本發(fā)明涉及車輛，特別是一種基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著自動駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展，車輛運動軌跡預(yù)測已成為智能交通系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵研究領(lǐng)域。近年來，基于傳感器的環(huán)境感知和數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，尤其是激光雷達、攝像頭和雷達等多種傳感器的結(jié)合，使得車輛能夠?qū)崟r獲取周圍環(huán)境信息。同時，腦機接口(bci)技術(shù)的進步也為駕駛員情緒監(jiān)控提供了新的可能性，通過實時分析駕駛員的腦電波信號和面部表情，進一步增強了對駕駛行為的理解和預(yù)測能力。然而，現(xiàn)有技術(shù)在處理復(fù)雜交通環(huán)境時仍面臨諸多不足。首先，傳統(tǒng)預(yù)測方法往往忽視了駕駛員的情緒和意圖對駕駛行為的影響，這可能導(dǎo)致預(yù)測精度欠佳。其次，現(xiàn)有技術(shù)在路徑規(guī)劃中缺乏有效的風險評估機制。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。
2、因此，本發(fā)明提供了一種基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法解決現(xiàn)有車輛運動軌跡預(yù)測模型對駕駛員情緒和意圖的忽視，以及缺乏有效風險評估機制的問題。
3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法，其包括，跟蹤車輛，記錄車輛基本信息，并利用多種傳感器檢測環(huán)境數(shù)據(jù)；
5、使用腦機接口監(jiān)控駕駛員的情緒，評估駕駛員駕駛意圖；
6、基于車輛基本信息，計算車輛的運動學參數(shù)，并結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員駕駛意圖，構(gòu)建駕駛員行為信息庫；
7、利用當前環(huán)境數(shù)據(jù)和當前駕駛員駕駛意圖在駕駛員行為信息庫中進行匹配，對車輛的路徑進行初步預(yù)測，并利用量子計算評估可能性，輸出最優(yōu)路徑；
8、根據(jù)最新的環(huán)境數(shù)據(jù)和車輛基本信息，計算車輛的理想橫向位置，整合運動學參數(shù)和最優(yōu)路徑，得到車輛的預(yù)測完整運動軌跡。
9、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述多種傳感器包括攝像頭、雷達、激光雷達和聲學傳感器；
10、所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括環(huán)境中的障礙物的數(shù)量及位置、車道線的數(shù)量及位置、交通信號的數(shù)量及位置和行人的數(shù)量及位置；
11、所述車輛基本信息包括初始位置、速度和航向角；
12、所述運動學參數(shù)包括位置變化率、航向角變化率和加速度。
13、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：使用腦機接口監(jiān)控駕駛員的情緒，評估駕駛員駕駛意圖，包括如下步驟，
14、啟動bci設(shè)備，實時捕捉駕駛員的腦電波信號；
15、通過帶通濾波器、小波變換和支持向量機分析腦電波信號，識別情緒狀態(tài)；
16、啟動車載攝像頭，實時監(jiān)測駕駛員面部表情，捕捉面部關(guān)鍵點的位置變化，使用面部識別技術(shù)提取面部特征和表情動作單元，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析面部表情，識別情感狀態(tài)；
17、將駕駛員的情緒狀態(tài)與情感狀態(tài)通過時間線進行融合，得出情緒檔案；
18、分析歷史駕駛數(shù)據(jù)，識別不同情緒狀態(tài)下的駕駛行為模式，建立情緒檔案與駕駛行為之間的關(guān)聯(lián)模型；
19、根據(jù)當前的情緒狀態(tài)，在情緒檔案中尋找相關(guān)的駕駛行為，得到駕駛員駕駛意圖。
20、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：基于車輛基本信息，計算車輛的運動學參數(shù)，并結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員駕駛意圖，構(gòu)建駕駛員行為信息庫，包括如下步驟，
21、根據(jù)車輛的速度、航向角和角速度，計算車輛的位置變化率、航向角變化率和加速度；
22、通過多種傳感器采集車輛周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)；
23、將環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛的運動學參數(shù)和駕駛員駕駛意圖融合在一起，建立駕駛員行為信息庫。
24、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：利用當前環(huán)境數(shù)據(jù)和當前駕駛員駕駛意圖在駕駛員行為信息庫中進行匹配，對車輛的路徑進行初步預(yù)測，得到多條預(yù)測路徑，包括如下步驟，
25、從環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員駕駛意圖中提取包含車輛位置、速度、加速度、航向角和障礙物距離的關(guān)鍵特征；
26、根據(jù)提取的關(guān)鍵特征，采用相似度計算方法評估當前狀態(tài)與駕駛員行為信息庫中的歷史行為模式的匹配程度；
27、根據(jù)匹配到的歷史行為模式，生成多條預(yù)測路徑。
28、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：利用量子計算評估多條預(yù)測路徑的可能性，輸出最優(yōu)路徑，包括如下步驟，
29、通過障礙物的數(shù)量和障礙物之間的距離，計算每條預(yù)測路徑的碰撞風險值；
30、將多個預(yù)測路徑的碰撞風險值輸入量子計算模型，利用量子算法評估每條路徑的可能性；
31、根據(jù)量子計算的評估結(jié)果，選擇可能性最高且安全的路徑作為車輛的最優(yōu)路徑。
32、作為本發(fā)明所述基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的一種優(yōu)選方案，其中：根據(jù)最新的環(huán)境數(shù)據(jù)和車輛基本信息，計算車輛的理想橫向位置，整合運動學參數(shù)和最優(yōu)路徑，得到車輛的預(yù)測完整運動軌跡，包括如下步驟，
33、利用當前位置和當前航向角的垂直方向單位向量，計算車輛的理想橫向位置；
34、將計算得到的理想橫向位置與車輛的運動學參數(shù)結(jié)合，形成新的運動學參數(shù)；
35、根據(jù)最優(yōu)路徑的環(huán)境數(shù)據(jù)，將新的運動學參數(shù)與最優(yōu)路徑進行整合，形成車輛的完整預(yù)測運動軌跡；
36、使用opencv工具，將生成的完整預(yù)測運動軌跡進行可視化。
37、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測系統(tǒng)，包括，
38、車輛跟蹤模塊，負責跟蹤車輛，記錄車輛基本信息，并利用多種傳感器檢測環(huán)境數(shù)據(jù)；
39、情緒監(jiān)控模塊，負責使用腦機接口監(jiān)控駕駛員的情緒，評估駕駛員駕駛意圖；
40、行為庫構(gòu)建模塊，負責基于車輛基本信息，計算車輛的運動學參數(shù)，并結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和駕駛員駕駛意圖，構(gòu)建駕駛員行為信息庫；
41、初步預(yù)測模塊，負責利用當前環(huán)境數(shù)據(jù)和當前駕駛員駕駛意圖在駕駛員行為信息庫中進行匹配，對車輛的路徑進行初步預(yù)測，并利用量子計算評估可能性，輸出最優(yōu)路徑；
42、軌跡生成模塊，負責根據(jù)最新的環(huán)境數(shù)據(jù)和車輛基本信息，計算車輛的理想橫向位置，整合運動學參數(shù)和最優(yōu)路徑，得到車輛的預(yù)測完整運動軌跡。
43、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的任一步驟。
44、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于量子計算的車輛運動軌跡預(yù)測方法的任一步驟。
45、本發(fā)明有益效果為：通過引入腦機接口技術(shù)，實時監(jiān)測駕駛員的情緒狀態(tài)并評估其駕駛意圖，顯著提高了車輛運動軌跡預(yù)測的準確性。結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和運動學參數(shù)，構(gòu)建駕駛員行為信息庫，能夠基于歷史數(shù)據(jù)進行更為精準的路徑預(yù)測。此外，利用量子計算對多條預(yù)測路徑的碰撞風險進行評估，能夠快速處理復(fù)雜的環(huán)境信息，輸出最優(yōu)路徑，降低事故風險。這種綜合的預(yù)測方法不僅提升了對駕駛行為的理解，還增強了對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力，從而在復(fù)雜交通場景中保證了車輛的安全行駛和高效運行。通過這種創(chuàng)新的方式，駕駛員的情緒變化與行為模式的關(guān)聯(lián)得到了有效捕捉，為未來智能駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。