[发明专利]轨迹预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种轨迹预测模型的训练方法，其特征在于，包括：

对预先获取的训练轨迹点集合中的每个原始训练轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点，其中，所述训练轨迹点集合包括与目标车辆相对应的目标障碍物的历史行驶轨迹中的多个轨迹点；

将所述目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，得到对应的目标轨迹预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预先获取的训练轨迹点集合中的每个原始训练轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点，包括：

确定预先配置的训练轨迹点子集中每个训练轨迹点与当前训练轨迹点之间的滑动窗口角度，其中，所述训练轨迹点子集为从训练轨迹点集合中选取的目标数量的训练轨迹点，并且，所述训练轨迹点子集中训练轨迹点的时间点位于当前训练轨迹点的时间点之前；

根据目标数量的所述滑动窗口角度确定所述当前训练轨迹点的滑动窗口角度均值；

将所述滑动窗口角度均值作为当前训练轨迹点的滑动窗口角度，直至完成每个原始训练轨迹点的平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，得到对应的目标轨迹预测模型，包括：

将所述目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，以通过所述原始轨迹预测模型输出目标障碍物的预测行驶轨迹；

根据所述预测行驶轨迹和所述目标障碍物的目标真实轨迹点确定轨迹损失值；

在所述轨迹损失值达到预设损失阈值的情况下，对所述原始轨迹预测模型进行重训练，直至轨迹损失值低于预设损失阈值为止，得到对应的目标轨迹预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述预测行驶轨迹和所述目标障碍物的真实行驶轨迹确定轨迹损失值之前，还包括：

对所述目标障碍物的真实行驶轨迹中每个原始真实轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标真实轨迹点。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据所述预测行驶轨迹和所述目标障碍物的目标真实行驶轨迹确定轨迹损失值，包括：

根据预测行驶轨迹中每个预测轨迹点的坐标预测值和对应目标真实轨迹点的坐标真实值确定坐标损失值；

根据预测行驶轨迹中每个预测轨迹点的滑动窗口预测角度和对应目标真实轨迹点的滑动窗口真实角度确定角度损失值；

根据所述坐标损失值和所述角度损失值确定轨迹损失值。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据所述预测行驶轨迹和所述目标障碍物的目标真实行驶轨迹确定轨迹损失值，包括：

根据预测行驶轨迹中每个预测轨迹点的坐标预测值和对应目标真实轨迹点的坐标真实值确定坐标损失值；

根据预测行驶轨迹中每个预测轨迹点的滑动窗口预测角度和对应目标真实轨迹点的滑动窗口真实角度确定角度损失值；

确定所述角度损失值的权重系数；

根据所述权重系数、所述坐标损失值和所述角度损失值确定轨迹损失值。

7.一种如权利要求1-6任一项所述的轨迹预测方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆周围的至少一个障碍物的历史行驶轨迹；

将所述历史行驶轨迹输入至预先创建的目标轨迹预测模型中，得到所述障碍物的预测行驶轨迹；

按照所述预测行驶轨迹自动控制目标车辆的行驶轨迹。

8.一种轨迹预测模型的训练装置，其特征在于，包括：

训练轨迹点获得模块，用于对预先获取的训练轨迹点集合中的每个原始训练轨迹点进行平滑预处理，得到对应的目标训练轨迹点，其中，所述训练轨迹点集合包括与目标车辆相对应的目标障碍物的历史行驶轨迹中的多个轨迹点；

轨迹预测模型获得模块，用于将所述目标训练轨迹点输入至预先创建的原始轨迹预测模型中，得到对应的目标轨迹预测模型。