[发明专利]行车决策的预测方法、装置、存储介质和终端设备有效
申请号: | 201910140320.X | 申请日: | 2019-02-26 |
公开(公告)号: | CN109885943B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 潘屹峰;杨旭光;陈忠涛 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | B60W30/095 | 分类号: | B60W30/095;H04W4/029;H04W4/40 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 行车 决策 预测 方法 装置 存储 介质 终端设备 | ||
1.一种行车决策的预测方法,其特征在于,包括:
获取车辆在行驶过程中遇到的障碍物的预测运动轨迹和真实运动轨迹,其中,通过车辆的传感器感应外界的障碍物的位置、速度、外表形状参数,预测算法利用这些参数,构建障碍物的运动轨迹,真实运动轨迹是指在行车环境中障碍物运动的真实轨迹,通过GPS系统获取各障碍物的GPS定位数据构建各障碍物的真实运动轨迹;
根据获取到的预测运动轨迹和真实运动轨迹,计算所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率,其中,准确率表示相对于所有预测运动轨迹来说,预测运动轨迹的准确程度,召回率表示相对于所有真实运动轨迹来说,预测运动轨迹的准确程度;以及
根据所述准确率和/或所述召回率,调整所述车辆的行车决策算法的误差范围。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算预测所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率,包括:
针对每一个预测运动轨迹,均按照设定的多个时刻点,分别统计所述预测运动轨迹与相应的真实运动轨迹在所述时刻点上的距离差;
根据所述多个时刻点的所述距离差,确定所述预测运动轨迹是否预测准确;以及
根据各所述预测运动轨迹的预测结果、获取到的预测运动轨迹的数量和获取到的真实运动轨迹的数量,计算所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率,包括:
根据各所述预测运动轨迹的预测结果,统计准确的预测结果的数量;
将所述准确的预测结果的数量与所述获取到的预测运动轨迹的数量的比值,作为所述预测运动轨迹的准确率;和/或
将所述准确的预测结果的数量与所述获取到的真实运动轨迹的数量的比值,作为所述预测运动轨迹的召回率。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述调整所述车辆的行车决策算法的误差范围,包括:
如果所述准确率大于设定的准确率阈值,则放宽所述车辆的行车决策的误差范围;
如果所述准确率小于设定的准确率阈值,则收紧所述车辆的行车决策的误差范围;或
如果所述召回率大于所述准确率,则修正用于预测所述预测运动轨迹的预测算法,并结合修正后的预测算法所预测的运动轨迹,确定所述车辆的行车决策。
5.一种行车决策的预测装置,其特征在于,包括:
轨迹获取模块,用于获取车辆在行驶过程中遇到的障碍物的预测运动轨迹和真实运动轨迹,其中,通过车辆的传感器感应外界的障碍物的位置、速度、外表形状参数,预测算法利用这些参数,构建障碍物的运动轨迹,真实运动轨迹是指在行车环境中障碍物运动的真实轨迹,通过GPS系统获取各障碍物的GPS定位数据构建各障碍物的真实运动轨迹;
计算模块,用于根据获取到的预测运动轨迹和真实运动轨迹,计算所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率,其中,准确率表示相对于所有预测运动轨迹来说,预测运动轨迹的准确程度,召回率表示相对于所有真实运动轨迹来说,预测运动轨迹的准确程度;以及
行车决策调整模块,用于根据所述准确率和/或所述召回率,调整所述车辆的行车决策算法的误差范围。
6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述计算模块,包括:
距离差统计单元,用于针对每一个预测运动轨迹,均按照设定的多个时刻点,分别统计所述预测运动轨迹与相应的真实运动轨迹在所述时刻点上的距离差;
确定预测结果单元,用于根据所述多个时刻点的所述距离差,确定所述预测运动轨迹是否预测准确;以及
准确率召回率计算单元,用于根据各所述预测运动轨迹的预测结果、获取到的预测运动轨迹的数量和获取到的真实运动轨迹的数量,计算所述预测运动轨迹的准确率和/或召回率。
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