[发明专利]一种道路车辆行为预测优先级的处理方法

说明书

本发明实施例涉及一种道路车辆行为预测优先级的处理方法，所述方法包括：获取自车的第一自车数据；获取自车附近多个第一道路车辆的第一道路车辆数据集合；进行低优先级道路车辆和次高优先级道路车辆识别得到多个次高、低优先级道路车辆；对多个次高优先级道路车辆进行高优先级道路车辆识别，得到多个高、低优先级道路车辆；对各个高优先级道路车辆进行高优先级评分生成第一高优先级评分数据；对各个高优先级道路车辆进行排序；若高优先级道路车辆的总数超过了预设的高优先级车数阈值，则将排序在高优先级车数阈值之后的高优先级道路车辆转为低优先级道路车辆。通过本发明，可以完成对自车附近道路车辆的优先级分配。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种道路车辆行为预测优先级的处理方法。

背景技术

自动驾驶中对自车行为的预测与对自车附近其他道路车辆的行为预测息息相关。原理上，在自动驾驶过程中若对自车周围的所有其他道路车辆的行为进行无差别预测，就可确保自车预测的准确度是最高的。但自动驾驶系统的软硬件资源并不是可以无限拓展的，且用于预测的预测器也并不是支持无限并发的，所以对自车周围的所有其他道路车辆的行为进行无差别预测实际是很难实现的。

为了能在预测器资源有限的情况下，既能对自车周围的其他道路车辆的行为进行预测又能满足指定的预测时间限制，我们给出按行为预测优先级配置预测器资源的方法来为不同的道路车辆选择不同等级的预测器进行预测。对应高优先级的道路车辆，自动驾驶系统为其选配的用于行为预测的预测器越精准，相应的软硬件资源占用也较大；对应低优先级的道路车辆，自动驾驶系统为其选配的用于行为预测的预测器较为简单，相应的软硬件资源占用也较小。而要实现上述按行为预测优先级配置预测器资源的方法，就需要预先对各个道路车辆的行为预测优先级进行确认。

发明内容

本发明的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种道路车辆行为预测优先级的处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，将自车周围的道路车辆分为高、低优先级的道路车辆两大类，并对高优先级的道路车辆进行评分和排序。通过本发明，不但可以协助自动驾驶系统达到按行为预测优先级配置预测器资源的目的，还可以提升自动驾驶系统对高优先级车辆的资源配置精度。

为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供了一种道路车辆行为预测优先级的处理方法，所述方法包括：

获取自车在当前时刻的位置、速度和历史轨迹信息，生成第一自车数据；

获取所述自车附近多个第一道路车辆在当前时刻的位置、速度和历史轨迹信息，生成第一道路车辆数据集合；所述第一道路车辆数据集合包括多个第一道路车辆数据；

根据所述第一自车数据和各个所述第一道路车辆对应的所述第一道路车辆数据，对所述多个第一道路车辆进行低优先级道路车辆和次高优先级道路车辆识别处理，得到多个低优先级道路车辆和多个次高优先级道路车辆；

对所述多个次高优先级道路车辆，进行高优先级道路车辆识别处理，得到多个所述低优先级道路车辆和多个高优先级道路车辆；

根据所述第一自车数据和各个所述高优先级道路车辆对应的所述第一道路车辆数据，对各个所述高优先级道路车辆进行高优先级评分处理，生成对应的第一高优先级评分数据；

按对应的所述第一高优先级评分数据从大到小的顺序，对各个所述高优先级道路车辆进行排序；

若所述高优先级道路车辆的总数超过了预设的高优先级车数阈值，则将排序在所述高优先级车数阈值之后的所述高优先级道路车辆转为所述低优先级道路车辆。

优选的，所述第一自车数据包括第一自车位置数据、第一自车车速数据和第一自车历史轨迹数据；所述第一自车位置数据包括第一自车坐标数据、第一自车车道标识数据和第一自车车道路段标识数据；所述第一自车车速数据包括第一自车横向车速数据和第一自车纵向车速数据；