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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510549460.8，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统是由杭鹏;严周栋;高珍;余荣杰;孙剑设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶数据处理领域，尤其是涉及一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统，包括：数据前处理一模块、降噪模块、数据前处理二模块、轨迹重构模块、数据后处理模块和训练模块。本发明将运动学模型重构单元嵌入到轨迹重构模块中，通过数据训练轨迹重构模块，实现对轨迹的重构和驾驶动作的提取，并设计降噪模块增强整个系统的鲁棒性。本发明系统能严格满足车辆模型的物理约束，设计的网络能够满足硬约束条件，并学习提取到驾驶动作，提高了轨迹重构和驾驶动作提取精度。

本发明授权一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型和数据联合的车辆轨迹平滑重构系统，其特征在于，包括：数据前处理一模块、降噪模块、数据前处理二模块、轨迹重构模块、数据后处理模块和训练模块；系统输入噪声轨迹，输出重构轨迹，重构后的轨迹相较于输入的轨迹更平滑、且严格满足运动学模型物理约束； 具体的， 噪声轨迹首先经过所述数据前处理一模块，得到噪声轨迹特征；所述数据前处理一模块对轨迹进行旋转平移，缩小轨迹分布空间，提高学习效率； 噪声轨迹特征经过所述降噪模块，输出低噪轨迹；所述降噪模块能降低噪声，保证后模块处理的鲁棒性； 数据前处理二模块对低噪轨迹进行处理，输出低噪轨迹特征及边界条件； 低噪轨迹和边界条件输入所述轨迹重构模块进行处理，得到标准重构轨迹； 所述数据后处理模块将标准的重构再通过平移和旋转恢复到原来的位置； 所述训练模块在训练时发挥作用，用于训练降噪模块、轨迹重构模块和模型整体微调训练； 所述轨迹重构模块包括驾驶动作编码单元和运动学模型重构单元；降噪轨迹特征经过驾驶动作编码单元得到驾驶动作，驾驶动作和边界条件输入到运动学模型重构单元得到标准重构轨迹； 所述驾驶动作编码单元是可学习的网络，训练好之后，所述驾驶动作编码单元能将低噪轨迹特征处理成驾驶动作；所述运动学模型重构单元是一组用确定算子搭建的网络，能将驾驶动作和边界条件计算出标准重构轨迹； 所述驾驶动作编码单元采用多层感知器和激活函数层组成； 驾驶动作编码单元是一个可学习的网络，如下 Act＝FTraj；Cons；θ 其中，F为驾驶动作编码单元的函数形式表示，θ表示可学习的参数，Act为驾驶动作，Act＝[a；δ]包括加减速动作a和转向动作δ，Cons表示约束参数： Cons＝[scalea,scaleδ]， 其中，scalea为车辆加减速动作上界，scaleδ为转向动作上界； 选择多层感知器mlp得到驾驶动作的中间特征，包括加减速中间特征feata和转向中间特征featδ： [feata,featδ]＝mlpfeatin 其中，featin为所述数据前处理二模块处理得到的低噪轨迹特征； 中间特征通过多层感知器编码，并通过具有上下限制的激活函数得到满足硬约束限制的驾驶动作，所述的激活函数层采用双曲正切激活函数tanh来保证输出满足硬约束 a＝tanhmlpfeatascalea δ＝tanhmlpfeatδscaleδ 选取加减速的约束边界scalea＝10，转向的约束边界scaleδ＝0.25。

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