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公开(公告)号：CN119354171A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347041.8
申请日：2024-09-26
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: 本申请提供一种多模态运动轨迹预测方法及装置，该方法包括：预先构建多模态运动轨迹预测模型；将多模态运动轨迹预测模型部署到目标车辆上；获取目标车辆的当前地图信息和障碍物轨迹信息；根据当前地图信息、障碍物轨迹信息以及多模态运动轨迹预测模型进行障碍物的轨迹预测，得到障碍物轨迹预测结果；根据障碍物轨迹预测结果确定目标车辆当前的自动驾驶决策。该方法及装置能够通过构建多模态运动轨迹预测模型，提升预测准确性、可行性和安全性，有利于适应复杂交通模式。
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公开(公告)号：CN118999603A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410937350.4
申请日：2024-07-12
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: G01C21/34 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G01C21/00
Abstract: 本申请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。该方法包括：获取目标车辆行驶场景中的地图数据，和目标车辆周围的障碍物的历史轨迹数据；其中，历史轨迹数据包括历史实际轨迹数据以及历史预测轨迹数据；对地图数据和历史轨迹数据进行特征提取，得到地图特征和历史轨迹特征；将地图特征和历史轨迹特征输入至障碍物轨迹预测模型中，确定障碍物的当前预测轨迹；其中，障碍物轨迹预测模型是基于多头注意力模型建立的，多头注意力模型包括自注意力层以及新增的历史注意力层。上述方案，通过在模型中新增的历史注意力层，充分挖掘障碍物的历史预测轨迹对当前预测轨迹的作用，可以有效提高障碍物的当前预测轨迹的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118457647A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410700786.1
申请日：2024-05-31
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: 本申请公开了一种车辆轨迹预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。其中，该方法包括：获取目标车辆在当前时刻的局部地图数据和障碍车辆的历史轨迹数据；根据局部地图数据和历史轨迹数据确定障碍车辆的行驶特征数据；将局部地图数据、历史轨迹数据和行驶特征数据输入至预先训练好的目标特征融合模型得到轨迹地图特征；根据轨迹地图特征和障碍车辆的初始轨迹路径预测障碍车辆在下一时刻的行驶轨迹。本申请提供的技术方案，可以提高轨迹预测准确度，可以适配于弯道场景和路口转弯场景等交通场景。
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公开(公告)号：CN117842097A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311802149.7
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基于自动驾驶的车辆控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取处于本车设定范围内的地图信息及其他车辆的历史轨迹；其中，历史轨迹包括多个轨迹点，分别为当前轨迹点及至少一个历史轨迹点；对所述地图信息及历史轨迹中的位置坐标进行坐标系转换；将坐标系转换后的地图信息及历史轨迹输入轨迹预测模型，输出其他车辆的预测轨迹；根据所述预测轨迹控制本车行驶。对地图信息和历史轨迹中的坐标进行坐标系转换，将转换后的地图信息和历史轨迹输入到轨迹预测模型中，获得其他车辆的预测轨迹，进而控制本车行驶，可以准确实时的预测本车周围车辆的轨迹，实现对本车自动驾驶的准确控制，提高自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN116401554A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310476251.6
申请日：2023-04-27
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: G06F18/214
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据分类方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取当前车辆行驶过程中预设时间段内的行车原始数据；对所述行车原始数据进行特征提取，得到行车参考数据；根据所述行车参考数据，确定行车目标数据；对所述行车目标数据进行分类，确定所述当前车辆在不同行驶场景下所属的场景类别。上述方案，实现了行车目标数据的自动化分类，提高了行车目标数据进行场景分类的效率；同时，降低了人工成本和物力成本，提高了对行车目标数据进行场景分类的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115817531A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211502611.7
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W30/095 , B60W40/04 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种行人运动轨迹的确定方法及确定装置，所述行人运动轨迹的确定方法用于计算机视觉技术领域，具体包括：获取所述行人所处的当前场景；当所述当前场景为第一场景时，将所述行人的运动信息输入至第一模型以获取所述行人的第一运动轨迹；当所述当前场景为第二场景时，将所述行人以及其他交通参与者的运动信息输入至第二模型以获取所述行人的第二运动轨迹。本发明结合高精地图的特征，简化了人行横道场景下的行人运动预测；同时在其他场景下考虑行人与其他障碍物的交互，使用深度学习模型提取行人历史运动特征，在大规模数据集上进行行人轨迹学习建模，提升了行人预测结果的精度，提高了模型预测的鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN114379592A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210019946.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种目标关联方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：根据预先确定的上一时刻的关联黑名单和预先确定的目标关联条件，从至少两个传感器在当前时刻上所探测到的目标中标记不能进行关联的目标对，得到禁止关联目标对；根据所述禁止关联目标对，对所述目标中的满足目标关联条件的目标进行关联，得到当前时刻的关联关系表。本申请实施例提供的技术方案，可以通过关联黑名单降低误关联的概率，提高目标关联的准确率和效率。
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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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