申请/专利权人：泉州师范学院

申请日：2024-04-11

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118038704B

主分类号：G08G1/0968

分类号：G08G1/0968;G08G1/0967;G08G1/01;G06Q10/047;G06Q50/26;G06V20/58;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种路径预测方法及系统，涉及路径预测领域。其中方法步骤包括：基于目标场景中移动对象的历史路径，生成移动对象后续的候选动作，候选动作包括：左转向动作、右转向动作、直行动作和停止动作；获取目标场景中的交通信号灯状态；基于候选动作和交通信号灯状态，利用路径预测模型，完成移动对象的路径预测。本发明可以高效表达不同交通信号灯状态下移动对象的未来路径，使得其预测结果更加贴近真实路径，提高预测结果的准确性。同时，本发明只需要使用历史路径信息，不需要使用额外的图片信息，有较高的计算效率，可有效地降低软硬件采购成本。

主权项：1.一种路径预测方法，其特征在于，步骤包括：基于目标场景中移动对象的历史路径，生成移动对象后续的候选动作，所述候选动作包括：左转向动作、右转向动作、直行动作和停止动作；生成所述候选动作的方法包括：获取移动对象的历史路径Lpast=[l1,l2,...,la-1,la]，其中所述历史路径包括a个观察时刻的位置坐标；基于所述历史路径，生成所述候选动作，包括： ， ，其中，Lstop表示停止动作，包含a个观察时刻的位置坐标la；Lstraight表示直行动作，且di=la-l1a-i，当i=1,...,a，对应有， ，其中，；当i=1,2,...,a-1,a，对应地，Lleft和Lright分别表示候选左转向动作和候选右转向动作： ， ，获取目标场景中的交通信号灯状态；基于所述候选动作和所述交通信号灯状态，利用路径预测模型，完成移动对象的路径预测；所述路径预测模型包括：全连接层、门控循环单元、卷积层和t分布函数；训练所述路径预测模型的方法包括：基于交通信号灯状态，训练所述全连接层和所述门控循环单元预测所述候选动作中各项动作出现的概率；基于移动对象的候选动作中各项动作出现的概率，使用所述卷积层和所述全连接层，对所述候选动作的t分布函数参数进行训练，得到所述路径预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 泉州师范学院 一种路径预测方法及系统

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