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公开(公告)号：CN117842098A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311802200.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明实施例公开了一种运动预测方法、无人驾驶系统、电子设备及存储介质。该方法包括：确定对无人驾驶车辆产生影响的至少一个运动目标；获取至少一个运动目标分别与无人驾驶车辆之间的相对运动数据，并根据相对运动数据，对至少一个运动目标进行分类；针对于至少一个运动目标中的每个运动目标，得到运动目标的分类结果以及针对运动目标预测出的至少一条预测轨迹，并根据分类结果，从至少一条预测轨迹中筛选出目标轨迹。本发明实施例的技术方案，通过将不确定性较强的运动预测任务，拆分为确定性较强的运动目标分类以及预测轨迹筛选，这有助于得到确定性较强的目标轨迹，从而可更好地应对运动预测的不确定性，保证了无人驾驶车辆的行驶安全。
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公开(公告)号：CN117104275A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311277108.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质。通过获取目标车辆对应的当前时间段的联合状态描述信息；按照预设的数据采集步长，分别对当前地图结构信息和当前可见障碍物信息进行特征预处理操作，得到当前融合编码特征；将当前融合编码特征输入至预先构建好的自动驾驶轨迹预测模型中，得到与联合状态描述信息对应的当前驾驶预测轨迹；将当前驾驶预测轨迹发送于目标车辆对应的驾驶控制器中，以实现驾驶控制器根据当前驾驶预测轨迹进行目标车辆的自动驾驶。解决了对于自动驾驶轨迹预测通过强化学习方法而造成的效率低和准确率低的问题，提高了自动驾驶轨迹预测的效率和准确率，实现了对自动驾驶轨迹预测更加全面地决策和规划。
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公开(公告)号：CN114637770A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210171001.7
申请日：2022-02-23
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/245 , G06F16/29 , G06V20/58 , G01C21/28 , G01C21/30
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹的预测方法、装置。其中，该方法包括：在车辆运行时，触发用于预测车辆行驶轨迹的预测程序；调取高精地图的地图特征信息，并加载至内存，其中，地图特征信息为静态数据；响应预测指令，捕获车辆运行过程中的动态感知信息；基于车辆的定位信息，从内存中查询得到车辆当前所在区域的地图特征信息；将查询到的地图特征信息和动态感知信息输入至预测模型，预测得到车辆的预测轨迹。本发明解决了相关技术中无法实时预测车辆轨迹的技术问题。
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公开(公告)号：CN119377699A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411503142.X
申请日：2024-10-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种轨迹预测模型的训练方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取目标对象在当前时刻的当前环境信息和历史时刻的历史环境信息；将当前环境信息和历史环境信息分别输入至轨迹预测模型中，得到当前预测轨迹和历史预测轨迹；根据当前预测轨迹和历史预测轨迹确定相似度损失，相似度损失用于描述当前预测轨迹与历史预测轨迹之间的差异；基于相似度损失对轨迹预测模型进行训练，以基于训练完成的轨迹预测模型对目标对象进行运动轨迹预测。本方案基于根据当前预测轨迹和历史预测轨迹确定的相似度损失对轨迹预测模型进行训练，能够有效地提高轨迹预测在时序上的连贯性和稳定性，有助于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117928577A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311738508.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取与目标车辆相关联的静态关联信息和动态关联信息；基于静态关联信息对应的静态特征矩阵以及与动态关联信息对应的动态特征矩阵，得到融合矩阵；基于融合矩阵，确定与至少一个可移动对象相对应的待参考运动轨迹；基于至少一个待参考运动轨迹，确定与目标车辆相对应的待行驶路径。解决了对车辆进行路径规划结果无法泛化，或者由于深度学习时学习数据不稳定导致路径规划结果不理想的问题，通过将目标车辆关联的静态信息和动态信息相结合，实现了根据实际情况为车辆进行规划，并依靠少量历史数据为目标车辆规划安全的行驶路径的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116665250A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310644686.7
申请日：2023-06-01
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种行人轨迹的预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取行为预测模型的输入数据；其中，所述输入数据包括待预测行人数据以及环境数据；根据输入数据以及预先训练的行为预测模型，确定待预测行人的运动意图以及运动朝向角；根据运动意图、运动朝向角以及预先确定的待预测行人的运动速度，确定待预测行人的轨迹预测结果。本技术方案解决了行人轨迹预测准确率低、可靠性差等问题，可以在提高行人轨迹预测准确性的同时，增强行人轨迹生成的可解释性，保证行人以及自动驾驶车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN114802303A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210446495.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种障碍物轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标车辆在预设感知范围内的原始标注数据，其中，原始标注数据包括备选障碍物在连续多个时刻的轨迹点位置数据和目标车辆的定位数据；将原始标注数据从原始坐标系转换到世界坐标系下，得到目标标注数据；根据目标标注数据中备选障碍物的轨迹点位置数据和目标车辆的定位数据，确定待预测障碍物；基于预先训练完成的障碍物轨迹预测模型和待预测障碍物的轨迹点位置数据对待预测障碍物的未来轨迹数据进行预测。本发明实施例的技术方案，通过采用实车采集数据提升了障碍物轨迹预测模型的预测效果，提高了障碍物轨迹预测的准确度。
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公开(公告)号：CN114987546B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210655850.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种轨迹预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对预先获取的训练轨迹点集合中的每个原始训练轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点，将目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，得到对应的目标轨迹预测模型。本发明实施例，通过对预先获取的训练轨迹点集合中的每个原始训练轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点，将目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，以得到对应的目标轨迹预测模型，能够解决自动驾驶系统中轨迹预测值不稳定的问题，使得最终预测的轨迹坐标具有连续性和稳定性，提高预测精度的同时保证预测轨迹的可靠性。
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公开(公告)号：CN118004215A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311838881.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DenseTnt模型的自动驾驶轨迹预测方法。通过实时获取目标车辆的当前道路描述信息，并对当前道路描述信息进行特征提取，得到当前道路描述信息特征；将当前道路描述信息特征输入至预先构建的改进DendeTnt模型中，得到与目标车辆对应的当前自动驾驶轨迹；将当前自动驾驶轨迹发送于车辆控制器中，以实现车辆的自动驾驶操作。解决了自动驾驶轨迹预测模型结构复杂、精度不准确和轨迹预测耗时高的问题，提高了自动驾驶轨迹预测的效率和准确率，简化了模型的结构，提高了模型的精度。
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公开(公告)号：CN116946159A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310912443.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: B60W50/00 , G06V30/422 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01C21/34 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于动态局部地图的运动轨迹预测方法、装置、设备和介质。其特征包括：获取目标车辆的历史运动轨迹信息和地图信息，通过预设的特征编码器分别对所述历史运动轨迹信息和所述地图信息进行数据提取，得到所述轨迹特征向量和地图特征向量；通过预设的特征融合器对所述轨迹特征向量和所述地图特征向量进行特征融合得到地图融合向量，对所述地图融合向量和所述轨迹特征向量进行特征融合得到轨迹融合向量；根据轨迹融合向量对目标车辆的运动轨迹进行预测，得到目标车辆的轨迹预测结果。实现了对目标车辆运动轨迹的准确预测，通过考虑多个向量的融合提高了预测精准度，减少了道路中其他干扰因素对运动预测的影响，提高了预测准确性。
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