[发明专利]一种障碍物未来轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种障碍物未来轨迹的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆所在的区域对应的场景地图；其中，所述场景地图包括所述区域的交通信息；

获取所述车辆一定范围内的障碍物在所述区域内的历史轨迹；

将所述历史轨迹投影到所述场景地图的对应位置，得到包含所述历史轨迹的待预测的场景地图；

将所述待预测的场景地图输入已训练好的轨迹预测模型，得到所述障碍物的未来轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括训练得到所述轨迹预测模型的步骤；

所述训练得到所述轨迹预测模型包括：

获取样本数据集，所述样本数据集包括多个训练场景地图和每个所述训练场景地图对应的实际未来轨迹；每个训练场景地图包含训练历史轨迹；

构建预设机器学习模型，将所述预设机器学习模型确定为当前机器学习模型；

基于所述当前机器学习模型，对所述训练场景地图进行轨迹预测操作，确定所述训练场景地图对应的预测未来轨迹；

基于所述训练场景地图对应的预测未来轨迹和实际未来轨迹，确定损失值；

当所述损失值大于预设阈值时，基于所述损失值进行反向传播，对所述当前机器学习模型进行更新以得到更新后的机器学习模型，将所述更新后的机器学习模型重新确定为所述当前机器学习模型；重复步骤：基于所述当前机器学习模型，对所述训练场景地图进行轨迹预测操作，确定所述训练场景地图对应的预测未来轨迹；

当所述损失值小于或等于所述预设阈值时，将所述当前机器学习模型确定为所述轨迹预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通信息包括：车道信息、车道中心线信息、人行横道信息、交通灯信息和停止线信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车辆一定范围内的障碍物在所述区域内的历史轨迹，包括：

通过传感器获取所述障碍物在所述区域内多个连续的时间点的历史位置信息；

将所述多个连续的时间点的历史位置信息拼接得到所述历史轨迹；

其中，所述传感器包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达中的一项或者多项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆所在的区域对应的场景地图，包括：

确定所述车辆所在的区域；

基于所述区域对应的高精地图获取所述车辆预设范围内的交通信息；

将所述交通信息投影到俯瞰角度下的预设地图中的对应位置，得到所述场景地图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述障碍物的未来轨迹之后，还包括；

将所述未来轨迹显示至所述待预测的场景地图中，并显示所述待预测的场景地图，以使所述车辆根据所述未来轨迹规避所述障碍物。

7.一种障碍物未来轨迹的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取车辆所在的区域对应的场景地图；其中，所述场景地图包括所述区域的交通信息；

第二获取模块，用于获取所述车辆一定范围内的障碍物在所述区域内的历史轨迹；

投影模块，用于将所述历史轨迹投影到所述场景地图的对应位置，得到包含所述历史轨迹的待预测的场景地图；

预测模块，用于将所述待预测的场景地图输入已训练好的轨迹预测模型，得到所述障碍物的未来轨迹。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，具体用于：

通过传感器获取所述障碍物在所述区域内多个连续的时间点的历史位置信息；

将所述多个连续的时间点的历史位置信息拼接得到所述历史轨迹。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行如权利要求1-6任一所述的障碍物未来轨迹的预测方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任一所述的障碍物未来轨迹的预测方法。