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基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞的算法是什么Waymo无人车是如何进行行为预测的基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞的算法是什么1、针对传统轨迹预测算法无法深度挖掘行人步行意图信息,无法提前预测行人轨迹,导致无人驾驶汽车主动避碰算法、道路行人图像信息和位置信息存在缺陷的问题通过车载传感器获取道路行人的行为特征,基于卷积神经网络识别道路行人的行为特征,分析其步行意图。使用卡尔曼滤波算法得到状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图的预测轨迹。通过行人车辆交叉口的特征,建立不同行人轨迹类别的估计安全距离模型,并基于道路对行人轨迹进行预测,结果表明当行人行为特征发生变化时,基于行为特征的行人轨迹预测算法分析可以提前预测行人轨迹变化,有效保证道路行人的安全。
2、所提出的轨迹特征分类可以更好地描述混合环境中的人车相交。主动避撞算法不仅提高了行人和无人驾驶车辆的行车安全,还保证了制动减速过程的顺畅和车流的畅通,道路行人安全逐渐成为人们关注的热点。传统的行人安全保障主要通过车身吸能材料减少碰撞伤害的被动行人保护系统来实现。然而,单纯的被动式行人保护系统还不足以充分保障行人安全。因此,基于多传感器检测的主动防撞系统应运而生。安全距离模型主要包括基于制动过程的安全距离模型和基于车头时距的安全距离模型,广泛应用于主动避碰算法中。
3、然而,由于行人步行意图的主观能动性,轨迹存在风险转移的可能性,具有潜在的突发性交通事故风险,现有的安全距离模型对人与人混合环境下潜在交通事故的轨迹存在一定的局限性。和车辆。提出了人车混合环境中由于人的运动轨迹变化而导致潜在碰撞事故的概念。通过卷积神经网络识别道路行人的动作特征,以行人过马路的身体动作特征作为判断步行意图的依据,分析了影响车辆驾驶的三种行人车辆轨迹的交叉点,包括大部分道路可能的行人轨迹变化特征。基于卡尔曼滤波算法,综合考虑道路行人的运动特性,提出了一种基于动作特征分析的行人轨迹预测方法。
4、该算法基于对行人轨迹位置点的连续预测,结合行人步行意图,预测动态系统的最优状态,得到符合行人主观意图的最优轨迹,提供实时有效的行人行人主动避碰算法的轨迹信息。分析人车混合环境下的交通事故风险,根据人车交叉点建立估计的安全距离模型。测试结果表明,所提出的行人主动避碰算法能够有效保证道路行人的安全,能够保证制动减速过程的平稳性和交通流的平稳性。
Waymo无人车是如何进行行为预测的在交通场景中,各个道路使用者(车辆、自行车、行人等)的行为充满了不确定性,对于这些行为的预测也应是概率的而非确定性的。
优秀驾驶员的关键素质之一是能够预见和预测道路上其他人可能会做什么。例如,另一辆车并入我们的车道或我们前面的骑自行车的人左转的可能性是多少?能够准确预测其他道路使用者的意图的能力,可以使无人车做出最安全的决策。
其他道路参与者的行为往往很难预测,通常需要对交通场景有一个整体的了解,包括车道的宽度,四向交叉路口规则,交通信号灯和标志等。
预测模块往往要承接感知、定位、地图模块,通过预测算法,可以给出障碍物未来的运动轨迹,输出给下游规划模块。
尽管行为预测大致思路是相同的,但是不同研究者在算法等方面的考量还是有很大差别的。本文来介绍一下Waymo是如何做的。
Waymo通过高精地图与传感器的实时信息相结合,为车辆提供语义环境。其他道路使用者的行为通常很复杂,并且很难用一组基于地图的交通规则来描述,因为驾驶模式在不同位置之间会有所不同,并且其他道路使用者可能会违反这些规则。所以,需要通过机器学习来使系统学习新的行为类型来建模并降低这种复杂性。
而研究驾驶行为预测,必然涉及道路网络建模,即道路的拓扑结构。
将高度详细的地图合并到行为预测模型中的最流行方法是通过将地图渲染为像素并使用卷积神经网络(CNN)对场景信息(例如交通标志,车道和道路边界)进行编码。但是,此过程需要大量的计算和时间。此外,将地图作为图像处理会给建模长距离几何图形(例如前方合并的车道)带来挑战,这会影响预测的质量。
为了解决这些痛点并更好地预测他人的行为以做出更好的决策,Waymo开发了一种新的模型VectorNet,与CNN相比,该模型可提供更准确的行为预测,同时使用更少的计算量。
地图要素和传感器输入都可以简化为点,多边形或曲线。例如,车道边界包含多个建立样条曲线的控制点;人行横道是由多个点定义的多边形;停车标志由单点表示。曲线,多边形和点都可以近似表示为包含多个控制点的折线。折线进一步分成矢量片段。这样,我们可以将所有道路特征和其他对象的轨迹表示为此类矢量的集合。借助这种简化的视图,waymo着手设计了一种可以有效处理传感器和地图输入的网络。
这是一种新颖的层次图神经网络:在第一级(由折线子图组成)中,VectorNet收集每条折线内的信息;在第二层(称为全局交互图)中,VectorNet在折线之间交换信息。
通过这个过程,神经网络获得了各种向量之间的关系。例如汽车进入十字路口或行人接近人行横道时,就会发生这些关系。通过学习道路特征和对象轨迹之间的这种相互作用,VectorNet能够通过学习不同的行为模式来更好地预测其他道路参与者的行为。
为了进一步增强 VectorNet的功能,waymo对该系统进行了训练,以从模糊线索中学习,以推断出车辆周围接下来会发生什么,从而做出更好的行为预测。例如,重要的场景信息通常在行驶时会被遮挡,例如树叶遮住停车标志。当人类驾驶员遇到这种情况时,即使他们看不见,他们也可以借鉴过去的经验来推断发生某事的可能性。通过在训练过程中随机掩盖地图特征(例如在四通路口的停车标志并要求网络完成),VectorNet可以进一步提高Waymo Driver对周围世界的了解,并为意外做好准备。
将VectorNet与ResNet进行比较,发现VectorNet的计算和位移误差有所改善。与最先进且使用最广泛的ConvNets之一ResNet-18相比,VectorNet的性能提高了18%,而每个场景只有50个代理时,仅使用29%的参数,而且仅消耗20%的计算量。
VectorNet使waymo能够更好地适应这些新领域,更有效地学习,并帮助实现完全自动驾驶。
好了,文章到此结束,希望可以帮助到大家。