[发明专利]用于预测周围车辆的轨迹的装置和方法

权利要求书

1.一种用于预测周围车辆的轨迹的装置，所述装置包括：

存储器，其配置为存储高清晰度地图、车道选择网络和轨迹预测网络；和

控制器，其配置为：

基于高清晰度地图提取在本车周围行驶的目标车辆的周围车道信息，

将目标车辆的周围车道信息和目标车辆的先前轨迹信息输入到车道选择网络，以检测参考车道信息，

将参考车道信息和目标车辆的先前轨迹信息输入到轨迹预测网络，以获得目标车辆的未来轨迹信息。

2.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述控制器进一步配置为控制显示器将目标车辆的未来轨迹信息输出在地图上。

3.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述目标车辆的周围车道信息包括指示每个车道的中心线的车道坐标向量。

4.根据权利要求3所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述控制器基于位于最接近目标车辆的先前行驶轨迹的参考中心线确定各个车道的中心线，将目标车辆的当前位置投影到每条中心线上，基于目标车辆的当前位置在每条中心线上设置分段，并且提取每个分段上等间距的坐标作为车道信息。

5.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，目标车辆的先前轨迹信息和未来轨迹信息是轨迹坐标向量。

6.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述控制器将目标车辆的先前轨迹信息输入到第一卷积神经网络以提取第一特征值，将目标车辆的周围车道信息输入到第二卷积神经网络以提取第二特征值，将第一特征值和第二特征值结合以将结合值输入到全连接网络，将softmax函数应用于全连接网络的第一输出以计算每个车道的概率值，并且将具有最高概率值的车道信息作为参考车道信息输出。

7.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述控制器将目标车辆的先前轨迹信息输入到第三卷积神经网络，将第三卷积神经网络的输出输入到第一长短期记忆网络，以提取用于目标车辆的先前轨迹信息的第三特征值，将目标车辆的参考车道信息输入到第四卷积神经网络，将第四卷积神经网络的输出输入到第二长短期记忆网络，以提取用于目标车辆的参考车道信息的第四特征值，将第三特征值与第四特征值结合，以将第三特征值与第四特征值的结合值输入到全连接网络，并且将全连接网络的第二输出作为目标车辆的未来轨迹信息输出。

8.根据权利要求1所述的用于预测周围车辆的轨迹的装置，其中，所述控制器从服务器获得目标车辆周围的高清晰度地图并且将获得的高清晰度地图存储在存储器中。

9.一种用于预测周围车辆的轨迹的方法，所述方法包括：

由存储器存储高清晰度地图、车道选择网络和轨迹预测网络；

由控制器基于高清晰度地图提取在本车周围行驶的目标车辆的周围车道信息；

由控制器将目标车辆的周围车道信息和目标车辆的先前轨迹信息输入到车道选择网络，以检测参考车道信息；

由控制器将参考车道信息和目标车辆的先前轨迹信息输入到轨迹预测网络，以获得目标车辆的未来轨迹信息。

10.根据权利要求9所述的用于预测周围车辆的轨迹的方法，进一步包括：在由控制器控制的显示器上将目标车辆的未来轨迹信息显示在地图上。

11.根据权利要求9所述的用于预测周围车辆的轨迹的方法，其中，所述目标车辆的周围车道信息是指示每个车道的中心线的车道坐标向量。