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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法及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：CN116912661B 。

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：202310892764.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法及系统是由李煊鹏;卢一凡;薛启凡设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法及系统，首先获取目标轨迹信息及所在场景的矢量地图信息；对地图信息进行处理提取地图信息特征；再提取邻近目标轨迹，将目标历史轨迹数据、邻近目标轨迹输入到时序神经网络编码器中提取特征；再基于不变性原理进行车辆终点预测，得到预测的轨迹终点；将预测的轨迹终点编码，与交互特征、地图特征和历史轨迹特征级联输入到时序神经网络解码器中补全剩余的未来轨迹点；将多个源域共同训练，得到各数据域的终点重构损失、轨迹偏差损失和kl散度损失求平均，与不变性原理损失叠加形成最终损失，最后实现目标轨迹预测，提升模型的安全性和在未知域的准确性。

本发明授权一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具备域泛化能力的目标轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤: S1，获取训练数据：获取目标轨迹信息以及所在场景的矢量地图信息； S2，地图信息处理：将步骤S1获得的地图信息输入地图信息处理模块抽取道路中心线信息，构建道路多边形，对邻近道路进行搜索后按照地图相关距离排序，再输入到长短期记忆网络提取地图信息特征； S3，时序网络编码：提取邻近目标轨迹，将目标历史轨迹数据、邻近目标轨迹输入到时序神经网络编码器中提取特征； S4，基于不变性原理的车辆终点预测：将步骤S3输出的地图特征与历史轨迹特征和轨迹终点特征级联输入到基于不变性原理的终点预测模块，得到预测的轨迹终点；所述步骤中包括不变性原理损失、KL散度损失和终点重构损失，不变性原理损失公式如下， 其中，w为线性分类器，Ф为该终点预测模块，Re为环境e下终点预测值与真值的偏差，n为源域个数； S5，补齐剩余轨迹点：时序神经网络编码器输出的邻近车目标轨迹特征经过社会池化模块提取交互特征；将步骤S4预测的轨迹终点编码，与交互特征、地图特征和历史轨迹特征级联输入到时序神经网络解码器中补全剩余的未来轨迹点； S6，参数优化：将多个源域共同训练，得到各数据域的终点重构损失、轨迹偏差损失和kl散度损失求平均，与不变性原理损失叠加形成最终损失； S7，目标轨迹预测：最终历史轨迹数据输入到模型中，先对终点预测模块的分布进行采样生成轨迹点，再补全剩余轨迹点，完成车辆未来轨迹预测。

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