公开(公告)号：CN118521003A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410664898.6

申请日：2024-05-27

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 马惠敏 ,  任家兴 ,  邹博超

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及自动驾驶轨迹预测领域，特别是指一种基于长短时预测的自动驾驶轨迹预测方法及装置。所述方法包括：获取待进行轨迹预测的目标车辆的信息数据；将信息数据输入至构建好的长短时循环预测解码器；其中，长短时循环预测解码器包括长时目标预测Gru、短时轨迹预测Gru和未来轨迹预测Gru；根据信息数据、长时目标预测Gru、短时轨迹预测Gru和未来轨迹预测Gru，得到自动驾驶轨迹预测结果。本发明通过预测未来长时信息和未来短时信息来辅助当前时刻对未来轨迹进行预测，动态地融合未来时刻的信息，并采用循环逐步预测的方式，有效解决长时预测误差积累的难题。

公开(公告)号：CN118658039A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410731488.9

申请日：2024-06-06

Applicant: 北京科技大学 ,  厦门国创中心先进电驱动技术创新中心

Inventor： 马惠敏 ,  任家兴 ,  邹博超 ,  李河周

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/25 ,  G06V10/62 ,  G06V20/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于新型建议‑优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及系统。方法包括：构建新型建议‑优化框架；获取可学习的特征编码，将可学习的特征编码输入至预设的基线模型中，通过基线模型输出解码数据；将解码数据输入至新型建议‑优化框架，对解码数据进行轨迹预测和轨迹优化；输出轨迹预测和轨迹优化数据，完成基于新型建议‑优化框架的自动驾驶轨迹预测。本发明提供的建议‑优化框架引入了基于聚类的建议轨迹生成模块，利用区域划分预测和区域轨迹原型作为细化的先验锚框，以及一种基于复杂度的优化模块，用于区分简单和复杂轨迹，使得优化模块能够专注于学习复杂轨迹的特征，从而提高长尾场景的预测准确性。