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龙图腾网获悉北京科技大学;厦门国创中心先进电驱动技术创新中心申请的专利基于建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及装置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：CN118658039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410731488.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及装置是由马惠敏;任家兴;邹博超;李河周设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于建议‑优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及系统。方法包括：构建新型建议‑优化框架；获取可学习的特征编码，将可学习的特征编码输入至预设的基线模型中，通过基线模型输出解码数据；将解码数据输入至新型建议‑优化框架，对解码数据进行轨迹预测和轨迹优化；输出轨迹预测和轨迹优化数据，完成基于新型建议‑优化框架的自动驾驶轨迹预测。本发明提供的建议‑优化框架引入了基于聚类的建议轨迹生成模块，利用区域划分预测和区域轨迹原型作为细化的先验锚框，以及一种基于复杂度的优化模块，用于区分简单和复杂轨迹，使得优化模块能够专注于学习复杂轨迹的特征，从而提高长尾场景的预测准确性。

本发明授权基于建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建新型建议-优化框架； 所述S1中，构建新型建议-优化框架，包括： 构建具有两个核心模块的新型建议-优化框架； 其中，所述两个核心模块包括：基于聚类区域的建议轨迹生成模块和基于场景复杂度的轨迹优化模块； 所述基于聚类区域的建议轨迹生成模块包括：建议轨迹输出头和区域预测器；所述基于场景复杂度的轨迹优化模块包括：复杂度预测器和优化轨迹输出头； S2、获取一个可学习的特征编码，将所述可学习的特征编码输入至预设的基线模型中，通过所述基线模型输出解码数据； S3、将所述解码数据输入至所述新型建议-优化框架，对所述解码数据进行轨迹预测和轨迹优化； 所述S3，将所述解码数据输入至所述建议-优化框架，对所述解码数据进行轨迹预测和轨迹优化，包括： 将所述解码数据输入至所述新型建议-优化框架； 训练一个离线聚类模型来对区域进行划分； 从数据集中收集所有真实轨迹的终点，并使用K-means将所有真实轨迹的终点聚类成M个簇； 基于聚类区域的建议轨迹生成模块按照区域对解码更新后的建议轨迹特征编码进行输出，在各个区域生成多模态建议轨迹，并通过区域预测器来预测一个最可能区域； 将预测区域内的建议轨迹作为锚框转换为特征编码输入到基于场景复杂度的轨迹优化模块预测轨迹难度来进行分支优化，只优化困难轨迹直接输出简单的建议轨迹，并且在优化之前通过引入预测区域的轨迹原型作为区域先验； S4、输出轨迹预测和轨迹优化数据，完成基于新型建议-优化框架的自动驾驶轨迹预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学;厦门国创中心先进电驱动技术创新中心，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。