[发明专利]预测物体的移动意图

说明书

本公开提供了“预测物体的移动意图”。本公开涉及用于预测物体的移动意图的方法、系统和计算机程序产品。在一个方面，移动机器人从经过行人轨迹数据和地标接近度来预测行人的移动意图。在另一方面，主移动机器人使用不同驾驶行为的运动分析模型来预测其他机器人/车辆的移动意图，所述驾驶行为包括曲线通过、曲折运动、快速加速/减速和追尾。在又一方面，移动机器人可以自预测移动意图并与周围机器人/车辆共享移动意图信息(例如，通过车辆对车辆(V2V)通信)。

技术领域

本公开总体上涉及移动机器人的领域，并且更具体地，涉及预测移动机器人和移动机器人周围的其他物体的移动意图。

背景技术

当诸如自主车辆和个人移动装置的移动机器人导航到目的地时，移动机器人可以试图预测它们周围事物(包括行人和其他机器人/车辆)的移动意图。然而，用周围事物的有限信息，移动机器人可能难以一致地预测移动意图。当移动机器人未能适当地预测移动意图时，可能会出现不安全和/或危险的情况。例如，当移动机器人未能预测周围车辆和行人的移动意图(诸如误解交通信号并突然穿过十字路口)时，可能会发生道路事故。

发明内容

本发明描述了一种预测周围行人、车辆和自主车辆的意图的系统。所述系统使用雷达、激光雷达和相机并且通过接收车辆对车辆(V2V)和车辆对基础设施(V2I)消息来感测其周围事物。跟踪行人移动并将其输入到预测模型中。具体地，跟踪包括行人的边界框的移动。行人轨迹数据和地标接近度用来预测未来意图，诸如行人将在何地穿过十字路口。对于车辆(人类驾驶员和自主驾驶员)，计算动作描述指数(ADI)。将运动分配到各种分类，包括：通过弯曲道路、曲折驾驶、猛加速或制动以及追尾。对于每个ADI，使用对应于该ADI的模型来预测意图。对移动的预测还基于对车辆的操控极限的预测和基于控制输入的预测。

附图说明

参考以下描述和附图将更好地理解本公开的具体特征、方面和优点，在附图中：

图1示出了计算装置的示例框图。

图2A和图2B示出了便于预测移动机器人周围的物体的移动意图和自预测移动意图的示例移动机器人。

图3示出了用于预测移动机器人周围的物体的移动意图的示例方法的流程图。

图4示出了用于预测移动机器人的移动意图的示例方法的流程图。

图5示出了道路上的移动机器人的示例。

图6示出了通过曲线的移动机器人的示例。

图7示出了用于预测通过曲线的移动机器人的移动意图的示例等式。

图8示出了用于预测呈现曲折行为的移动机器人的移动意图的示例等式。

图9示出了用于预测呈现猛加速和猛制动行为的移动机器人的移动意图的示例等式。

图10示出了用于预测呈现追尾行为的移动机器人的移动意图的示例等式。

图11示出了平均输入相对于速度的示例阈值曲线图。

图12A和图12B示出了检测并预测行人的移动意图的示例。

图13示出了用于移动机器人检测周围机器人和行人意图的示例数据流。

具体实施方式

本公开涉及用于预测物体的移动意图的方法、系统和计算机程序产品。

本公开的各方面分析周围行人和机器人/车辆的行为以预测它们的移动意图。在一个方面，移动机器人预测行人的移动意图。在移动机器人处，传感器收集用来识别和跟踪行人的传感器数据。应用计算机视觉算法以识别每个行人的边界框。经过行人轨迹数据和地标接近度用来预测行人的移动意图，诸如像行人何时在何地可能会穿过交通十字路口。