[发明专利]轨迹预测方法、轨迹预测装置和电子设备

说明书

本发明提供一种轨迹预测方法、轨迹预测装置和电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标场景中各检测对象的历史轨迹信息；基于所述历史轨迹信息确定所述检测对象的预测轨迹点，并获取由所述预测轨迹点构成的预测轨迹信息；确定所述目标场景中各所述检测对象之间的交互特征，基于所述交互特征与所述预测轨迹信息，确定各所述检测对象的未来轨迹信息。本发明能够提高轨迹的预测准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种轨迹预测方法、轨迹预测装置和电子设备。

背景技术

轨迹预测是无人驾驶、智能机器人、智能视频监控等领域的关键技术。比如，在无人驾驶领域中，对行人的行动轨迹进行准确的预测，对于无人汽车规划路径是至关重要的。

在预测目标的轨迹时，通常依据目标的过去一段时间的轨迹来预测其未来一段时间的轨迹。但是，目标的运动模式随着时间的增加而发生变化，要预测的时间段越长，轨迹的不确定性越大。因此轨迹预测的准确性仍有待提升。

发明内容

本发明提供一种轨迹预测方法、轨迹预测装置和电子设备，用以解决现有技术中轨迹预测准确性低的问题。

本发明提供一种轨迹预测方法，包括：

获取目标场景中各检测对象的历史轨迹信息；

基于所述历史轨迹信息确定所述检测对象的预测轨迹点，并获取由所述预测轨迹点构成的预测轨迹信息；

确定所述目标场景中各所述检测对象之间的交互特征，基于所述交互特征与所述预测轨迹信息，确定各所述检测对象的未来轨迹信息。

根据本发明提供的一种实施方式，所述基于所述历史轨迹信息确定所述检测对象的预测轨迹点，并获取由所述预测轨迹点构成的预测轨迹信息，包括:

基于所述历史轨迹信息预测得到所述检测对象的第1个的预测轨迹点；

结合所述第1个预测轨迹点与所述历史轨迹信息，得到第一个轨迹信息；

基于所述第一个轨迹信息预测所述检测对象的第2个预测轨迹点；

基于所述第1个预测轨迹点、所述第2个预测轨迹点获得所述检测对象的预测轨迹信息。

根据本发明提供的一种实施方式，所述基于所述历史轨迹信息确定所述检测对象的预测轨迹点，并获取由所述预测轨迹点构成的预测轨迹信息，包括：

将所述历史轨迹信息输入轨迹预测模型中，所述轨迹预测模型包括N个串联的条件变分自编码器，每个所述条件变分自编码器输出一个预测轨迹点，N为正整数；

将第N-1个轨迹信息输入至第N个条件变分自编码器中，得到第N个预测轨迹点；

其中，所述第N-1个轨迹信息基于第N-1个条件变分自编码器输出的第N-1个预测轨迹点与第N-2个轨迹信息连接得到，所述历史轨迹信息为第一个轨迹点信息；

将N个所述预测轨迹点按顺序进行连接，得到所述检测对象的预测轨迹信息。

根据本发明提供的一种实施方式，所述确定所述目标场景中各所述检测对象之间的交互特征，包括：

从所述检测对象的所述历史轨迹信息中提取历史轨迹特征，并从所述预测轨迹信息中提取预测轨迹特征；

将各个所述检测对象的所述历史轨迹特征以及所述预测轨迹特征输入交互关联图中，基于所述交互关联图获取各所述检测对象之间的交互特征；

其中，所述交互关联图为图神经网络模型。

根据本发明提供的一种实施方式，所述从所述检测对象的所述历史轨迹信息中提取历史轨迹特征，并从所述预测轨迹信息中提取预测轨迹特征，包括：

对所述历史轨迹信息进行编码，得到历史轨迹特征；

对所述预测轨迹信息进行编码，得到预测轨迹特征。

根据本发明提供的一种实施方式，所述基于所述交互特征与所述预测轨迹信息，确定各所述检测对象的未来轨迹信息，包括：