリオの概略図である。

本願の実施形態に係る軌道予測方法の動作プロシージャの概略図である。

従来技術に係る地図の例示的な図である。

本願の実施形態に係る軌道予測方法における地図の例示的な図である。

本願の実施形態に係る軌道予測方法の地図の例示的な図である。

本願の実施形態に係る軌道予測方法の適用シナリオの例示的な図である。

本願の実施形態に係る軌道予測装置の構造の概略図である。

本願の実施形態に係る端末装置の構造の概略図である。

以下では、本願の実施形態における添付図面を参照して本願の実施形態における技術的解決手段を説明する。

以下の実施形態で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明することを意図したものに過ぎず、本願を限定することを意図したものではない。本明細書及び本願の添付の特許請求の範囲において使用されているように、単数表現「１つの（ｏｎｅ）」、「１つの（ａ）」、「当該（ｔｈｅ）」、「前述の（ｔｈｅ ｆｏｒｅｇｏｉｎｇ）」、「この（ｔｈｉｓ）」、及び「当該１つの（ｔｈｅ ｏｎｅ）」も、逆がその文脈において明確に示されていない限り、「１又は複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」などの表現を含むことを意図している。本願の以下の実施形態では、「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」及び「１又は複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」は、１つ、２つ、又はそれより多くを意味することをさらに理解されたい。「又は（ｏｒ）」という用語は、関連付けられたオブジェクト間の関連関係を説明するために使用されており、３つの関係が存在し得ることを表す。例えば、Ａ又はＢは：Ａのみが存在する、Ａ及びＢの両方が存在する、及びＢのみが存在するといったケースを表し得、ここで、Ａ及びＢは各々が単数形でも複数形でもよい。「／」という文字は概して、関連付けられたオブジェクトが「又は」関係にあることを示す。

本明細書において説明される「実施形態」又は「いくつかの実施形態」等についての言及は、本願の１又は複数の実施形態が、当該実施形態を参照して説明される特定の機能、構造又は特徴を含むことを示す。したがって、本明細書において異なる場所に現れている「実施形態において（ｉｎ ａｎ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「いくつかの実施形態において（ｉｎ ｓｏｍｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ）」、「いくつかの他の実施形態において（ｉｎ ｓｏｍｅ ｏｔｈｅｒ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ）」、及び「他の実施形態において（ｉｎ ｏｔｈｅｒ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ）」などの記述は、必ずしも同じ実施形態への言及を意味するものではなく、代わりに、それらは、別様に具体的に強調されていない限り、「実施形態のうち１又は複数であるが全てではない（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ ｂｕｔ ｎｏｔ ａｌｌ ｏｆ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ）」を意味する。「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「有する（ｈａｖｅ）」という用語及びそれらの変形例は全てが、別様に具体的に強調されていない限り、「含むが、それらに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｅ ｂｕｔ ａｒｅ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」を意味する。

既存の軌道予測方法は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測することが可能であり、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度は比較的低い。この技術的問題を解決するべく、本願の実施形態は、軌道予測方法及び装置を提供する。軌道予測方法及び装置は、ビークルツーエブリシング（ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ，Ｖ２Ｘ）、インテリジェントビークル、自動運転、インターネットオブビークル、及びネットワーク化運転などの分野に適用され得る。

本方法は車両に適用され得る。車両は通常、インテリジェントビークルである。可能な実装において、車両は、完全な又は部分的な自動運転モードにあるように構成され得る。例えば、車両が自動運転モードにあるとき、車両はさらに、手動操作を使用することで、車両の現在のステータス及び車両の周辺環境を決定し、周辺環境における別の車両又は歩行者などの少なくとも１つの目標の可能な挙動を決定し；決定された情報に基づいて車両を制御し得る。加えて、車両が自動運転モードにあるとき、車両は、人とインタラクトすることなく操作を実行するように構成され得る。

図１は、本発明の実施形態に係る車両１００の機能ブロック図である。図１に示されたように、車両１００は、様々なサブシステム、例えば、走行システム１０２、センサシステム１０４、計画制御システム１０６、１又は複数の周辺デバイス１０８、電源１１０、コンピュータシステム１０１、及びユーザインタフェース１１６を含み得る。

任意選択的に、車両１００は、より多い、又はより少ないサブシステムを含み得、各サブシステムは複数のコンポーネントを含み得る。加えて、車両１００における全てのサブシステム及びコンポーネントは、有線方式又は無線方式で互いに接続され得る。

走行システム１０２は、車両１００に動力を提供するコンポーネントを含み得る。実施形態において、走行システム１０２は、エンジン１１８、エネルギー源１１９、変速装置１２０及びホイール１２１を含み得る。エンジン１１８は、内燃エンジン、モータ、空気圧縮エンジン、別のタイプのエンジン、又は複数のエンジンの組み合わせであり得る。本明細書における複数のエンジンの組み合わせは、例えば、ガソリンエンジン及びモータによって形成されたハイブリッドエンジン、内燃エンジン及び空気圧縮エンジンによって形成されたハイブリッドエンジンを含み得る。エンジン１１８は、エネルギー源１１９を機械的エネルギーに変換する。

エネルギー源１１９の例は、ガソリン、ディーゼル、別の石油ベースの燃料、プロパン、別の圧縮ガスベースの燃料、エタノール、太陽電池パネル、バッテリ、又は別の動力源を含む。エネルギー源１１９はまた、車両１００における別のシステムのためのエネルギーを提供し得る。

変速装置１２０は、エンジン１１８からホイール１２１へ機械的動力を伝達し得る。変速装置１２０は、ギアボックス、差動装置及び駆動シャフトを含み得る。実施形態において、変速装置１２０は、別のコンポーネント、例えば、クラッチをさらに含み得る。駆動シャフトは、１又は複数のホイール１２１に結合され得る１又は複数のシャフトを含み得る。

センサシステム１０４は、車両１００、及び車両１００の周辺環境についての情報を検知するいくつかのセンサを含み得る。例えば、センサシステム１０４は、測位システム１２２（測位システムは、ＧＰＳシステムであってもよく、北斗システム又は別の測位システムであってもよい）、慣性測定ユニット（ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ、ＩＭＵ）１２４、レーダ１２６、レーザ距離計１２８、カメラ１３０、コンピュータビジョンシステム１３８、及びセンサフュージョンアルゴリズム１４０を含み得る。センサシステム１０４はさらに、車両１００の内部システム内に、センサ（例えば、車載空気質モニタ、燃料計、又はエンジンオイル温度計）を含み得る。これらのセンサのうちの１又は複数からのデータは、検出対象のオブジェクト、及びオブジェクトの対応する特徴（位置、形状、方向、速度等）を検出するために使用され得る。そのような検出及び認識は、車両１００の、安全な操作を実装するために使用される主要な機能である。

全地球測位システム１２２は、車両１００の地理的位置を推定するように構成され得る。ＩＭＵ１２４は、慣性加速度に基づいて、車両１００の位置変更及び向き変更を検知するように構成されている。ある実施形態において、ＩＭＵ１２４は加速度計とジャイロスコープとの組み合わせであってよい。

レーダ１２６は、無線信号を使用することによって、車両１００の周辺環境におけるオブジェクトを検知し得る。いくつかの実施形態において、オブジェクトに加えて、レーダ１２６は、オブジェクトの速度又は走行方向を検知するように構成され得る。

レーザ距離計１２８は、レーザを用いることにより、車両１００が位置する環境内のオブジェクトを検知し得る。いくつかの実施形態において、レーザ距離計１２８は、１又は複数のレーザ源、レーザスキャナ、１又は複数の検出器、及び別のシステムコンポーネントを含んでよい。

カメラ１３０は、車両１００の周辺環境の複数の画像を撮像するように構成され得る。カメラ１３０は、静止カメラ又はビデオカメラであり得る。

コンピュータビジョンシステム１３８は、カメラ１３０によって撮像された画像をプロセス及び分析する操作を実行して、車両１００の周辺環境におけるオブジェクト又は特徴を認識し得る。オブジェクト又は特徴は、交通信号、道路境界、及び目標を含み得る。コンピュータビジョンシステム１３８は、オブジェクト認識アルゴリズム、ストラクチャフロムモーション（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ、ＳＦＭ）アルゴリズム、ビデオトラッキング、及び別のコンピュータビジョン技術を使用し得る。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステム１３８は、環境の地図を描画すること、オブジェクトを追跡すること、及びオブジェクトの速度を推定すること等を実行するように構成され得る。

計画制御システム１０６は、車両１００、及び車両１００のコンポーネントの操作を制御するように構成されている。計画制御システム１０６は、ステアリングシステム１３２、アクセル１３４、制動ユニット１３６、ルート制御システム１４２、及び目標回避システム１４４を含む様々なコンポーネントを含み得る。

車両１００の前進方向は、ステアリングシステム１３２を操作することによって調整され得る。例えば、実施形態において、ステアリングシステム１３２はステアリングホイールシステムであり得る。

アクセル１３４は、エンジン１１８の動作速度を制御することで、車両１００の速度をさらに制御するように構成されている。

制動ユニット１３６は、車両１００を制御して減速するように構成される。制動ユニット１３６は、ホイール１２１を減速させるべく摩擦力を使用し得る。別の実施形態において、制動ユニット１３６は、ホイール１２１の運動エネルギーを電流に変換し得る。制動ユニット１３６は、車両１００の速度を制御するべく、ホイール１２１の回転速度を低減させる別の形態を代替的に使用し得る。

ルート計画システム１４２は、車両１００の走行ルートを決定するように構成される。いくつかの実施形態において、ルート計画システム１４２は、センサ１３８、ＧＰＳ１２２、及び１又は複数の予め定められた地図からのデータに基づいて、環境内の潜在的な目標を回避し得る走行ルートを、車両１００のために計画し得る。本願の実施形態において提供された軌道計画方法は、車両１００の目標走行軌道を出力するべく、ルート計画システム１４２によって実行され得る。目標走行軌道は、複数の目標ウェイポイントを含む。複数の目標ウェイポイントの各々は、ウェイポイントの座標、及び、ウェイポイントの許容可能な横方向誤差及び許容可能な速度誤差を含む。本明細書に説明された許容可能な横方向誤差は、許容可能な横方向誤差の値範囲を含み、いくつかの場合、許容可能な横方向誤差の値範囲と略して理解され得る。本明細書における「横方向」は、車両の走行方向に対して垂直又は略垂直の方向を指す。許容可能な横方向誤差は、許容可能な横方向変位誤差、すなわち、車両の走行方向に対して垂直又は略垂直の方向における車両１００の許容可能な変位誤差の値範囲を本質的に意味する。詳細について、再度後述することはしない。

制御システム１４４は、アクセル、ブレーキ及びステアリング角の制御量をルート計画システムによって出力された走行ルート／走行軌道に基づいて生成して、ステアリングシステム１３２、アクセル１３４及び制動ユニット１３６を制御するように構成されている。

確かに、ある例において、計画制御システム１０６には、表示及び説明されたもの以外のコンポーネントが追加されるか又は代替的に含まれる場合がある。代替的に、上記に示されたコンポーネントのうちいくつかは、計画制御システム１０６から削除され得る。

車両１００は、周辺デバイス１０８を用いて、外部センサ、別の車両、別のコンピュータシステム、又はユーザとインタラクトする。周辺デバイス１０８は、無線通信システム１４６、車載コンピュータ１４８、マイク１５０又はスピーカ１５２を含み得る。

いくつかの実施形態において、周辺デバイス１０８は、車両１００のユーザ及びユーザインタフェース１１６の間のインタラクションのための手段を提供する。例えば、車載コンピュータ１４８は車両１００のユーザに情報を提供してよい。ユーザインタフェース１１６はさらに、ユーザ入力を受信するよう車載コンピュータ１４８を操作し得る。ある実装において、車載コンピュータ１４８は、タッチスクリーンを使用することによって操作され得る。別のケースにおいて、周辺デバイス１０８は、車両１００及び車両内に位置付けられた別のデバイスの間の通信のための手段を提供し得る。例えば、マイク１５０は、車両１００のユーザから音声（例えば、音声命令又は別の音声入力）を受信してよい。同様に、スピーカ１５２は、車両１００のユーザに音声を出力してよい。

無線通信システム１４６は、１又は複数のデバイスと直接又は通信ネットワークを通じて無線通信し得る。例えば、無線通信システム１４６は、ＣＤＭＡ、ＥＶＤ０もしくはＧＳＭ（登録商標）／ＧＰＲＳなどの３Ｇセルラ通信、ＬＴＥなどの４Ｇセルラ通信、又は５Ｇセルラネットワーク通信を用い得る。無線通信システム１４６は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）を通じて無線ローカルエリアネットワーク（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＬＡＮ）と通信し得る。いくつかの実施形態において、無線通信システム１４６は、赤外線リンク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅ（登録商標）を通じてデバイスと直接通信し得る。例えば無線通信システム１４６などの様々な車両通信システムのような他の無線プロトコルは、１又は複数の専用狭域通信（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ｓｈｏｒｔ ｒａｎｇｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＤＳＲＣ）デバイスを含み得、これらのデバイスは、車両又は路側ステーションとのパブリック及び／又はプライベートデータ通信を実行するデバイスを含み得る。

電源１１０は、車両１００の様々なコンポーネントのための動力を提供し得る。ある実施形態において、電源１１０は、充電可能なリチウムイオンバッテリであっても、鉛酸バッテリであってもよい。そのようなバッテリの１又は複数のバッテリパックは、車両１００の様々なコンポーネントに動力を提供するための電源として構成され得る。いくつかの実施形態において、電源１１０及びエネルギー源１１９は、共に実装され得、例えば、全電気式車両において実装され得る。

車両１００の機能のいくつか又は全ては、コンピュータシステム１０１によって制御される。コンピュータシステム１０１は少なくとも１つのプロセッサ１１３を含み得、プロセッサ１１３は、メモリ１１４などの非一時的コンピュータ可読媒体に記憶された命令１１５を実行する。コンピュータシステム１０１は代替的に、車両１００の個々のコンポーネント又はサブシステムを分散方式で制御する複数のコンピューティングデバイスであってよい。

プロセッサ１１３は、例えば、市販のＣＰＵなどの任意の従来型プロセッサであり得る。あるいは、プロセッサは、ＡＳＩＣ又は別のハードウェアベースのプロセッサなどの専用デバイスであってもよい。図１がプロセッサ、コンピュータシステム１０１のメモリ及び他のコンポーネントを技術的に例示しているが、当業者であれば、プロセッサ及びメモリが、同じ物理的ハウジング内に位置付けられていない複数の他のプロセッサ又はメモリを実際に含み得ることを理解するべきである。例えば、メモリは、コンピュータシステム１０１のそれとは異なるハウジング内に位置付けられたハードディスクドライブ又は別の記憶媒体であり得る。したがって、プロセッサへの言及は、操作を並列に実行してもしなくてもよいプロセッサ又はメモリのセットへの言及を含むものとして理解される。本明細書に説明された段階を実行するためにシングルプロセッサを使用する場合とは異なり、例えば、ステアリングコンポーネント及び減速コンポーネントなどのいくつかのコンポーネントの各々はそれ自身のプロセッサを含み得、上記プロセッサは、上記コンポーネント固有の機能に関する計算のみを実行する；又は、走行システムなどのサブシステム、センサシステム、及び計画制御システムも、対応する機能を実装するべく、対応するサブシステムの関連タスクの計算を実装するための、それら自体のプロセッサを含み得る。

本明細書において説明される様々な態様において、プロセッサは、車両から遠く離れて位置してよく、車両と無線通信してよい。別の態様において、本明細書に説明されたプロセスのうちいくつかは、車両の内部に配置されたプロセッサ上で実行され、その一方、他はリモートプロセッサによって実行され、単一の操作を実行するために必要な段階を実行することを含む。

いくつかの実施形態において、メモリ１１４は、命令１１５（例えば、プログラムロジック）を含んでよく、命令１１５は、上述の機能を含む車両１００の様々な機能を実行するために、プロセッサ１１３により実行されてよい。メモリ１１４はまた、追加の命令を含み得、当該命令は、走行システム１０２、センサシステム１０４、計画制御システム１０６及び周辺デバイス１０８のうちの１又は複数にデータを送信すること、それらからデータを受信すること、それらとインタラクトすること、又はそれらを制御することを行うために使用される命令を含む。

命令１１５に加えて、メモリ１１４は、例えば、道路の地図、ルート情報、及び車両の位置、方向、速度及び他の関連情報などの他の関連データを記憶し得る。そのような情報は、車両１００の操作が自律モード、半自律モード、又は手動モードである間、車両１００によって使用されてもよく、又はコンピュータシステム１０１によって具体的に使用されてもよい。

ユーザインタフェース１１６は、車両１００のユーザに情報を提供する、又は車両１００のユーザから情報を受け取るように構成される。任意選択的に、ユーザインタフェース１１６は、例えば無線通信システム１４６、車載コンピュータ１４８、マイク１５０及びスピーカ１５２のような１又は複数の入力／出力デバイスを周辺デバイス１０８のセット内に含み得る。

コンピュータシステム１０１は、様々なサブシステム（例えば、走行システム１０２、センサシステム１０４、及び計画制御システム１０６）及びユーザインタフェース１１６から受信した入力に基づいて、車両１００の機能を制御し得る。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム１０１は、車両１００及び当該車両１００のサブシステムの多くの態様に対して制御を提供するように操作を実行し得る。

任意選択的に、前述の複数のコンポーネントのうちの１又は複数が、車両１００とは別個に設置されてもよく、車両１００と関連付けられてもよい。例えば、メモリ１１４は、車両１００から部分的に又は完全に分離され得る。前述のコンポーネントは、有線方式又は無線方式で共に通信可能に結合され得る。

任意選択的に、前述の複数のコンポーネントは単なる例に過ぎない。実際の適用では、コンポーネントは、実際の要件に基づいて前述のモジュール内のコンポーネントから追加又は削除され得る。図１は、本発明の実施形態に限定されるものと理解されるべきではない。

例えば上記の車両１００のような道路を走行する自動運転車両は、車両１００の周辺環境におけるオブジェクトを認識することで、車両の速度に対する調整を含む車両の走行軌道に対する調整を実行することを決定し得る。このオブジェクトは、別の車両、交通制御デバイス、又は別のタイプのオブジェクトであってもよい。いくつかの例において、各認識されたオブジェクトは独立して考慮され得、例えばオブジェクトの現在の速度のような各オブジェクトの特徴に基づいて、オブジェクトの加速、オブジェクト及び車両の間の間隔、調整対象の速度を含む自動運転車両の軌道計画が決定され得る。

任意選択的に、自動運転車両１００に関連付けられたコンピューティングデバイス（例えば、図１におけるコンピュータシステム１０１及びコンピュータビジョンシステム１３８）は、認識されたオブジェクトの特徴及び認識されたオブジェクトの周辺環境のステータス（道路上の交通量、雨、氷など）に基づいて、認識されたオブジェクトの挙動を予測し得る。任意選択的に、全ての認識されたオブジェクトは互いの挙動に依存しており、したがって、全ての認識されたオブジェクトは、単一の認識されたオブジェクトの挙動を予測するべく、共に考慮され得る。車両１００は、認識されたオブジェクトの予測された挙動に基づいて、車両１００の走行軌道（速度を含む）を計画し得る。加えて、自動運転車両がそのように調整される必要がある具体的なステータス（例えば、車両の速度が増加される、車両の速度が低減される、又は車両が停止するなどの速度調整のために）は、計画結果に基づいて車両に対して決定される。このプロセスにおいて、車両１００の走行軌道は、例えば、車両が走行する道路上の車両１００の水平位置、道路の曲率、静的オブジェクト及び車両の間の近接度、動的オブジェクト及び車両の間の近接度のような別の要因を考慮することによっても決定され得る。

自動運転車両に対して速度調整を実行することに加えて、計画結果に基づいて、コンピューティングデバイスは、車両１００のステアリング角を修正するための命令を提供し得、その結果、自動運転車両は、所与の軌道に従うか、又は、自動運転車両に近いオブジェクト（例えば、道路上の隣接レーンにおける自動車）から安全な水平距離及び安全な鉛直距離を維持することができる。

車両１００は、自動車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプタ、芝刈機、レジャー用車両、遊園地の車両、建設デバイス、電動トロリー、ゴルフカート、列車、手押し車等であり得る。これは、本発明の実施形態において具体的に限定されるものではない。

図２に示されたように、コンピュータシステム１０１は、プロセッサ１０３システムバス１０５、ディスプレイアダプタ（ビデオアダプタ）１０７、ディスプレイ１０９、バスブリッジ１１１、入力／出力バス（ｉｎ／ｏｕｔバス、Ｉ／Ｏバス）１１３、入力／出力（ｉｎ／ｏｕｔ、Ｉ／Ｏ）インタフェース１１５、ユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ，ＵＳＢ）ポート１２５、ネットワークインタフェース１２９、ハードディスクドライブインタフェース１３１、ハードディスクドライブ１３３及びシステムメモリ１３５を含み得る。

プロセッサ１０３は、システムバス１０５に結合されている。プロセッサ１０３は１又は複数のプロセッサであってよく、各プロセッサは１又は複数のプロセッサコアを含んでよい。ディスプレイアダプタはディスプレイ１０９を駆動し得、ディスプレイ１０９はシステムバス１０５に結合されている。システムバス１０５は、バスブリッジ１１１を使用することによって入力／出力バス（Ｉ／Ｏバス）１１３に結合されている。Ｉ／Ｏインタフェース１１５は、Ｉ／Ｏバス１１３に結合されている。Ｉ／Ｏインタフェース１１５は、複数のＩ／Ｏデバイスと通信している。複数のＩ／Ｏデバイスは、例えば、入力デバイス１１７（キーボード、マウス及びタッチスクリーンなどの例を含む）、媒体ディスク（メディアトレイ）１２１（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ及びマルチメディアインタフェース）、送受信機１２３（無線通信信号を送信又は受信し得る）、カメラ１５５（静的及び動的なデジタルビデオ画像を撮像し得る）、及びＵＳＢポート１２５である。任意選択的に、Ｉ／Ｏインタフェース１１５に接続されたインタフェースは、ＵＳＢポート１２５であり得る。

プロセッサ１０３は、縮小命令セットコンピューティング（「ＲＩＳＣ」）プロセッサ、複合命令セットコンピューティング（「ＣＩＳＣ」）プロセッサ、又はこれらの組み合わせを含む任意の従来型プロセッサであってよい。任意選択的に、プロセッサは特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）などの専用装置であってよい。任意選択的に、プロセッサ１０３は、ニューラルネットワークプロセッサ、又は、ニューラルネットワークプロセッサ及び前述の従来型プロセッサの組み合わせであり得る。

任意選択的に、本明細書に説明された様々な実施形態では、コンピュータシステム１０１は、自動運転車両から離れて位置付けられ得、自動運転車両１００と無線通信し得る。いくつかの実装において、本明細書に説明されたプロセスのうちいくつかは、自動運転車両の内部に配置されたプロセッサによっても実行され得、その一方、他は、リモートプロセッサによって実行されており、これは単一の操作を実行するために必要なアクションを実行することを含む。

コンピュータシステム１０１は、ネットワークインタフェース１２９を通じてソフトウェアデプロイメントサーバ１４９と通信し得る。ネットワークインタフェース１２９は、例えば、ネットワークインタフェースカードのようなハードウェアネットワークインタフェースを含む。ネットワーク１２７は、インターネットなどの外部ネットワークであり得、又は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）又は仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）などの内部ネットワークであり得る。任意選択的に、ネットワーク１２７は代替的に、無線ネットワーク、例えば、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク又はセルラネットワークであり得る。

ハードディスクドライブインタフェース１３１は、システムバス１０５に結合されている。ハードディスクドライブインタフェース１３１は、ハードディスクドライブ１３３に接続されている。システムメモリ１３５は、システムバス１０５に結合されている。システムメモリ１３５において実行されるデータは、コンピュータシステム１０１のオペレーティングシステム１３７及びアプリケーションプログラム１４３を含み得る。

オペレーティングシステムＯＳ１３７は、コンピュータシェル（Ｓｈｅｌｌ）１３９及びカーネル（ｋｅｒｎｅｌ）１４１を含む。シェル１３９は、ユーザ及びオペレーティングシステムの間のインタフェースである。シェル１３９は、オペレーティングシステムの最も外側の層である。シェル１３９は、ユーザ及びオペレーティングシステムの間のインタラクションを管理するように構成され得る：シェルはユーザの入力を待機し、ユーザの入力をオペレーティングシステムに説明し、オペレーティングシステムの様々な出力結果を処理する。

カーネル１４１は、オペレーティングシステム内にあり且つメモリ、ファイル、周辺機器及びシステムリソースを管理するように構成された部品を含む。ハードウェアと直接インタラクトするとき、オペレーティングシステムのカーネルは通常、プロセスを実行し、プロセス間通信を提供し、ＣＰＵタイムスライス管理、割り込み、メモリ管理、及びＩＯ管理等を提供する。

アプリケーションプログラム１４３は、車両の自動運転の制御に関するプログラム、例えば、自動運転車両及び道路上の目標の間のインタラクションを管理するためのプログラム、計画された軌道に沿って走行する自動運転車両を制御（速度を含む）するためのプログラム、又は、自動運転車両及び道路上の別の自動運転車両の間のインタラクションを制御するためのプログラムを含む。アプリケーションプログラム１４３は、ソフトウェアデプロイメントサーバ１４９のシステム内にも存在する。実施形態において、アプリケーションプログラム１４３が実行される必要があるとき、コンピュータシステム１０１は、ソフトウェアデプロイメントサーバ１４９からアプリケーションプログラム１４３をダウンロードし得る。

センサ１５３がコンピュータシステム１０１に関連付けられている。センサ１５３は、コンピュータシステム１０１の周辺環境を検出するように構成されている。例えば、センサ１５３は、動物、車両、目標、及び横断歩道を検出し得る。さらに、センサは、動物、車両、目標、及び横断歩道などのオブジェクトの周辺環境、例えば、動物の周囲にある別のオブジェクト、気象条件、及び周辺環境における明るさなどの、動物の周辺環境を検出し得る。任意選択的に、コンピュータシステム１０１が自動運転車両内に位置付けられている場合、センサは、カメラ、赤外線センサ、化学検出器、又はマイク等であり得る。

コンピュータシステム１０１は、別のコンピュータシステムから情報を受信してもよく、又は、別のコンピュータシステムに情報を転送してもよい。代替的に、車両１００のセンサシステム１０４によって収集されたセンサデータは、データ処理のために別のコンピュータに転送され得る。図３に示されたように、コンピュータシステム１０１からのデータは、さらなる処理のためにネットワークを通じてクラウド側のコンピュータ３２０に転送され得る。ネットワーク及び中間ノードは、様々な構造及びプロトコルを含み得、それらは、インターネット、ワールドワイドウェブ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、１又は複数の会社の独自の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、無線ネットワーク、ハイパーテキストトランスポートプロトコル（ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＨＴＴＰ）ネットワーク、及びそれらの様々な組み合わせを含む。そのような通信は、別のコンピュータにデータを転送し別のコンピュータからデータを転送し得る任意のデバイス、例えば、モデム及び無線インタフェースによって実行され得る。

例において、コンピュータ３２０は、複数のコンピュータを有するサーバ、例えば、ロードバランシングサーバクラスタを含み、コンピュータシステム１０１からデータを受信するべくネットワークの異なるノードと情報を交換し、データを処理し、処理されたデータを転送し得る。サーバには、コンピュータシステム１０１のそれと同様の構造が含まれ得、プロセッサ３２１、メモリ３２２、命令３２３及びデータ３２４が提供されている。

既存の軌道予測方法は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測することが可能であり、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度は比較的低い。従来技術に存在する問題を明確にするべく、以下では、現在使用されている軌道予測方法について説明する。

現在一般に使用されている軌道予測方法では、目標の軌道を予測するとき、車両は、車両内に構成されたセンサを使用することによって目標の履歴移動情報を取得する。履歴移動情報は通常、目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び目標が位置付けられた道路の車線境界線情報を含む。例えば、車両は、車両内に構成されたカメラを使用することによって目標の画像を継続的に撮影し、撮影された画像を使用することによって目標の履歴移動情報を決定し得る。

次に、車両は、ニューラルネットワークモデルに目標の履歴移動情報を入力し、ニューラルネットワークモデルによって出力された情報を取得し得る。ニューラルネットワークモデルによって出力された情報は、目標の予測軌道である。

例えば、図４に示されたシナリオの例示的な図を参照されたい。図４において、直線状の破線は、車線境界線を表しており、第１車両１０は図面内で走行しており、第１車両１０は第２車両２０の目標であり得、第２車両２０は従来技術に従って第１車両１０の軌道を予測し得る。

この場合、第２車両２０は、第２車両２０内に構成されたカメラを使用することによって第１車両を撮影し得る。図４において、第１車両１０の車体の後側における番号が付けられた４つの円の地理的位置はそれぞれ、４つの異なる時点においてカメラが第１車両１０を撮影したときの第１車両１０の位置である。加えて、このシナリオにおいて、円に付けられた番号が大きいほど、撮影の時点が遅かったことを示す。

この例において、第２車両２０内のカメラが目標の画像を撮影した後、第２車両２０は、画像を処理することによって、第１車両１０の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び第１車両１０が位置付けられた道路の車線境界線情報を決定し、ニューラルネットワークモデルに当該情報を送信する。

第２車両２０によって入力された情報を取得した後、ニューラルネットワークモデルは、第１車両の予測軌道を出力し得る。この場合、第２車両２０は、ニューラルネットワークの出力に基づいて第１車両１０の予測軌道を取得し得る。図４に示されたように、曲線状の破線は、第１車両の予測軌道である。

しかしながら、本解決手段において、目標の軌道は、目標の履歴移動情報を使用することによってのみ予測される。したがって、本解決手段において実現可能な予測時間は比較的短い。換言すれば、本解決手段は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測することが可能であり、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度は比較的低い。

加えて、現在、別の軌道予測方法も使用され得る。この予測方法において、目標の軌道を予測するとき、車両は、車両内に構成されたセンサを使用することによって目標の履歴移動情報を取得し得、目標は第１目標として参照され得る。それに応じて、第１目標の履歴移動情報は通常、第１目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び第１目標が位置付けられた道路の車線境界線情報を含む。

走行プロセスにおいて、第１目標は、車両の別の目標と衝突することを回避する必要がある。車両の別の目標は、第２目標として参照され得る。したがって、第１目標は、第２目標に基づいて第１目標の軌道を調整し、換言すれば、第２目標の移動ステータスは、第１目標の軌道に影響を与え得る。したがって、この方法において、車両はさらに、第２目標の履歴移動情報を取得し得る。それに応じて、第２目標の履歴移動情報は通常、第２目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び第２目標が位置付けられた道路の車線境界線情報を含む。

次に、車両は、第１目標の履歴移動情報及び第２目標の履歴移動情報をニューラルネットワークモデルに入力し得る。次に、車両は、第１目標の予測軌道として、ニューラルネットワークモデルの出力を使用する。

例えば、図５に示された概略図を参照されたい。図５は、１つの第１目標３０及び３つの第２目標４０を含んでおり、各目標の後方にある円は、目標の履歴軌道を表している。この場合、車両は、車両内に構成されたカメラを使用することによって第１目標３０及び第２目標４０を撮影し、撮影された画像に基づいて第１目標３０及び第２目標４０の履歴移動情報を決定し、次に、第１目標３０及び第２目標４０の履歴移動情報をニューラルネットワークモデルに入力し得る。加えて、車両は、ニューラルネットワークモデルの出力を取得し、ニューラルネットワークモデルの出力を第１目標３０の予測軌道として使用し得る。

この方法において、第１目標の軌道上の別の目標の影響は、さらに考慮される。したがって、以前の方法と比較して、この方法を使用することによって軌道を予測することの正確度は向上される。しかしながら、この方法において、目標の軌道予測中には、目標の履歴移動情報のみが依然として使用されている。
したがって、以前の方法と同じく、この方法も、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測することが可能であり、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの予測正確度は比較的低い。

複数のテストには、目標の軌道予測に前述の２つの従来技術が使用されているとき、次の３秒から５秒における軌道のみが正確に予測され得、より長い期間における軌道は正確に予測できないことが示されている。

さらに、走行プロセスにおいて、車両は通常、目標の予測軌道に基づいて、車両の運転挙動を計画する。例えば、車両が目標と衝突し得ることを、目標の予測軌道に基づいて決定するとき、車両は、走行速度を低減させる、ブレーキをかける、又は停止する等のことを行い得る。

しかしながら、現在使用されている軌道予測方法によると、次の比較的短い期間における目標の軌道のみが正確に予測され得る。この場合、現在の軌道予測方法を使用することによって運転挙動を計画するとき、車両は、比較的短期間における予測軌道に基づいて一時的な決定を行うことしかできない。したがって、走行プロセスにおいて、車両は、比較的短期間における予測軌道に基づいて車両の運転挙動を頻繁に調整する必要があり、その結果、車両は、車両の運転挙動に対する保存的計画を実行することしかできない。結果的に、車両の走行プロセスにおいて、緊急ブレーキ、緊急事態回避、頻繁な加速及び減速、頻繁な停止及び走行、及び車両の低速走行などの現象が比較的発生しやすく、車両の走行及び車両上の人の乗車経験に影響を与える。

現在の軌道予測方法は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測することが可能であり、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度は比較的低いという問題を解決するべく、本願の実施形態は、軌道予測方法及び装置を提供することで、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させる。

本願において提供された解決手段を明確にすべく、以下では、本願において提供された解決手段について、様々な実施形態を使用することによって添付図面を参照して説明する。

本願の実施形態は、軌道予測方法を提供する。図６に示された動作プロシージャの概略図に示されたように、本願の本実施形態に提供された軌道予測方法は、以下の段階を含む。

段階Ｓ１１：少なくとも１つの目標ポイントを決定し、ここで、目標ポイント及び車両の間の距離は第１範囲に含まれる。

本願の本実施形態において、目標ポイントは通常、様々な場所にあり且つ目標が走行する可能性がより高い場所である。目標は、道路上の歩行者又は別の車両であり得、上記場所は、住宅、職場、ガレージ、又は消費地（例えば、スーパーマーケット又は薬局）等であり得る。

この段階において、車両からの距離が第１範囲に含まれる目標ポイントは、車両の地理的位置に基づいて決定され得る。

第１範囲は、具体的な距離の範囲であり得る。例えば、第１範囲は、０メートルから２００メートルであり得る。この場合、第１範囲は、車両の出荷時に設定され得る。加えて、車両が出荷された後、車両の所有者はさらに、第１範囲を調整し得る。

代替的に、別の可能な実装において、車両は、車両の走行速度及び時間閾値に基づいて第１範囲を決定し得る。この場合、走行速度及び時間閾値の積が第２距離として設定される。第１範囲は通常、第１距離から第２距離であり、第１距離は１０メートルであり得る。例えば、車両の走行速度が６０ｋｍ／ｈであり、時間閾値が１２秒である場合、第２距離は２００メートルである。それに応じて、第１範囲は１０メートルから２００メートルである。

段階Ｓ１２：目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、少なくとも１つの目標ポイント及び目標の地理的位置に基づいて取得する。

本願の本実施形態において、目標ポイントは、目標が走行し得る場所である。この場合、目標及び目標ポイントの間の基準軌道は、目標の実行可能な軌道である。

段階Ｓ１３：少なくとも１つの基準軌道から、目標の予測軌道を決定する。

本願の本実施形態において、目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道は、１又は複数の基準軌道であり得る。目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道が１つの基準軌道である場合、この段階では、基準軌道は目標の予測軌道として決定される。

加えて、目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道が複数の基準軌道である場合、この段階によると、１つの基準軌道は複数の基準軌道から選択され、基準軌道は目標の予測軌道として使用される。

複数の基準軌道から予測軌道を決定している間、複数の基準軌道の各々及び目標の移動トレンドの間のフィッティング度が決定され得、基準軌道内にあり且つ目標の移動トレンドに最もフィッティングする基準軌道は、目標の予測軌道として使用される。

本願の本実施形態は、軌道予測方法を提供する。本方法において、少なくとも１つの目標ポイントがまず決定され、車両の目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道が決定され、目標の予測軌道が少なくとも１つの基準軌道から決定される。

換言すれば、本願の本実施形態に提供された解決手段では、目標の軌道予測中に目標ポイントが決定される必要がある。目標ポイントは通常、目標が走行する可能性がより高い場所である。この場合、本願の本実施形態に提供された解決手段を使用することによる目標の軌道予測中には、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。

目標の軌道を予測するための既存の方法と比較して、本願の本実施形態に提供された解決手段では、目標の軌道予測中により多様な情報が使用され得る。したがって、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の比較的短い期間における目標の軌道を正確に予測できるだけでなく、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度も向上させ得る。

従来技術においては、通常、次の３秒から５秒における目標の軌道のみが正確に予測され得る。しかしながら、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の５秒から２０秒における目標の軌道を正確に予測し得る。従来技術と比較して、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させる。

さらに、本願の本実施形態に提供された解決手段は次の比較的長い期間における目標の軌道を正確に予測し得、車両は、目標の予測軌道を使用することによって車両の運転挙動を計画するので、従来技術と比較して、車両が本願の本実施形態において決定された予測軌道を使用することによって車両の運転挙動を計画するとき、車両は、次の比較的長い期間における運転挙動を予め計画し得る。このやり方で、車両は、より適切な計画を予め行い、それによって、不適切な計画という現在の問題を緩和し得る。

加えて、車両は次の比較的長い期間における運転挙動を計画し得るので、緊急ブレーキ、緊急事態回避、及び車両の頻繁な停止及び走行などの現象が低減し得る。したがって、本願の本実施形態に提供された解決手段はさらに、車両の安全さ及び快適さを保証しながら、自動運転のために、車両の計画能力を向上させ得る。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、少なくとも１つの目標ポイントは、目標ポイントに基づく基準軌道を取得するように決定される必要がある。少なくとも１つの目標ポイントを決定する操作は、以下の段階を含み得る。

まず、第１基準点は、基準点がマーク付けされた地図を照会すること又は基準点を示すテキストファイルを照会することによって決定される。第１基準点及び車両の間の距離は、第１範囲に含まれる。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、第１基準点を決定している間に、地図が適用され得る。既存の地図と比較して、少なくとも１つの基準点がマーク付けされた層が、本願の本実施形態に適用された地図に追加される。基準点は通常、目標がそれに向かって走行し得る場所、例えば、団地の入口、ガレージ、病院、政府機関、会社、バス停、ショッピングモール、スーパーマーケット、上下斜路、交差道路、又は横断歩道である。

本願の本実施形態に適用された地図及び既存の地図の間の相違点を明確にすべく、以下で例を開示する。例は、図７（ａ）及び図７（ｂ）を提供する。図７（ａ）は、従来技術における地図の概略図であり、地図は大学の構内を表す。図７（ｂ）は、基準点がマーク付けされ且つ本願の本実施形態に適用された地図である。地図は、図７（ａ）に示された大学の構内を含むだけでなく、複数の基準点がマーク付けされた層も含む。基準点は、オフィスビル第２２から第２５及び大学の構内の入口を含む。

基準点がマーク付けされた地図はクラウドサーバに記憶され得、軌道予測を実行する車両は地図を照会するべくクラウドサーバとインタラクトする。加えて、基準点がマーク付けされた地図は代替的に、車両に記憶され得る。加えて、車両は、位置決めを通じて地図上の車両の地理的位置を決定し、次に、車両からの距離が第１範囲に含まれる第１基準点を、地図を照会することによって決定し得る。

加えて、地図は、予め描画され得る。加えて、適用プロセスにおいて、クラウドサーバ又は車両はさらに、受信された操作に基づいて地図を更新し、地図に基準点を追加する又は地図上にマーク付けされた基準点を削除することができる。

別の実装の解決手段において、車両は、テキストファイルを照会することによって第１基準点を決定し得る。テキストファイルは、基準点を示す。例えば、テキストファイルは、基準点の経度及び緯度の位置を記録したテーブルファイルであり得る。この場合、第１基準点は代替的に、テキストファイル及び車両の地理的位置を照会することによって決定され得る。

この実装の解決手段において、テキストファイルは、クラウドサーバに記憶される又は車両に記憶されることもできる。加えて、適用プロセスにおいて、クラウドサーバ又は車両はさらに、基準点を追加又は削除すべく、受信された操作に基づいてテキストファイルを更新し得る。

次に、第１基準点の数がｎより大きくない場合、第１基準点は目標ポイントとして決定され、ここで、ｎは予め設定された自然数である；又は、第１基準点の数がｎより大きい場合、少なくとも１つの目標ポイントが第１基準点から選択される。

第１基準点は、基準点がマーク付けされた地図を照会すること又は基準点を示すテキストファイルを照会することによって決定され得る。１又は複数の第１基準点が存在し得る。この場合、第１基準点の数がｎより大きくない場合、それは、第１基準点の数が比較的少ないことを示しており、全ての第１基準点が目標ポイントであることが決定される；又は、第１基準点の数がｎより大きい場合、それは、第１基準点の数が比較的多いことを示しており、第１基準点はさらに、第１基準点から目標ポイントを決定すべくスクリーニングされ得る。

本明細書において、ｎは予め設定された自然数である。可能な実装において、ｎは３であり得る。

可能なスクリーニング方式において、複数の第１基準点のうちの、ある期間内において最も多い人の流れに対応するｎ個の第１基準点は、目標ポイントとして決定され得る。期間は、現時点より２４時間前であり得、又は、期間は、現時点に比較的近い期間であり得る。例えば、現時点が午前１１：００の場合、期間は昨日の１０：００から１１：００であり得る。

代替的に、別の可能なスクリーニング方式では、車両は、目標の調査情報に基づいて、第１基準点から目標ポイントを決定し得る、目標が所与の許可を有していると確認されたとき、目標の調査情報は、第１基準点における目標の出現頻度、出現時間、又は消費記録等であり得る。消費記録は通常、各消費地における目標の出現時間、及び出現回数を記録する。消費地における目標の出現頻度及び出現時間は、消費記録に基づいて決定されてもよい。

この場合、第１基準点から目標ポイントを選択している間、目標がそれに向かって走行した第１基準点内の且つ最も高い頻度に対応するａ個の第１基準点が、目標の調査情報に基づいて目標ポイントとして決定され得る；又は、目標が第１閾値より大きい履歴頻度においてそれに向かって走行した第１基準点は、目標ポイントとして決定される；又は、現時点に最も近い時間に目標がそれに向かって走行した最初のｂ個の第１基準点が目標ポイントとして決定され、ａ及びｂの両方は予め設定された自然数である。

例えば、車両が工業団地内を走行しているとき、各第１基準点は、工業団地における場所、例えば、オフィスビル、スーパーマーケット、又は工業団地内の大食堂であり、工業団地内を移動する各々の人は、工業団地のスタッフメンバである。工業団地内での車両の走行の安全性を向上させるべく、工業団地のスタッフメンバは、車両がスタッフメンバの調査情報を取得し得ることを承諾する。調査情報は、各第１基準点におけるスタッフメンバの出現頻度又は消費記録等を含む。

この場合、工業団地のスタッフメンバが工業団地内を歩いているとき、スタッフメンバは目標であり、車両はスタッフメンバの調査情報を使用することによって第１基準点から目標ポイントを選択し得る。

目標ポイントが決定された後、目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道が決定され得る。目標ポイントは目標がそれに向かって走行し得る場所であるので、少なくとも１つの基準軌道は通常、目標がそれに沿って走ろうとしている軌道を含む。本願の本実施形態に提供された解決手段において、基準軌道は、複数の方式で決定され得る。

可能な実装において、目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を取得する段階は、以下の段階を含む：
目標から少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を、少なくとも１つの基準軌道として決定する段階。

本願の本実施形態において、目標ポイントは通常、目標がそれに向かって走行した場所である。この場合、目標から目標ポイントへの履歴軌道は、基準軌道として使用され得る。

代替的に、別の可能な実装において、目標及び少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を決定する段階は、以下の段階を含む：
交通規則が満たされたときに、目標及び少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を、基準軌道として決定する段階。

この実装において、交通規則が満たされたとき、目標ポイントの地理的位置及び目標の地理的位置に対してフィッティングが実行され得、目標ポイント及び目標の間の可能な軌道がフィッティングにより決定され、目標ポイント及び目標の間の最も短い軌道が基準軌道として決定される。

本願では、目標の履歴軌道に基づいて基準軌道を決定する方法、及び、目標及び目標ポイントの間の最も短い軌道に基づいて基準軌道を決定する方法が提供されている。加えて、基準軌道は代替的に、両方の方式に基づいて決定され得る。この場合、目標から目標ポイントへの履歴軌道が基準軌道であると決定されており、交通規則が満たされたときには目標及び目標ポイントの間の最も短い軌道が基準軌道であることも決定されている。

少なくとも１つの基準軌道が決定された後、目標の予測軌道は、少なくとも１つの基準軌道から決定される必要がある。基準軌道が１つのみである場合、目標の予測軌道は少なくとも１つの基準軌道から決定され、操作は、以下の段階に従って実装され得る。

段階１：目標の移動トレンドに基づいて、次のｓ秒における目標の短期軌道を決定する。

本願の本実施形態では、目標の移動トレンドは、現時点での目標の移動方向及び移動速度などの情報を含み得る。この場合、次のｓ秒における目標の軌道は、目標の移動トレンドに基づいて予測されて、目標の短期軌道を決定し得る。

ｓの値は、短期軌道を決定する方法の正確度に基づいて決定され得る。概して、ｓの値は１から３の範囲であり得る。

段階２：短期軌道に基づいて、少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する。

基準軌道の信頼度は、基準軌道及び短期軌道の間のフィッティング度を示す。加えて、基準軌道のより高い信頼度は、基準軌道が短期軌道によりフィッティングすることを示す。

段階３：最も高い信頼度の基準軌道を、目標の予測軌道として決定する。

本願の本実施形態において、次の短期間における目標の短期軌道は目標の移動トレンドに基づいて予測され、少なくとも１つの基準軌道及び短期軌道の各々の信頼度が決定される。信頼度は、少なくとも１つの基準軌道及び短期軌道の各々間のフィッティング度を反映し得、最も高い信頼度を有する基準軌道は、短期軌道と最もフィッティングする基準軌道である。この場合、最も高い信頼度を有する基準軌道が目標の予測軌道として決定された場合、予測軌道は、少なくとも１つの基準軌道内の、目標の移動トレンドと最もフィッティングする基準軌道である。したがって、前述の段階によると、目標の移動トレンドと最もフィッティングする基準軌道は、少なくとも１つの基準軌道から、目標の予測軌道として決定され得る。

本願の本実施形態において、短期軌道は、複数の方式で決定され得る。可能な実装において、目標の移動トレンドに基づいて次のｓ秒における目標の短期軌道を決定する段階は、以下を含む：
現在の移動トレンド下で目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を短期軌道として決定する段階。

目標の現在の移動トレンドは、目標の現在の移動速度及び現在の移動方向を含む。この場合、現在の移動トレンド下でｓ秒間目標が移動した後にｎ取得された軌道は、短期軌道として決定され得る。

別の可能な実装において、目標の移動トレンドに基づいて次のｓ秒における目標の短期軌道を決定する段階は、以下を含む。

段階１：目標の移動トレンドに基づいて目標の第２パラメータを決定する段階、ここで、目標の第２パラメータは、目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、目標の地理的位置、及び目標の環境情報を含む。

目標の環境情報は通常、目標の地理的位置における車線境界線情報、信号機情報、及び交差道路情報等を含む。

可能な実装において、目標は継続的に撮影され、次に、目標を含む画像に対して画像処理が実行され、目標の第２パラメータが、画像処理結果に基づいて決定され得る。

さらに、目標は走行プロセスにおいて別の目標を回避する必要があるので、目標の第２パラメータはさらに、目標の周囲の別の目標の関連情報を含み得る。別の目標の関連情報は通常、別の目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、及び別の目標の地理的位置等を含む。

段階２：第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、次のｓ秒における目標の短期軌道であり且つニューラルネットワークモデルによって出力された短期軌道を取得する。

ニューラルネットワークモデルは通常、運動学的モデルである。例えば、ニューラルネットワークモデルは、長・短期記憶（ｌｏｎｇ－ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）人工ニューラルネットワークモデルであり得る。本願の本実施形態に適用されたＬＳＴＭモデルが略３秒における目標の軌道を正確に予測し得る場合、ｓは通常、３に設定され得る。

ニューラルネットワークモデルは、目標の第２パラメータを受信し、目標の第２パラメータに基づいて目標の軌道を予測し、次のｓ秒における目標の短期軌道を出力し得る。この場合、次のｓ秒における目標の短期軌道は、ニューラルネットワークモデルの出力に基づいて決定され得る。

前述の実施形態において、次のｓ秒における目標の短期軌道を決定する２つの解決手段が提供される。実際の適用において、上記２つの解決手段は同時に代替的に適用され得、その結果、予測軌道は、上記２つの解決手段を使用することによって決定された短期軌道に基づいて共同で決定される。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、基準推定における予測軌道は基準軌道の信頼度に基づいて決定される必要がある。実現可能な実装の解決手段において、前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する前記段階は、以下の段階を含む：
前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定する段階
を含み、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
であり、ここで
は、基準軌道
上の前記短期軌道
の投影値であり；
は、前記短期軌道
及び前記基準軌道
の間の挟角であり、前記基準軌道
は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである。

この実装の解決手段において、少なくとも１つの基準軌道の信頼度は、投影方法を使用することによって決定される。１つの基準軌道に対する短期軌道の投影値は、基準軌道が位置付けられた投影面に対して短期軌道が投影された後に取得された、投影の長さを指す。基準軌道の投影値が大きいほど、基準軌道は短期軌道によりフィッティングすることを示し、それに応じて基準軌道の信頼度がより高くなる。

本願における基準軌道の信頼度を決定する解決手段を明確にすべく、以下の例が開示される。

この例において、図８は、本願の実施形態において適用された地図の概略図である。基準点は地図にマーク付けされており、基準点は、病院、オフィスビル、大食堂、果物屋、学校及びスーパーマーケットを含む。車両、及び学校及びスーパーマーケットの各々の間の距離は第１範囲を超えており、車両、及び病院、オフィスビル、大食堂、及び果物屋の各々の間の距離は第１範囲に含まれている。したがって、この例において、病院、オフィスビル、大食堂、及び果物屋は、第１基準点として決定され得る。

図９に示されたように、この例において、目標は歩行者である。加えて、歩行者は、時間シーケンスにおける時点ｔ１、ｔ２及びｔ３における３つの地理的位置を通過する。３つの地理的位置は各々が図９におけるポートレートによってマーク付けされており、現時点は時点ｔ３である。

歩行者が病院に行く履歴頻度は１であり、歩行者がオフィスビルに行く履歴頻度は２６であり、歩行者が大食堂に行く履歴頻度は５０であり、歩行者が果物屋に行く履歴頻度は１０であることが、歩行者のアイデンティティ情報に基づいて決定される。加えて、この例において、第１閾値は５であり、目標が第１閾値より大きい履歴頻度でそこに行く第１基準点は、目標ポイントとして決定される。この場合、３つの第１基準点、すなわち、オフィスビル、大食堂及び果物屋は、この例において目標ポイントとして決定され得る。加えて、図９において、歩行者及び各目標ポイントの間の基準軌道が描画されており、基準軌道は、矢印を有した接続線によって表されており、各目標ポイントを指している。

この例において、次のｓ秒における歩行者の短期軌道は、歩行者の移動トレンドに基づいて決定され得る。図９において、短期軌道は、矢印を有した線分によって表されている。加えて、基準軌道から区分すべく、基準軌道を表す接続線と比較して、短期軌道は、比較的太い線分によって表されている。

この場合において、基準軌道に対する短期軌道の投影値が決定される必要がある。図９において、破線は基準軌道に対する垂直線を表しており、垂直線及び基準軌道の間には共通部分があり、共通部分及び時点ｔ３における歩行者の地理的位置の間における接続線は基準軌道に対する短期軌道の投影であり、投影の長さは基準軌道に対する短期軌道の投影値である。

図９によると、歩行者及び果物屋の間における基準軌道の投影値が最も大きいことが決定され得、投影値は、歩行者及び果物屋の間の基準軌道の信頼度として使用され得、その結果、歩行者及び果物屋の間の基準軌道の信頼度が最も大きくなる。この場合、歩行者及び果物屋の間の基準軌道が歩行者の予測軌道であることが決定され得る。

前述の実施形態において、信頼度に基づいて予測軌道を決定する方法が説明されている。加えて、予測軌道は別の方式で決定され得る。本願の別の実現可能な実装の解決手段において、少なくとも１つの基準軌道から目標の予測軌道を決定する上記段階は、以下の段階を含む。

まず、目標が少なくとも１つの基準軌道に走行する履歴頻度又は履歴時間が決定される。

次に、目標が少なくとも１つの基準軌道に走行した履歴頻度又は履歴時間に基づいて、少なくとも１つの基準軌道から予測軌道を決定し、ここで、予測軌道は、目標がそれに沿って最も高い履歴頻度で走行する基準軌道であるか、又は、予測軌道は、目標がそれに沿って現時点に最も近い履歴時間で走行する基準軌道である。

換言すれば、この実装において、目標がそれに沿って最も高い履歴頻度で走行する基準軌道が予測軌道として使用されるか、又は、目標がそれに沿って現時点に最も近い履歴時間で走行する基準軌道が予測軌道として使用される。

前述の解決手段によると、目標の予測軌道が決定され得る。加えて、車両は、目標の予測軌道に基づいて車両の運転挙動を計画し得る。この場合、本願の本実施形態に提供された解決手段はさらに、以下の段階を含む：
前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整する段階。

車両が目標と衝突しようとしていることが予測軌道に基づいて決定された後、衝突を回避すべく、車両は、車両の運転挙動を調整する必要がある。例えば、車両は、加速及び迂回、低速走行、又は停止及び待機などの操作を実行することによって衝突を回避し得る。

加えて、車両が目標と衝突しないことが予測軌道に基づいて決定された場合、車両は、車両の現在の運転挙動を維持し得る。

既存の軌道予測技術は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測できる。したがって、従来技術を使用することによって予測された軌道に基づいて車両の運転挙動を計画している間は、短期間における車両の運転挙動のみが計画され得る。この場合、車両は通常、車両の運転挙動を頻繁に調整する必要があり、場合によっては、車両が頻繁に停止及び走行するか又は車両の速度が不安定になるという現象さえある。

しかしながら、本願における前述の段階によると、車両は、予測軌道に基づいて車両の運転挙動を計画し得る。さらに、本願の本実施形態における解決手段は次の比較的長い期間における軌道を正確に予測できるので、従来技術と比較して、従来技術と比較して、車両が本願の本実施形態において決定された予測軌道を使用することによって車両の運転挙動を計画するとき、車両は、次の比較的長い期間における運転挙動を予め計画し得る。これは、運転挙動の頻繁な調整を回避し、車両の緊急ブレーキ、緊急事態回避、及び頻繁な停止及び走行などの現象を低減し、車両の安全さ及び快適さを保証する。

以下では、本願の装置の実施形態を提供しており、当該装置の実施形態は、本願の方法の実施形態を実行するために使用され得る。本願の装置の実施形態において開示されていない詳細については、本願の方法の実施形態を参照されたい。

前述の実施形態の実装において、本願の実施形態は、軌道予測装置を開示する。図１０に示された構造の概略図に示されたように、本願の本実施形態に開示された運転挙動モニタリング装置は、プロセッサ１１１０及び送受信機インタフェース１１２０を含む。

送受信機インタフェース１１２０は、センサについての情報を受信するように構成されている。

可能な実装において、本願の本実施形態に開示された軌道予測装置は、車両に適用される。この場合、上記センサは、車両内に配置されたセンサであり得る。

この場合、センサはカメラを含み得、カメラは目標を継続的に撮影し得、次に、目標を含む画像を分析することによって目標の関連情報を決定する。例えば、カメラを使用することによって目標を継続的に撮影することによって取得された画像に基づいて、目標の履歴移動情報が決定され得、目標の移動トレンドが決定され得る。

加えて、センサはさらに、レーダを含み得る。この場合、車両は、レーダを使用することによって目標の移動速度を決定し得る。

前記プロセッサ１１１０は、
前記センサについての前記情報に基づいて少なくとも１つの目標ポイントを決定すること、ここで、前記目標ポイント及び前記車両の間の距離は第１範囲に含まれる；前記目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、前記少なくとも１つの目標ポイント及び前記目標の地理的位置に基づいて取得すること；及び、前記少なくとも１つの基準軌道から前記目標の予測軌道を決定することを行うように構成されている。

本願の本実施形態に提供された解決手段を使用することによる目標の軌道予測中に、目標ポイントが決定される必要がある。したがって、本願の本実施形態に提供された解決手段を使用することによる目標の軌道予測中には、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。

目標の軌道を予測するための既存の方法と比較して、本願の本実施形態に提供された解決手段では、目標の軌道予測中により多様な情報が使用され得る。したがって、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の比較的短い期間における目標の軌道を正確に予測できるだけでなく、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度も向上させ得る。

従来技術においては、通常、次の３秒から５秒における目標の軌道のみが正確に予測され得る。しかしながら、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の５秒から２０秒における目標の軌道を正確に予測し得る。従来技術と比較して、本願の本実施形態に提供された解決手段は、次の比較的長い期間における目標の軌道を予測することの正確度を向上させる。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、前記プロセッサは、
基準点がマーク付けされた地図を照会することによって又は前記基準点を示したテキストファイルを照会することによって第１基準点を決定すること、ここで前記第１基準点及び前記車両の間の距離は前記第１範囲に含まれる；及び
第１基準点の数がｎより大きくない場合、前記第１基準点を前記目標ポイントとして決定すること、ここでｎは予め設定された自然数である；又は
第１基準点の数がｎより大きい場合、前記第１基準点から前記少なくとも１つの目標ポイントを選択すること
を行うように具体的に構成されている。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、第１基準点を決定している間に、地図が適用され得る。既存の地図と比較して、少なくとも１つの基準点がマーク付けされた層が、本願の本実施形態に適用された地図に追加される。基準点は通常、目標がそれに向かって走行し得る場所、例えば、団地の入口、ガレージ、病院、政府機関、会社、バス停、ショッピングモール、スーパーマーケット、上下斜路、交差道路、又は横断歩道である。この場合、プロセッサは、基準点がマーク付けされた地図を照会することによって、第１基準点を決定し得る。

第１基準点は、基準点がマーク付けされた地図を照会すること又は基準点を示すテキストファイルを照会することによって決定され得る。１又は複数の第１基準点が存在し得る。この場合、第１基準点の数がｎより大きくない場合、それは、第１基準点の数が比較的少ないことを示しており、全ての第１基準点が目標ポイントであることが決定される；又は、第１基準点の数がｎより大きい場合、それは、第１基準点の数が比較的多いことを示しており、第１基準点はさらに、第１基準点のうちの目標ポイントを決定すべくスクリーニングされ得る。

ｎは、予め設定された自然数である。可能な実装において、ｎは３であり得る。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、プロセッサは、基準軌道を決定し得る。可能な実装の解決手段において、プロセッサは、目標から少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を、少なくとも１つの基準軌道として決定するように具体的に構成されている。

代替的に、別の可能な実装の解決手段において、プロセッサは、交通規則が満たされたとき、目標及び少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を基準軌道として決定するように具体的に構成されている。この場合、交通規則が満たされたとき、プロセッサは、目標ポイントの地理的位置及び目標の地理的位置に対してフィッティングを実行し得、目標ポイント及び目標の間の可能な軌道をフィッティングにより決定し、目標ポイント及び目標の間の最も短い軌道を基準軌道として決定する。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、前記プロセッサは、
次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定すること、
前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定すること、ここで、前記基準軌道の前記信頼度は、前記基準軌道及び前記短期軌道の間のフィッティング度を示す；及び
最も高い信頼度を有する基準軌道を前記目標の前記予測軌道として決定すること
を行うように具体的に構成されている。

プロセッサは、複数の方式で短期軌道を決定し得る。可能な実装の解決手段において、プロセッサは、現在の移動トレンド下で目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を、短期軌道として決定するように具体的に構成されている。

代替的に、別の可能な実装の解決手段において、前記プロセッサは、前記目標の前記移動トレンドに基づいて前記目標の第２パラメータを決定すること、ここで、前記目標の前記第２パラメータは、前記目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、前記目標の地理的位置、及び前記目標の環境情報を含む、；及び
前記第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、前記次のｓ秒における前記目標の、前記ニューラルネットワークモデルによって出力された前記短期軌道を取得すること
を行うように具体的に構成されている。

本願の本実施形態に提供された解決手段において、前記プロセッサは、
前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定するように具体的に構成されており、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
であり、
は、基準軌道
上の前記短期軌道
の投影値であり；
は、前記短期軌道
及び前記基準軌道
の間の挟角であり、前記基準軌道
は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである。

加えて、プロセッサはさらに、目標が基準軌道に向かって走行する履歴頻度又は履歴時間に基づいて、基準軌道から予測軌道を決定し得る。この場合、プロセッサは、
目標が少なくとも１つの基準軌道に向かって走行する履歴頻度又は履歴時間を決定すること；及び
目標が少なくとも１つの基準軌道に向かって走行する履歴頻度又は履歴時間に基づいて、少なくとも１つの基準軌道から予測軌道を決定すること、予測軌道は、目標がそれに沿って最も高い履歴頻度で走行する基準軌道であるか、又は、予測軌道は、目標がそれに沿って現時点に最も近い履歴時間で走行する基準軌道である
を行うように具体的に構成されている。

さらに、本願の本実施形態に提供された装置が適用された車両は、目標の予測軌道に基づいて車両の運転挙動を調整し得る。

この場合、前記プロセッサはさらに、
前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整することをように構成されている。

車両が目標と衝突しようとしていることが予測軌道に基づいて決定された後、衝突を回避すべく、車両は、車両の運転挙動を調整する必要がある。例えば、車両は、加速及び迂回、低速走行、又は停止及び待機などの操作を実行することによって衝突を回避し得る。車両の安全は、車両の運転挙動を調整することによって向上され得る。

加えて、車両が目標と衝突しないことが予測軌道に基づいて決定された場合、車両は、車両の現在の運転挙動を維持し得る。

既存の軌道予測技術は、次の比較的短い期間における目標の軌道のみを正確に予測できる。したがって、従来技術を使用することによって予測された軌道に基づいて車両の運転挙動を計画している間は、短期間における車両の運転挙動のみが計画され得る。この場合、車両は通常、車両の運転挙動を頻繁に調整する必要があり、場合によっては、車両が頻繁に停止及び走行するか又は車両の速度が不安定になるという現象さえある。

しかしながら、本願における前述の段階によると、車両は、予測軌道に基づいて車両の運転挙動を計画し得る。さらに、本願の本実施形態における解決手段は次の比較的長い期間における軌道を正確に予測できるので、従来技術と比較して、従来技術と比較して、車両が本願の本実施形態において決定された予測軌道を使用することによって車両の運転挙動を計画するとき、車両は、次の比較的長い期間における運転挙動を予め計画し得る。これは、運転挙動の頻繁な調整を回避し、車両の緊急ブレーキ、緊急事態回避、及び頻繁な停止及び走行などの現象を低減し、車両の安全さ及び快適さを保証する。

本願の実施形態は、地図を提供する。地図は、第１層を含む。第１層は少なくとも１つの基準点を含み、基準点は、ビジネス産業の場所、企業の場所、サービス産業の場所といった場所のうちの少なくとも１つを含む。

既存の地図と比較して、本願の本実施形態に提供された地図は、追加で基準点がマーク付けされており、当該基準点は地図の第１層に位置付けられている。基準点は、例えば、ショッピングモール及びスーパーマーケットのようなビジネス産業の場所を含み得る。加えて、基準点はさらに、例えばオフィスビルのような企業の場所を含み得る。代替的に、基準点はさらに、例えば病院のようなサービス産業の場所を含み得る。

加えて、基準点はさらに、例えば、団地の入口、ガレージ、交差道路、及び横断歩道のような、目標が留まり得る別の場所を含み得る。

本願の本実施形態に提供された地図については、図７（ｂ）及び図８に示された概略図を参照されたい。

第１基準点は、本願の本実施形態に提供された地図を照会することによって決定され得る。第１基準点は、車両からの距離が第１範囲に含まれる基準点である。この場合、少なくとも１つの目標ポイントは第１基準点を使用することによって決定され得、その結果、車両は、少なくとも１つの目標ポイントを使用することによって目標の軌道を予測する。

本願の本実施形態に提供された地図は、目標の軌道を予測するプロセスにおいて、目標がそれに向かって走行し得る基準点を発見することに役立ち、車両は、発見された基準点及び目標の調査情報に基づいて目標ポイントを決定する。したがって、本願の本実施形態に提供された地図を使用することによって車両が目標の軌道を予測したとき、目標の履歴移動情報が使用されるだけでなく、目標ポイントについての情報も使用される。これは、次の比較的長い期間において車両によって目標の軌道を予測することの正確度を向上させることに役立つ。

可能な実装において、本願の本実施形態に提供された地図は、既存の高解像度地図上に第１層がセットされた後に取得された地図である。高解像度地図の絶対座標の精度は比較的高い。絶対座標の精度は、地図上の目標及び実際の外部世界におけるオブジェクトの間の精度である。加えて、高解像度地図に含まれた道路交通情報要素は、より豊富且つ詳細である。この場合、本願の本実施形態に提供された地図上にマーク付けされた各基準点はより正確で、車両によって軌道予測を実行することの正確度を向上させるのに役立つ。

さらに、本願の本実施形態に提供された地図において、前記基準点は、第１期間における第２閾値より少なくない数の人が通過する場所である。

第１期間は、現時点より２４時間前であり得、又は、第１期間は、現時点に比較的近い期間であり得る。例えば、現時点が午前１１：００の場合、第１期間は昨日の１０：００から１１：００であり得る。

基準点は、第１期間における第２閾値より少なくない数の人が通過する場所であるので、基準点は、人の流れが比較的多い場所であり、目標が基準点に走行する確率は比較的高い。この場合、地図を照会することによって車両によって決定された第１基準点は、目標がそれに向かって走行する可能性がより高い場所である。したがって、第１基準点を使用することによって車両が軌道予測を実行するとき、軌道予測を実行することの正確度は向上され得る。

それに応じて、前述の方法に対応して、本願の実施形態はさらに、端末装置を開示する。図１１に示された構造の概略図に示されたように、端末装置は、
少なくとも１つの第１プロセッサ１１０１及びメモリを含む。

メモリは、プログラム命令を記憶するように構成される。

第１プロセッサは、メモリに記憶されているプログラム命令を呼び出して実行し、その結果、端末装置は、図６に対応する実施形態における段階の全て又はいくつかを実行するように構成されている。

さらに、端末装置はさらに送受信機１１０２及びバス１１０３を含み得、メモリは、ランダムアクセスメモリ１１０４及びリードオンリメモリ１１０５を含む。

第１プロセッサは、送受信機、ランダムアクセスメモリ及びリードオンリメモリの各々に、バスを使用することによって結合されている。端末装置が実行される必要があるとき、リードオンリメモリに構築された基本入力／出力システム、埋め込みシステムにおける又はブートローダ・ブートシステムが、端末装置のブートを開始して、通常実行状態に入る。端末装置が通常実行状態に入った後、アプリケーションプログラム及びオペレーティングシステムがランダムアクセスメモリにおいて実行され、その結果、端末装置は、図６に対応する実施形態における段階の全て又はいくつかを実行する。

本発明の本実施形態における装置は、図６に対応する実施形態における軌道予測装置に対応し得る。加えて、装置におけるプロセッサ等は、図６に対応する実施形態における軌道予測装置の機能、又は、軌道予測装置によって実装される様々な段階及び方法を実装し得る。簡潔にするために、本明細書においては、詳細について改めて説明しない。

具体的な実装中に、本願の実施形態はさらに、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。コンピュータ可読記憶媒体は、命令を含む。任意のデバイスに配置されたコンピュータ可読媒体がコンピュータ上で実行されたとき、図６に対応する実施形態における段階の全て又はいくつかが実装され得る。コンピュータ可読媒体の記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、リードオンリメモリ（英語：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，略してＲＯＭ）、又は、ランダムアクセスメモリ（英語：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ，略してＲＡＭ）等であり得る。

加えて、本願の別の実施形態はさらに、命令を含むコンピュータプログラム製品を開示する。コンピュータプログラム製品が電子デバイス上で実行されたとき、電子デバイスは、図６に対応する実施形態における段階の全て又はいくつかを実装することが可能になる。

本願の実施形態に説明されている様々な例示的な論理ユニット及び回路は、汎用プロセッサ。デジタル情報プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は別のプログラマブル論理装置、ディスクリートゲート又はトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、又はそれらの任意の組み合わせの設計を使用することによって、説明された機能を実装又は操作し得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってよい。任意選択的に、汎用プロセッサは、任意の従来型プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ又はステートマシンであり得る。プロセッサは代替的に、例えば、デジタル情報プロセッサ及びマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、１又は複数のマイクロプロセッサ及びデジタル情報プロセッサコアの組み合わせ、又は、任意の他の同様の構造といった計算装置の組み合わせによって実装され得る。

本願の実施形態において説明される方法又はアルゴリズムの段階は、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアユニット、又は、その組み合わせに直接組み込まれ得る。ソフトウェアユニットは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又は当技術分野におけるあらゆる他の形の記憶媒体に記憶されてよい。例えば、記憶媒体は、プロセッサに接続され得、その結果、プロセッサは、記憶媒体から情報を読み出し、記憶媒体に情報を書き込み得る。代替的に、記憶媒体は、プロセッサと統合され得る。プロセッサ及び記憶媒体は、ＡＳＩＣの中に配置されてよく、ＡＳＩＣは、ＵＥの中に配置されてよい。任意選択的に、プロセッサ及び記憶媒体は、ＵＥの異なるコンポーネントに配置され得る。

プロセスにおけるシーケンス番号は、本願の様々な実施形態における実行順序を意味するものではないことを理解されたい。プロセスの実行順序は、機能、及びプロセスの内部ロジックに基づいて決定されるべきであり、本願の実施形態の実装のプロセスに対するいかなる限定としても解釈されるべきでない。

前述の実施形態の全て又はいくつかは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせによって実装されてもよい。ソフトウェアが実施形態を実装するために用いられる場合、実施形態の全部又は一部がコンピュータプログラム製品の形式で実装されてよい。コンピュータプログラム製品は１又は複数のコンピュータ命令を含む。コンピュータプログラム命令がロードされてコンピュータ上で実行されるとき、本願の実施形態に従っている手順又は機能の全部又は一部が生成される。コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、又は別のプログラマブル装置であってよい。コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る、又は、コンピュータ可読記憶媒体から別のコンピュータ可読記憶媒体に伝送され得る。例えば、コンピュータ命令は、ウェブサイト、コンピュータ、サーバ又はデータセンタから別のウェブサイト、コンピュータ、サーバ又はデータセンタへ、有線（例えば、同軸ケーブル、光ファイバ又はデジタル加入者線（ＤＳＬ））又は無線（例えば、赤外線、電波又はマイクロ波）方式で伝送されてよい。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによりアクセス可能である任意の使用可能な媒体であってもよく、サーバ又はデータセンタなど、１又は複数の使用可能な媒体を統合したデータ記憶デバイスであってもよい。使用可能な媒体は、磁気媒体（例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、又は磁気テープ）、光媒体（例えば、ＤＶＤ）、又は半導体媒体（例えば、ソリッドステートディスク Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ （ＳＳＤ））等であり得る。

本明細書における実施形態間の同じ部分及び類似した部分については、相互参照が成され得る。各実施形態は、他の実施形態との差に重点を置いている。特に、装置及びシステムの実施形態は、基本的に方法の実施形態と同様であり、したがって、簡潔に説明されている。関連する部分については、方法の実施形態における部分的記載を参照されたい。

当業者であれば、本発明の実施形態における技術が、必要な一般的なハードウェアプラットフォームに加えて、ソフトウェアによって実装され得ることを明確に理解し得る。そのような理解に基づいて、本発明の実施形態の技術的解決手段は本質的に、又は、現在の技術に寄与する部分は、ソフトウェア製品の形態で実装され得る。コンピュータソフトウェア製品は、ＲＯＭ／ＲＡＭ、ハードディスク、又は光ディスクなどの記憶媒体に記憶されており、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワークデバイス等であり得る）に、実施形態に説明された方法又は本発明の実施形態のいくつかの部分を実行するように命令するいくつかの命令を含む。

本明細書における実施形態間の同じ部分及び類似した部分については、相互参照が成され得る。特に、本願に開示された道路制約決定装置の実施形態は基本的に、方法の実施形態と同様であり、したがって、簡潔に説明される。関連する部分については、方法の実施形態における説明を参照されたい。

本発明における前述の実装は、本発明の保護範囲を限定することを意図するものではない。

Claims (18)

1. 少なくとも１つの目標ポイントを決定する段階、ここで前記目標ポイント及び車両の間の距離は、第１範囲に含まれる；
   目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、前記少なくとも１つの目標ポイント及び前記目標の地理的位置に基づいて取得する段階；及び
   前記少なくとも１つの基準軌道から前記目標の予測軌道を決定する段階
   を備える、軌道予測方法。
2. 少なくとも１つの目標ポイントを決定する前記段階は、
   基準点がマーク付けされた地図を照会することによって又は前記基準点を示したテキストファイルを照会することによって第１基準点を決定する段階、ここで前記第１基準点及び前記車両の間の距離は前記第１範囲に含まれる；及び
   第１基準点の数がｎより大きくない場合、前記第１基準点を前記目標ポイントとして決定する段階、ここでｎは予め設定された自然数である；又は
   第１基準点の数がｎより大きい場合、前記第１基準点から前記少なくとも１つの目標ポイントを選択する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を取得する前記段階は、
   前記目標から前記少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を前記少なくとも１つの基準軌道として決定する段階；又は
   交通規則が満たされたとき、前記目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を基準軌道として決定する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記目標から前記少なくとも１つの基準軌道への予測軌道を決定する前記段階は、
   次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定する段階；
   前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する段階、ここで、前記基準軌道の前記信頼度は、前記基準軌道及び前記短期軌道の間のフィッティング度を示す；及び
   最も高い信頼度を有する基準軌道を前記目標の前記予測軌道として決定する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定する前記段階は、
   現在の移動トレンド下で前記目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を前記短期軌道として決定する段階；又は
   前記目標の前記移動トレンドに基づいて前記目標の第２パラメータを決定する段階、ここで、前記目標の前記第２パラメータは、前記目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、前記目標の地理的位置、及び前記目標の環境情報を含む；及び
   前記第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、前記次のｓ秒における前記目標の、前記ニューラルネットワークモデルによって出力された前記短期軌道を取得する段階
   を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定する前記段階は、
   前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定する段階
   を含み、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
   であり、
   は、基準軌道
   上の前記短期軌道
   の投影値であり；
   は、前記短期軌道
   及び前記基準軌道
   の間の挟角であり、前記基準軌道
   は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである、請求項４に記載の方法。
7. 前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整する段階
   をさらに備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. プロセッサ及び送受信機インタフェース
   を備え、ここで
   前記送受信機インタフェースは、センサについての情報を受信するように構成されており；
   前記プロセッサは、前記センサについての前記情報に基づいて少なくとも１つの目標ポイントを決定すること、ここで前記目標ポイント及び車両の間の距離は第１範囲に含まれる；目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントの間の少なくとも１つの基準軌道を、前記少なくとも１つの目標ポイント及び前記目標の地理的位置に基づいて取得すること；及び、前記少なくとも１つの基準軌道から前記目標の予測軌道を決定することを行うように構成されている
   軌道予測装置。
9. 前記プロセッサは、
   基準点がマーク付けされた地図を照会することによって又は前記基準点を示したテキストファイルを照会することによって第１基準点を決定すること、ここで前記第１基準点及び前記車両の間の距離は前記第１範囲に含まれる；及び
   第１基準点の数がｎより大きくない場合、前記第１基準点を前記目標ポイントとして決定すること、ここでｎは予め設定された自然数である；又は
   第１基準点の数がｎより大きい場合、前記第１基準点から前記少なくとも１つの目標ポイントを選択すること
   を行うように具体的に構成されている、請求項８に記載の装置。
10. 前記プロセッサは、前記目標から前記少なくとも１つの目標ポイントへの履歴軌道を前記少なくとも１つの基準軌道として決定するように具体的に構成されているか、又は、前記プロセッサは、交通規則が満たされたとき、前記目標及び前記少なくとも１つの目標ポイントのうちいずれか一つの間の最も短い軌道を基準軌道として決定するように具体的に構成されている、請求項８に記載の装置。
11. 前記プロセッサは、
    次のｓ秒における前記目標の短期軌道を前記目標の移動トレンドに基づいて決定すること；
    前記短期軌道に基づいて前記少なくとも１つの基準軌道の信頼度を決定すること、ここで、前記基準軌道の前記信頼度は、前記基準軌道及び前記短期軌道の間のフィッティング度を示す；及び
    最も高い信頼度を有する基準軌道を前記目標の前記予測軌道として決定すること
    を行うように具体的に構成されている、請求項８に記載の装置。
12. 前記プロセッサは、現在の移動トレンド下で前記目標がｓ秒間移動した後に取得された軌道を前記短期軌道として決定するように具体的に構成されている；又は
    前記プロセッサは、前記目標の前記移動トレンドに基づいて前記目標の第２パラメータを決定すること、ここで、前記目標の前記第２パラメータは、前記目標の履歴移動速度及び履歴移動方向、前記目標の地理的位置、及び前記目標の環境情報を含む、；及び
    前記第２パラメータがニューラルネットワークモデルに入力された後、前記次のｓ秒における前記目標の、前記ニューラルネットワークモデルによって出力された前記短期軌道を取得すること
    を行うように具体的に構成されている、請求項１１に記載の装置。
13. 前記プロセッサは、
    前記少なくとも１つの基準軌道の前記短期軌道の投影値を次の式に従って決定するように具体的に構成されており、ここで前記投影値は前記少なくとも１つの基準軌道の前記信頼度であり；
    であり、
    は、基準軌道
    上の前記短期軌道
    の投影値であり；
    は、前記短期軌道
    及び前記基準軌道
    の間の挟角であり、前記基準軌道
    は、前記少なくとも１つの基準軌道のうちいずれか一つである、請求項１１に記載の装置。
14. 前記プロセッサはさらに、
    前記車両が前記目標と衝突しようとしていることが前記予測軌道に基づいて決定された後、前記車両の運転挙動を調整することをように構成されている、請求項８から１３のいずれか一項に記載の装置。
15. 第１層を備え、ここで
    前記第１層は少なくとも１つの基準点を含み、前記基準点は、ビジネス産業の場所、企業の場所、及びサービス産業の場所といった場所のうちの少なくとも１つを含む、地図。
16. 前記基準点は、第１期間における第２閾値より少なくない数の人が通過する場所である、請求項１５に記載の地図。
17. 少なくとも１つのプロセッサ及びメモリ
    を備える端末装置であって、ここで
    前記メモリは、プログラム命令を記憶するように構成されており；
    前記プロセッサは、前記メモリに記憶された前記プログラム命令を呼び出して実行するように構成されており、その結果、前記端末装置は、請求項１から７のいずれか一項に記載の軌道予測方法を実行する
    端末装置。
18. コンピュータに、請求項１から７のいずれか一項に記載の軌道予測方法を実行させるためのコンピュータプログラム。

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