0097] 步骤SB205、计算预测误差均值 [009引
[0099]综合上述本发明公开的一种车辆行驶轨迹的预测方法，利用车载传感器及卡口摄 像机采集原始交通数据，提取车辆位置信息、车牌号信息及行驶环境信息并记录实时时间； 利用高斯混合模型对不同运动模式分别建模，结合历史轨迹信息创建虚拟参考点并采用高 斯模型优化虚拟参考点RSSI值，基于具有环境自适应能力的高斯混合模型实现对道路上车 辆未来行驶轨迹预测，并将预测结果直观显示给驾驶员，供驾驶员查询与判断。本发明综合 考虑人-车-环境对车辆行驶轨迹的影响，提高预测准确度和实时性。
[0100]基于上述本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法，本发明实施例还提供了 一种车辆行驶轨迹的预测系统，参考图3,该系统300可W包括如下内容：
[0101 ]预测单元301，用于利用预测模型，对车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨 迹;其中，预测模型携带虚拟参考点的参考信息；
[0102] 更新单元302,用于计算目标行驶轨迹的可信度，当可信度达到预设阔值时，利用 目标行驶轨迹的位置信息，对预测模型中参考信息进行更新；
[0103] 预测单元301还用于利用进行参考信息更新后的预测模型对车辆的行驶轨迹进行 下一次预测。
[0104] 本发明中，上述系统300具体还可W包括如下内容：
[0105] 聚类分析单元，用于在预测单元得到目标行驶轨迹之前，从车辆的原始交通数据 中提取历史轨迹信息，并对历史轨迹信息进行聚类分析，得到聚类簇；
[0106] 训练单元，用于利用聚类簇，对初始模型进行训练，得到预测模型；
[0107] 其中，历史轨迹信息携带虚拟参考点的参考信息。
[0108] 本发明中，每个虚拟参考点的参考信息包括自身坐标值和RSSI值，预测单元301具 体可W包括W下内容：
[0109] 获取子单元，用于获取车辆的RSSI值；
[0110] 计算子单元，用于根据所有虚拟参考点的自身坐标值和RSSI值，计算得到与车辆 的RSSI相对应的车辆坐标值；
[0111] 预测子单元，用于利用车辆坐标值，对车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨 迹。
[0112] 本发明中，上述系统300具体还可W包括计算单元，用于利用无线通信路径-对数 损耗模型，计算得到每个虚拟参考点的参考信息中的RSSI值。
[0113] 另外，上述系统300具体还可W包括显示单元，用于在预测单元，用于得到目标行 驶轨迹之后，显示目标行驶轨迹，W便用户使用。
[0114] 需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重 点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。 对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所W描述得比较简单，相关之处参 见方法实施例的部分说明即可。
[0115] W上对本发明所提供的一种车辆行驶轨迹的预测方法及系统进行了详细介绍。本 文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，W上实施例的说明只是用于 帮助理解本发明的方法及其核屯、思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明原理的前提下，还可W对本发明进行若干改进和修饰，运些改进和修饰也落 入本发明权利要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种车辆行驶轨迹的预测方法，其特征在于，该方法包括： 利用预测模型，对所述车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨迹;其中，所述预测 模型携带虚拟参考点的参考信息； 计算所述目标行驶轨迹的可信度，当所述可信度达到预设阈值时，利用所述目标行驶 轨迹的位置信息，对所述预测模型中所述参考信息进行更新； 利用进行所述参考信息更新后的所述预测模型对所述车辆的行驶轨迹进行下一次预 测。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用预测模型，对所述车辆的行驶轨 迹进行预测，得到目标行驶轨迹之前，还包括： 从所述车辆的原始交通数据中提取历史轨迹信息，并对所述历史轨迹信息进行聚类分 析，得到聚类簇； 利用所述聚类簇，对初始模型进行训练，得到所述预测模型； 其中，所述历史轨迹信息携带所述虚拟参考点的参考信息。3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，每个所述虚拟参考点的参考信息包括自 身坐标值和RSSI值，所述利用预测模型，对所述车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨 迹，包括： 获取所述车辆的RSSI值； 根据所有所述虚拟参考点的所述自身坐标值和RSSI值，计算得到与所述车辆的RSSI相 对应的车辆坐标值； 利用所述车辆坐标值，对所述车辆的行驶轨迹进行预测，得到所述目标行驶轨迹。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括： 利用无线通信路径-对数损耗模型，计算得到每个所述虚拟参考点的参考信息中的 RSSI值。5. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用预测模型，对所述车辆的行驶轨 迹进行预测，得到目标行驶轨迹之后，还包括： 显示所述目标行驶轨迹，以便用户使用。6. -种车辆行驶轨迹的预测系统，其特征在于，该系统包括： 预测单元，用于利用预测模型，对所述车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨迹； 其中，所述预测模型携带虚拟参考点的参考信息； 更新单元，用于计算所述目标行驶轨迹的可信度，当所述可信度达到预设阈值时，利用 所述目标行驶轨迹的位置信息，对所述预测模型中所述参考信息进行更新； 所述预测单元还用于利用进行所述参考信息更新后的所述预测模型对所述车辆的行 驶轨迹进行下一次预测。7. 如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括： 聚类分析单元，用于在所述预测单元得到所述目标行驶轨迹之前，从所述车辆的原始 交通数据中提取历史轨迹信息，并对所述历史轨迹信息进行聚类分析，得到聚类簇； 训练单元，用于利用所述聚类簇，对初始模型进行训练，得到所述预测模型； 其中，所述历史轨迹信息携带所述虚拟参考点的参考信息。8. 如权利要求5或6所述的系统，其特征在于，每个所述虚拟参考点的参考信息包括自 身坐标值和RSSI值，所述预测单元包括： 获取子单元，用于获取所述车辆的RSSI值； 计算子单元，用于根据所有所述虚拟参考点的所述自身坐标值和RSSI值，计算得到与 所述车辆的RSSI相对应的车辆坐标值； 预测子单元，用于利用所述车辆坐标值，对所述车辆的行驶轨迹进行预测，得到所述目 标行驶轨迹。9. 如权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括： 计算单元，用于利用无线通信路径-对数损耗模型，计算得到每个所述虚拟参考点的参 考信息中的RSSI值。10. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： 显示单元，用于在所述预测单元，用于得到所述目标行驶轨迹之后，显示所述目标行驶 轨迹，以便用户使用。
【专利摘要】本发明公开了一种车辆行驶轨迹的预测方法及系统，该方法包括：利用预测模型，对车辆的行驶轨迹进行预测，得到目标行驶轨迹；其中，预测模型携带虚拟参考点的参考信息；计算目标行驶轨迹的可信度，当可信度达到预设阈值时，利用目标行驶轨迹的位置信息，对预测模型中参考信息进行更新；利用进行参考信息更新后的预测模型对车辆的行驶轨迹进行下一次预测。本发明引入虚拟参考点，能够在不断的预测循环中，将在当前环境的影响下的预测是可信的目标行驶轨迹的位置信息更新至虚拟参考点的参考信息，以此能够保证预测出来的行驶轨迹为适应当前环境情况的轨迹，进而实现了自适应外界环境变化，提高车辆行驶轨迹预测的准确度的目的。
【IPC分类】G06F19/00
【公开号】CN105718750
【申请号】CN201610066417
【发明人】夏卓群, 胡珍珍, 罗君鹏, 胡予泽, 邹逢飞, 赵磊, 何湘妮, 李文欢
【申请人】长沙理工大学
【公开日】2016年6月29日
【申请日】2016年1月29日