[发明专利]一种移动物体意图识别装置、方法、系统、终端和介质

说明书

本发明提供一种移动物体意图识别方法、系统、终端和存储介质，以检测交通拥堵场景中移动物体，识别进场移动物体在下一时刻的驾驶意图，判断近场移动物体切入主体规划路径导致碰撞的概率，进而在适当的时间点给予驾驶员相应的夹塞意图提示，或者根据夹塞意图判断的结果选择合适的避让反应，或者重新迭代自身行驶路径。本发明不仅可以判断夹塞意图，还可以预判断包括车辆前方夹塞意图、车辆前方的变道意图、车辆左侧、右侧的超车意图、车辆后方的变道意图，为L4等级以及L5等级的无人驾驶近场车辆行为预测提供了先决条件。

技术领域

本发明涉及汽车电子技术领域，特别是涉及一种移动物体意图识别装置、方法、系统、终端和介质。

背景技术

安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。特别是在交通拥堵、情景复杂的中国交通环境下，每年由于驾驶员们对于近场切入物意图误判断而致使的交通事故不计其数。

而现有的高级辅助驾驶系统也是基于传感器的实时感知作出相应的判断，这种判断具有一定的延后性。正是由于这种延后性使现有的高级辅助驾驶系统无法在适当的时间点给予驾驶员相应的意图提示，或者根据意图判断的结果选择合适的避让反应，或者重新迭代自身行驶路径。

发明内容

为了解决上述的以及其他潜在的技术问题，本发明提供了一种移动物体意图识别装置、方法、系统、终端和介质，以检测交通拥堵场景中移动物体，识别进场移动物体在下一时刻的驾驶意图，判断近场移动物体切入主体规划路径导致碰撞的概率，进而在适当的时间点给予驾驶员相应的夹塞意图提示，或者根据加塞意图判断的结果选择合适的避让反应，或者重新迭代自身行驶路径。本发明不仅可以判断夹塞意图，还可以预判断包括车辆前方夹塞意图、车辆前方的变道意图、车辆左侧、右侧的超车意图、车辆后方的变道意图等多种意图，为L4等级以及L5等级的无人驾驶近场车辆行为预测提供了先决条件。

一种移动物体意图识别装置，包括：

意图预测模块和意图判断模块；

所述意图预测模块包括输入层、输出层和至少一个神经元细胞层组成的递归神经网络，所述输入层的输入要素为表征近场移动物体行驶状态的各个维度信息；所述输出层的输出要素为各个近场移动物体意图预测结果的概率；

所述意图判断模块以意图预测模块输出的结果结合包括但不限于车辆行驶状态、车辆所在场景的行驶规则要素、安全级别设定要素，通过算法处理识别近场移动物体的特定意图。

进一步地，所述输入层输入各个表征近场移动物体行驶状态的输入要素均是时序数据，即在不同时间点上收集到的输入层数据，输入层时序数据反映了近场移动物体的行驶状态随时间的变化状态和/或程度。

进一步地，所述输入层输入要素包括但不限于车辆各个方向的摄像头感知数据、车辆各个方向的毫米波雷达感知数据、车辆各个方向的超声波感知数据、车辆激光雷达感知数据以及其一类或多类数据的融合校正结果所表征车辆近场移动物体的数据簇。

进一步地，所述输出层输出要素为各个近场移动物体是否会在下一时刻意图夹塞的概率，所述输出层将各个近场移动物体编号，并将每个近场移动物体下一时刻意图夹塞的概率值以矩阵的形式输出。

进一步地，所述递归神经网络为深度递归神经网络。