[发明专利]行车决策的预测方法、装置、存储介质和终端设备

说明书

本发明提出一种行车决策的预测方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：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；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；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。采用本发明，可以有效提高行车决策的准确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行车决策的预测方法、装置、存储介质和终端设备。

背景技术

在车辆启动自动驾驶模式进行驾驶时，驾驶员一般无需要进行操作的输入，自动驾驶车辆即可以通过车辆自身装载的传感器，获取行驶环境中的其他车辆以及障碍物的位置，可以统称为感知数据。然后，利用感知数据训练自动驾驶的控制算法，或者利用感知数据进行自动驾驶仿真。

因此，对车辆周围的障碍物的运轨轨迹进行准确的预测是自动驾驶车辆能够保证安全性和舒适性的必要条件。例如，交通参与者。如何有效地评估车辆周围的障碍物的运动轨迹的预测效果，是一个值得探讨的问题。现有的方案一般是：将预测的运动轨迹与真实的运动轨迹进行拟合，根据拟合程度来判断预测轨迹的预测效果。但是，现有方案仅通过拟合程度来评估，效果较为单一。

发明内容

本发明实施例提供一种行车决策的预测方法、装置、存储介质和终端设备，以解决或缓解现有技术中的以上一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种行车决策的预测方法，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；

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；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。

在一种实施方式中，所述计算预测所述预测运动轨迹的预测算法的准确率和/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。

在一种实施方式中，所述计算所述预测算法的准确率和/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。

在一种实施方式中，所述调整所述车辆的行车决策，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。

第二方面，本发明实施例提供一种行车决策的预测装置，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；