一种解决车辆预测模型性能受限于感知数据性能的方法

摘要

本发明提供了一种解决车辆预测模型性能受限于感知数据性能的方法，包括：选取设定范围的一被预测车辆，获取深度神经网络模型输出的被预测车辆的车辆预测轨迹；根据被预测车辆的感知数据，从地图数据库中提取被预测车辆当前所在的车道中心线数据；对车辆预测轨迹进行修正，修正包括：选取车辆预测轨迹上的若干坐标点作为车辆预测轨迹点，根据被预测车辆相对车道中心线的偏离程度，调整被预测车辆距离车道中心线的距离，获得被预测车辆的修正后预测轨迹；重复上述步骤，获得设定范围内全部车辆的修正后预测轨迹。本发明提出了一种在Frenet坐标系下调整车辆预测轨迹的方法，解决为了使弯曲的车道中心线与弯曲的车辆预测轨迹相匹配而需要花费大量计算的难题。