華為發(fā)明行人軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)，提高自動(dòng)駕駛安全性

          隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，汽車(chē)保有量逐年增長(zhǎng)，這也導(dǎo)致了交通擁堵和交通事故的發(fā)生。為提高車(chē)輛駕駛的安全性，目前已有一些車(chē)輛制造廠商，將自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用于車(chē)輛中，以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛。

          而車(chē)輛在自動(dòng)駕駛過(guò)程中，有一項(xiàng)非常重要的功能，就是對(duì)附近的行人的軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)。現(xiàn)在常用的行人軌跡預(yù)測(cè)方法有根據(jù)行人的歷史軌跡信息進(jìn)行行人的軌跡預(yù)測(cè)，然而行人的行走行為存在很多主觀因素，因此這種基于行人的歷史軌跡信息來(lái)預(yù)測(cè)行人未來(lái)的預(yù)測(cè)軌跡的方法的預(yù)測(cè)效果較差。

          為此，華為在2019年12月30日申請(qǐng)了一項(xiàng)名為“一種軌跡預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備”的發(fā)明專(zhuān)利（申請(qǐng)?zhí)枺?01980064064.9），申請(qǐng)人為華為技術(shù)有限公司。

          在該專(zhuān)利中，發(fā)明了一種行人軌跡的預(yù)測(cè)方法，根據(jù)目前公開(kāi)的相關(guān)資料，讓我們一起來(lái)看看這項(xiàng)軌跡預(yù)測(cè)方法吧。

          如上圖，為該專(zhuān)利中發(fā)明的軌跡預(yù)測(cè)設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)示意圖，該設(shè)備主要包括環(huán)境感知模塊102、規(guī)劃決策模塊104以及控制處理模塊106。環(huán)境感知模塊主要通過(guò)外圍系統(tǒng)(如傳感器、攝像頭等)采集障礙物信息、軌跡預(yù)測(cè)設(shè)備所處的周?chē)h(huán)境信息以及設(shè)備所在車(chē)輛的行駛信息。

          規(guī)劃決策模塊包括行為預(yù)測(cè)模塊和規(guī)劃模塊：行為預(yù)測(cè)模塊主要用于根據(jù)環(huán)境感知模塊所采集的信息，預(yù)測(cè)障礙物的行為意圖以及該行為意圖對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)軌跡(即障礙物軌跡)；規(guī)劃模塊用于在保證安全的前提下，根據(jù)行為意圖獲得對(duì)應(yīng)的控制策略，以便后續(xù)利用該控制策略控制車(chē)輛進(jìn)行安全行駛。

          控制處理模塊用于根據(jù)規(guī)劃決策模塊獲得的控制策略，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行相應(yīng)地控制和調(diào)整，以避免車(chē)輛與障礙物發(fā)生碰撞，例如對(duì)車(chē)輛的方向盤(pán)轉(zhuǎn)角、行駛速度、是否制動(dòng)剎車(chē)、是否按壓加速踏板等車(chē)輛參數(shù)進(jìn)行控制。

          如上圖，為該專(zhuān)利中展示的一種可能的場(chǎng)景示意圖，在車(chē)輛往來(lái)的道路上，行人位于道路邊緣的P1點(diǎn)位置，為防止車(chē)輛與行人發(fā)生碰撞，此時(shí)車(chē)輛需預(yù)測(cè)行人的運(yùn)動(dòng)軌跡，并基于預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)軌跡來(lái)控制自身的安全行駛，以避免與行人發(fā)生碰撞。

          例如，若預(yù)測(cè)行人P1點(diǎn)后的運(yùn)動(dòng)軌跡是運(yùn)動(dòng)軌跡b(橫穿道路)，則需要控制車(chē)輛減速行駛、甚至剎車(chē)等待等，以避讓行人。又例如，假設(shè)預(yù)測(cè)行人P1點(diǎn)后的運(yùn)動(dòng)軌跡是運(yùn)動(dòng)軌跡a沿道路直行或在P1點(diǎn)停止，則不需要對(duì)車(chē)輛進(jìn)行任何控制操作，因?yàn)檫@種情況下不會(huì)發(fā)生車(chē)輛和行人的碰撞等危險(xiǎn)情況。

          如上圖，為該專(zhuān)利中發(fā)明的軌跡預(yù)測(cè)方法的流程圖，首先，系統(tǒng)獲取目標(biāo)對(duì)象的姿態(tài)信息和歷史運(yùn)動(dòng)軌跡信息，具體來(lái)說(shuō)，設(shè)備會(huì)將用戶(hù)的姿態(tài)信息輸入例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，得到表示目標(biāo)對(duì)象行為意圖的目標(biāo)信息。

          接著，基于姿態(tài)信息獲取表示目標(biāo)對(duì)象行為意圖的目標(biāo)信息，該專(zhuān)利中羅列了一些行人的意圖變化，例如：由移動(dòng)狀態(tài)變?yōu)殪o止?fàn)顟B(tài)、保持移動(dòng)狀態(tài)、由靜止?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)換為移動(dòng)狀態(tài)等。最后，以目標(biāo)信息和歷史軌跡信息為輸入，通過(guò)軌跡預(yù)測(cè)模型，得到目標(biāo)對(duì)象的預(yù)測(cè)軌跡。

          以上就是華為發(fā)明的行人軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該方案通過(guò)軌跡預(yù)測(cè)模型，將行人的行為意圖作為行人軌跡預(yù)測(cè)的輸入特征，從而減小了行人軌跡的預(yù)測(cè)誤差。該方案能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中行人運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，有效提高了車(chē)輛控制的安全性。