本申請涉及車輛，更具體地，涉及一種軌跡生成方法、裝置、車輛及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、面對復雜多變的動態(tài)交通環(huán)境，準確可靠的估計障礙物的軌跡是無人駕駛汽車進行決策規(guī)劃的重要依據。因此，亟需一種手段來對障礙物的軌跡進行精準預測。

技術實現思路

1、本申請?zhí)岢隽艘环N軌跡生成方法、裝置、車輛及計算機可讀存儲介質，以提供一種預測障礙物的軌跡的手段。

2、第一方面，本申請實施例提供了一種軌跡生成方法，方法包括：

3、從自車感知到的至少一個感知車道中確定目標障礙物所在的目標感知車道；

4、確定目標障礙物的航向角與目標感知車道的車道中心線方向之間的相對角度差；

5、確定與相對角度差所在的目標角度區(qū)間對應的目標障礙物意圖；各角度區(qū)間對應各自的障礙物意圖；

6、根據目標障礙物意圖，生成目標障礙物的運動軌跡。

7、第二方面，本申請實施例還提供了一種軌跡生成裝置，裝置包括：

8、車道確定模塊，用于從自車感知到的至少一個感知車道中確定目標障礙物所在的目標感知車道；

9、角度確定模塊，用于確定目標障礙物的航向角與目標感知車道的車道中心線方向之間的相對角度差；

10、意圖確定模塊，用于確定與相對角度差所在的目標角度區(qū)間對應的目標障礙物意圖；各角度區(qū)間對應各自的障礙物意圖；

11、軌跡生成模塊，用于根據目標障礙物意圖，生成目標障礙物的運動軌跡。

12、第三方面，本申請實施例還提供了一種車輛，其特征在于，車輛包括：一個或多個處理器；存儲器；一個或多個應用程序，其中一個或多個應用程序被存儲在存儲器中并被配置為由一個或多個處理器執(zhí)行，一個或多個程序配置用于執(zhí)行上述方法。

13、第四方面，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有處理器可執(zhí)行的程序代碼，程序代碼被處理器執(zhí)行時使處理器執(zhí)行上述方法。

14、本申請?zhí)峁┑囊环N軌跡生成方法、裝置、車輛及計算機可讀存儲介質，本申請中，首先確定目標障礙物所在的目標感知車道，然后基于目標障礙物的航向角與目標感知車道的車道中心線方向之間的相對角度差，確定目標障礙物意圖，然后根據目標障礙物的目標障礙物意圖，生成目標障礙物的運動軌跡，由此，實現了根據目標障礙物的目標障礙物意圖，生成目標障礙物的軌跡的目的；同時，由于目標障礙物意圖精準的反映了目標障礙物的真實意圖，從而使得根據目標障礙物意圖生成的運動軌跡的準確性較高，提高了對目標障礙物的軌跡預測的準確性。

15、本申請實施例的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本申請實施例而了解。本申請實施例的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。

技術特征：

1.一種軌跡生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從自車感知到的至少一個感知車道中確定目標障礙物所在的目標感知車道，包括：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標障礙物意圖，生成所述目標障礙物的運動軌跡，包括：

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標障礙物的位置信息以及速度，確定所述目標障礙物對應的瞄點，包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標障礙物意圖，生成所述目標障礙物的運動軌跡，包括：

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一運動軌跡以及所述第二運動軌跡，得到所述目標障礙物的運動軌跡之后，所述方法包括：

7.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一運動軌跡以及所述第二運動軌跡，得到所述目標障礙物的運動軌跡之后，所述方法包括：

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從自車感知到的至少一個感知車道中確定目標障礙物所在的目標感知車道之前，所述方法還包括：

9.一種軌跡生成裝置，其特征在于，所述裝置包括：

10.一種車輛，其特征在于，包括：

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有處理器可執(zhí)行的程序代碼，所述程序代碼被所述處理器執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行權利要求1-8任一項所述方法。

技術總結
本申請公開了一種軌跡生成方法、裝置、車輛及可讀存儲介質，方法包括：從自車感知到的至少一個感知車道中確定目標障礙物所在的目標感知車道；確定目標障礙物的航向角與目標感知車道的車道中心線方向之間的相對角度差；確定與相對角度差所在的目標角度區(qū)間對應的目標障礙物意圖；各角度區(qū)間對應各自的障礙物意圖；根據目標障礙物意圖，生成目標障礙物的運動軌跡。根據本申請的方法，實現了對目標障礙物的軌跡預測，且對目標障礙物預測的運動軌跡的準確率較高。

技術研發(fā)人員：易江文,王朝婕,黨東方,陳彩霞
受保護的技術使用者：廣州汽車集團股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30