一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及数据处理领域，具体而言，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：

1、目前，随着卫星定位技术的发展，通过卫星对行驶车辆进行定位跟踪的技术已经趋于成熟，如在车辆设置定位模块，通过对定位模块的标定得到gps信号，进而将gps信号处理并输出为定位数据。然而，在卫星定位技术的实际使用过程中，卫星定位信号会出现不准确的情况，例如：1.信号干扰，卫星定位信号可能受到建筑物、山脉、树木等障碍物的阻挡而变弱，导致定位不准确。2.天气条件，恶劣的天气条件，如暴风雨、大雪等，可能会干扰卫星定位信号，使其不准确。3.信号反射，信号可能在建筑物、山脉等表面反射，导致多径效应，进而影响卫星定位的准确性。4.卫星位置，卫星定位接收器接收到的卫星位置可能不够理想，导致定位不准确。5.恶意干扰，有些人可能会使用卫星定位干扰器来干扰周围的卫星定位信号，导致定位不准确。6.信号遮蔽，在城市环境中，高楼大厦、隧道、桥梁等结构物可能会遮挡卫星定位信号，导致定位不准确。

2、相关技术中，当卫星定位信号不准确时，无法进行正常的车辆定位。在此基础上，相关技术进一步衍生出了基于卫星定位信号进行轨迹预测的技术，用以在卫星定位信息不准确时仍能通过预测到的轨迹对车辆实际行驶情况进行校准。

3、然而，目前相关技术中只能够通过对卫星定位信息的简单利用进行车辆行驶轨迹的粗略模拟，存在着模拟精度不高、计算复杂度大、实时性差等问题，无法满足车辆行驶场景下的实际需求。

4、因此，本申请提供了一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题之一。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种车辆轨迹预测方法和装置，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：

2、根据本申请的具体实施方式，第一方面，本申请提供一种车辆轨迹预测方法，包括：

3、获取被测车辆的状态转移矩阵；其中，所述状态转移矩阵基于所述被测车辆的运动学模型生成，用于描述所述被测车辆的车辆位置状态、速度状态和加速度状态，所述运动学模型包括所述被测车辆的变量描述信息、车辆运动几何关系、以及运动学方程；获取第一状态向量和第一状态协方差矩阵；其中，所述第一状态向量和第一状态协方差矩阵分别表示在第一时刻预测的、作为所述第二时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，所述第二时刻为所述第一时刻的下一时刻；基于所述状态转移矩阵和所述第一状态向量，对第三时刻的状态向量进行预测，得到第二状态向量；基于所述状态转移矩阵和所述第一状态协方差矩阵，对第三时刻的状态协方差矩阵进行预测，得到第二状态协方差矩阵；其中，所述第三时刻为所述第二时刻的下一时刻；基于第二状态向量和第二状态协方差矩阵，得到作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵；基于作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，对所述被测车辆进行所述第三时刻的轨迹模拟，得到所述被测车辆在所述第三时刻的模拟轨迹。

4、根据本申请的具体实施方式，第二方面，本申请提供一种车辆轨迹预测装置，包括：

5、获取单元，用于获取被测车辆的状态转移矩阵；其中，所述状态转移矩阵基于所述被测车辆的运动学模型生成，用于描述所述被测车辆的车辆位置状态、速度状态和加速度状态，所述运动学模型包括所述被测车辆的变量描述信息、车辆运动几何关系、以及运动学方程；以及用于获取第一状态向量和第一状态协方差矩阵；其中，所述第一状态向量和第一状态协方差矩阵分别表示在第一时刻预测的、作为所述第二时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，所述第二时刻为所述第一时刻的下一时刻；

6、处理单元，用于基于所述状态转移矩阵和所述第一状态向量，对第三时刻的状态向量进行预测，得到第二状态向量；用于基于所述状态转移矩阵和所述第一状态协方差矩阵，对第三时刻的状态协方差矩阵进行预测，得到第二状态协方差矩阵；其中，所述第三时刻为所述第二时刻的下一时刻；用于基于第二状态向量和第二状态协方差矩阵，得到作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵；以及用于基于作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，对所述被测车辆进行所述第三时刻的轨迹模拟，得到所述被测车辆在所述第三时刻的模拟轨迹。

7、本申请实施例的上述方案与现有技术相比，至少具有以下有益效果：

8、本申请提供了一种车辆轨迹预测方法和装置。所述方法通过对被测车辆的变量分析、车辆运动几何关系分析以及运动学分析，对被测车辆进行运动学建模。在车辆行驶过程中，通过被测车辆的运动学模型生成状态转移矩阵，进而根据在先的预测结果值进行下一时刻的运动预测及轨迹模拟，最终能够得到与车辆实际行驶轨迹基本吻合的预测轨迹，使车辆轨迹预测精度得到了提高。

技术特征：

1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下公式得到所述第二状态向量：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下公式得到所述第二状态协方差矩阵：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于第二状态向量和第二状态协方差矩阵，得到作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，包括：

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于第二状态向量和第二状态协方差矩阵，得到作为所述第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动学模型基于所述被测车辆的动力学模型更新，所述动力学模型包括所述被测车辆的受力方程；

8.一种车辆轨迹预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项所述的方法。

技术总结本申请涉及数据处理领域，提供了一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取被测车辆的状态转移矩阵；获取第一状态向量和第一状态协方差矩阵；基于状态转移矩阵和第一状态向量，对第三时刻的状态向量进行预测，得到第二状态向量；基于状态转移矩阵和第一状态协方差矩阵，对第三时刻的状态协方差矩阵进行预测，得到第二状态协方差矩阵；基于第二状态向量和第二状态协方差矩阵，得到作为第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵；基于作为第三时刻的预测结果值的状态向量和状态协方差矩阵，对被测车辆进行第三时刻的轨迹模拟，得到被测车辆在第三时刻的模拟轨迹。本申请可以提供具有较高精度的车辆行驶预测轨迹。技术研发人员：李硕,徐树杰,张曦月,赵春生,陈荣杰受保护的技术使用者：中汽智联技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20