[发明专利]车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，涉及汽车技术领域。该方法包括：获取车辆包括的多个传感器采集到的车辆信息，并将车辆信息输入至预设的运动轨迹预测模型中，得到车辆的预测轨迹信息；将车辆信息输入至预设的定位算法中，得到车辆的定位信息；将预测轨迹信息和定位信息输入至线性卡尔曼滤波器中，得到车辆的目标轨迹信息，并基于目标轨迹信息移动车辆。由此，可以将车辆的预测轨迹信息与车辆的定位信息结合，获得更加准确的车辆的目标轨迹信息，保障智能驾驶的安全性，解决只基于车辆的预测轨迹信息进行泊车时，无法通过车辆的定位信息进行观测以避免障碍物，从而对智能驾驶行为产生安全威胁的问题。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前可以利用大量车辆的预测轨迹数据、真实轨迹数据和预测驾驶行为数据，对轨迹预测模型进行训练，以提升轨迹预测模型的精确度。但是，只通过轨迹预测模型进行车辆轨迹预测，存在一定局限性，在较为狭窄的车位进行泊车时，无法准确获得下一时刻车辆移动的行驶轨迹，导致自动泊车的鲁棒性能较差，对智能驾驶行为具有安全威胁。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，以解决在较为狭窄的车位进行泊车时，无法准确预测车辆移动的下一时刻的行驶轨迹的技术问题。本申请的技术方案如下：

根据本申请涉及的第一方面，提供一种车辆轨迹预测方法，包括：获取车辆包括的多个传感器采集到的车辆信息，并将车辆信息输入至预设的运动轨迹预测模型中，得到车辆的预测轨迹信息；将车辆信息输入至预设的定位算法中，得到车辆的定位信息，定位信息用于指示车辆在泊车坐标系下的位姿信息；将预测轨迹信息和定位信息输入至线性卡尔曼滤波器中，得到车辆的目标轨迹信息，并基于目标轨迹信息移动车辆，线性卡尔曼滤波器用于预测下一时刻车辆的行驶轨迹。

根据上述技术手段，本申请可以在车辆基于预测轨迹信息进行自动泊车时，结合车辆在泊车坐标系下准确的位姿信息和车辆的预测轨迹信息，通过线性卡尔曼滤波器获得更加准确的下一时刻车辆的行驶轨迹，提高自动泊车的鲁棒性能，保障智能驾驶的安全性，解决现有技术中在较为狭窄的车位进行自动泊车时，只基于车辆的预测轨迹信息进行泊车，而无法在泊车时观测车辆在泊车坐标系下的位姿信息以避免障碍物，从而对智能驾驶行为产生安全威胁的问题。

在一种可能的实施方式中，获取车辆包括的多个传感器采集到的车辆信息，包括：在确定车辆处于泊车状态的情况下，通过车辆包括的多个传感器采集车辆信息，多个传感器包括：车速传感器、角速度传感器、角度传感器、惯性导航传感器，泊车状态包括以下至少一项：车速低于预设阈值、传感器采集到的环境信息包括车位信息、控制模块处于泊车状态。

根据上述技术手段，本申请可以在车辆处于泊车状态时，通过多个传感器实时的采集车辆信息，以保障泊车状态下获取的车辆信息的准确性和有效性。

在一种可能的实施方式中，方法还包括：在基于目标轨迹信息移动车辆之后，获取在移动后的位置上车辆包括的多个传感器采集到的车辆信息，并将车辆移动后对应的车辆信息输入至预设的定位算法中，得到车辆在移动后的位置上的定位信息；当确定车辆在移动后的位置上的定位信息位于泊车坐标系中的车位信息指示的区域范围内时，结束预测车辆的行驶轨迹。

根据上述技术手段，本申请可以保障在泊车过程中实时为车辆提供车辆信息，并实时观测车辆在当前位置上的定位信息，以在确定车辆在当前位置上的定位信息符合泊车坐标系中的车位信息时，结束预测车辆的行驶轨迹，从而保障在车辆完成泊车时及时结束泊车过程。

在一种可能的实施方式中，预设的运动轨迹预测模型为基于车辆实时的状态信息，构建得到的预测模型，车辆实时的状态信息包括以下至少一项：车辆的空间位姿、车辆的行驶速度、车辆的刹车距离。