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申请/专利权人：新石器慧通(北京)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种障碍物轨迹预测方法、装置、设备和介质，适用于无人驾驶设备或称为无人车或自动驾驶设备。方法包括：获取在无人驾驶设备的行驶过程中识别的动态障碍物类型以及图像或点云数据；根据动态障碍物类型从相同类型的多个级别预测模型中选择第一级别预测模型；根据第一级别预测模型的预测时长和值与时长阈值的关系，对预测模型级别或动态障碍物数量进行调整，得到预测模型的最佳级别或动态障碍物的最佳数量；控制最佳级别预测模型基于动态障碍物的图像或点云数据进行轨迹预测；或控制预测模型基于最佳数量动态障碍物的图像或点云数据进行轨迹预测。本发明优化了障碍物轨迹预测方式，能够兼顾轨迹预测实时性和预测精度。
主权项：1.一种障碍物轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取在无人驾驶设备的行驶过程中识别的至少一个动态障碍物的类型以及图像或点云数据；如果所述动态障碍物数量为多个，则获取位置系数和方向系数；根据每个动态障碍物与所述无人驾驶设备间的直线距离和位置系数，确定每个动态障碍物的位置分数；根据每个动态障碍物相对无人驾驶设备速度、每个动态障碍物与所述无人驾驶设备间的垂直距离以及方向系数，确定每个动态障碍物的方向分数；根据每个动态障碍物的位置分数和方向分数，确定每个障碍物的障碍分数，并对多个动态障碍物的障碍分数进行排序；根据排序结果及每个所述动态障碍物的类型，从相同类型的多个级别预测模型中，分别为每个动态障碍物选择第一级别预测模型；根据所述第一级别预测模型的预测时长和值与时长阈值的关系，对所述预测模型级别或者动态障碍物数量进行调整，得到所述预测模型的最佳级别或者所述动态障碍物的最佳数量；控制最佳级别预测模型，基于所述动态障碍物的图像或点云数据，对所述动态障碍物的运动轨迹进行预测；或者，控制所述预测模型，基于所述最佳数量动态障碍物的图像或点云数据，对最佳动态障碍物的运动轨迹进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新石器慧通(北京)科技有限公司 障碍物轨迹预测方法、装置、设备和介质
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