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龙图腾网获悉贾维斯智能(深圳)有限公司申请的专利车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法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：CN120333488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510820058.9，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法是由魏宏伟设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法，通过光学传感器、无线电波传感器和惯性导航传感器实时采集车辆自身数据以及车辆轨迹的多源动态数据，并进行时空校准，提取障碍物特征以及道路结构特征，通过时空图序列和图卷积神经网络快速捕捉障碍物运动趋势，结合动态权重调整实现实时避障，利用贝叶斯神经网络预测驾驶意图，通过权重修正调整轨迹规划策略，利用多源数据融合和概率化预测减少不确定性，闭环反馈机制持续优化模型，通过实时权重调整和闭环反馈，在交叉路口、环岛这种复杂场景中保持高效运行，从而达到能够快速响应动态障碍物或驾驶行为变化的目的，提高路径偏离预测概率的精度。

本发明授权车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法在权利要求书中公布了：1.车辆轨迹的动态权重修正与路径偏离概率预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、通过光学传感器、无线电波传感器和惯性导航传感器实时采集车辆自身数据以及车辆轨迹的多源动态数据，并进行时空校准，提取障碍物特征以及道路结构特征； S2、以障碍物为节点，空间距离与时间相关性为边构建时空图序列； 时空图序列构建流程为： A1、定义每个障碍物为一个节点，连接具有时空相关性的节点； A2、根据定义节点计算空间距离权重、时间间隔权重和综合边权重； A3、将连续时间步的图按时间轴连接，形成动态图序列； S3、结合障碍物特征和道路结构特征预测车辆在无障碍物干扰下的理想轨迹； S4、通过图卷积与时空注意力机制预测障碍物未来轨迹，并与理想轨迹和道路结构特征融合，形成交互轨迹集合； 障碍物未来轨迹预测的流程如下： B1、利用图卷积网络处理时空图，捕捉障碍物间的交互特征； B2、引入注意力机制聚焦关键障碍物，计算节点间的注意力权重； B3、基于捕捉的障碍物间交互特征和注意力权重，通过循环神经网络预测未来轨迹； S5、以道路结构或导航路径为基准定义路径偏离概率阈值，利用贝叶斯神经网络预测未来帧路径偏离概率及不确定性区间； S6、根据贝叶斯神经网络的预测结果定义状态空间，并根据定义的状态空间对数据融合权重进行修正； S7、实时监测修正后的轨迹，并计算与实际轨迹之间的偏差，根据偏差迭代修正权重策略，形成预测-评估-修正的闭环反馈。

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