公开(公告)号：CN109300144B

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN201811108075.6

申请日：2018-09-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 杨春雨 ,  汤瑶汉 ,  汪芸 ,  尤龙 ,  卢铁

IPC: G06T7/277 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种融合社会力模型和卡尔曼滤波的行人轨迹预测方法，卡尔曼滤波器分为时间更新和测量更新两个部分；设定适应度函数，利用自适应变异粒子群算法对社会力模型的各种参数进行辨识；使用步骤二中模拟得出预计的行人轨迹，并根据步骤一卡尔曼时间更新公式计算得出行人下一时刻的位置值，最终得到先验估计值X(k|k‑1)；根据卡尔曼测量更新公式计算得出行人的当前位置测量值Zk，并结合先验估计值X(k|k‑1)计算得出最优估计值；设定误差阈值ψ，判断社会力模型的预测位置和最优估计值之间的误差情况，并进行修正，完成轨迹预测工作。能在行人主动避让、转弯及直线行走时均能具有较精确的预测轨迹，有效较低与实际轨迹的误差，从而能满足所需的预测要求。

公开(公告)号：CN109300144A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201811108075.6

申请日：2018-09-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 杨春雨 ,  汤瑶汉 ,  汪芸 ,  尤龙 ,  卢铁

IPC: G06T7/277 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种融合社会力模型和卡尔曼滤波的行人轨迹预测方法，卡尔曼滤波器分为时间更新和测量更新两个部分；设定适应度函数，利用自适应变异粒子群算法对社会力模型的各种参数进行辨识；使用步骤二中模拟得出预计的行人轨迹，并根据步骤一卡尔曼时间更新公式计算得出行人下一时刻的位置值，最终得到先验估计值X(k|k-1)；根据卡尔曼测量更新公式计算得出行人的当前位置测量值Zk，并结合先验估计值X(k|k-1)计算得出最优估计值；设定误差阈值ψ，判断社会力模型的预测位置和最优估计值之间的误差情况，并进行修正，完成轨迹预测工作。能在行人主动避让、转弯及直线行走时均能具有较精确的预测轨迹，有效较低与实际轨迹的误差，从而能满足所需的预测要求。