Apollo--Prediction

本文深入解析预测模块的功能,包括接收障碍物感知信息,如位置、方向、速度等,生成预测轨迹。介绍了评估器如何通过不同模型预测路径概率,以及预测器如何生成预测轨迹,支持空、单行道、车道顺序等多种预测方式。

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预测

介绍

预测模块从感知模块接收障碍物,其基本感知信息包括位置、方向、速度、加速度,并生成不同概率的预测轨迹。

输入

  • 障碍物
  • 定位

输出

  • 具有预测轨迹的障碍物

功能

  • 容器

    容器存储来自订阅通道的输入数据。目前支持的输入是感知模块的障碍物,车辆定位和车辆规划。

  • 评估器

    评估器对任何给定的障碍分别预测路径和速度。评估器通过使用存储在prediction/data/模型中的给定模型输出路径的概率来评估路径(车道序列)。

    将提供三种类型的评估器,包括:

    • 成本评估器:概率是由一组成本函数计算的。

    • MLP评估器:用MLP模型计算概率

    • RNN评估器:用RNN模型计算概率

  • 预测器

    预测器生成障碍物的预测轨迹。当前支持的预测器包括:

    • 空:障碍物没有预测的轨迹
    • 单行道:在公路导航模式下障碍物沿着单条车道移动。不在车道上的障碍物将被忽略。
    • 车道顺序:障碍物沿车道移动
    • 移动序列:障碍物沿其运动模式沿车道移动
    • 自由运动:障碍物自由移动
    • 区域运动:障碍物在可能的区域中移动
### Apollo 预测模块源码分析 Apollo 自动驾驶平台中的预测模块负责对未来交通参与者的行为进行预估。该模块通过处理感知模块提供的输入数据来构建场景模型并预测其他道路使用者的动作。 #### 数据结构与表示 预测模块接收来自感知系统的对象列表作为主要输入,这些对象通常包括车辆、行人和其他移动实体。每个检测到的对象都携带一系列属性,如位置、速度、加速度以及类别信息[^1]。 ```cpp // Example of object structure used within the prediction module. struct DetectedObject { int id; // Unique identifier for each detected entity Vector3 position; // Position coordinates (x,y,z) Vector3 velocity; // Velocity vector float heading_angle; // Orientation angle relative to map frame }; ``` #### 主要算法流程 核心逻辑围绕着轨迹预测展开,采用多种机器学习方法组合而成: - **历史行为建模**:基于先前观测建立个体运动模式; - **环境交互推理**:考虑周围物体影响调整预期路径; - **多假设融合机制**:综合不同可能性得出最优解; 此过程涉及复杂的计算图设计和高效的数值求解器实现[^2]。 ```python def predict_trajectories(objects_state): predictions = [] for obj in objects_state: # Generate multiple possible future paths based on historical data and context understanding candidate_paths = generate_candidate_paths(obj) # Evaluate likelihoods using learned models or rule-based systems scored_predictions = score_paths(candidate_paths, env_context) # Select most probable outcome(s) as final result top_prediction = select_top_k(scored_predictions, k=1)[0] predictions.append(top_prediction) return predictions ``` #### 性能优化策略 为了满足实时性需求,在不影响精度的前提下采取了一系列措施提高效率: - 利用GPU加速关键运算环节; - 对冗余特征降维减少内存占用; - 实施轻量化网络架构降低延迟。 上述技术手段共同作用使得整个系统能够在毫秒级时间内完成复杂路况下的精准预测任务。
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