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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹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：CN116863561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310664213.3，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法是由刘占文;李超;李文倩;贺宜;张一鹏;田大新;樊星;王飞燕;葛菲;杨楠设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法，该方法将衡量车辆交互用强度的标准重新定义为目标车辆的意图，并构造了IRA模块来将注意力分配到位于不同区域的周围车辆，注意力矩阵用于加权聚合不同区域的交互，可以在更大范围内对非局部交互进行建模，而不会引入与周围无关车辆产生的噪声；构造了DIM模块，DIM模块综合考虑了同一机动类型轨迹的模态共性和个性，并以数据驱动的方式进一步学习了轨迹的个性化高维模态表征，从而指导模型输出更准确合理的多模态轨迹。

本发明授权基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取目标车辆及其周围车辆在历史时间段的运动信息；所述运动信息包括X方向的位置、速度和加速度，Y方向的位置、速度和加速度； 将所述目标车辆及其周围车辆在历史时间段的运动信息输入到多模态轨迹预测模型中，得到所述目标车辆的多模态轨迹预测结果；所述多模态轨迹预测模型包括：基于意图的区域注意力机制模块IRA、个性化模态表征模块DIM、长短期记忆人工神经网络； 所述基于意图的区域注意力机制模块IRA用于基于所述目标车辆及其周围车辆在历史时间段的运动信息，得到车辆间的相互作用表征； 所述个性化模态表征模块DIM用于基于所述目标车辆及其周围车辆在历史时间段的运动信息，得到所述目标车辆的未来模态表征； 所述长短期记忆人工神经网络用于根据所述车辆间的相互作用表征、所述目标车辆的未来模态表征和所述目标车辆在历史时间段的运动信息，得到所述目标车辆的多模态轨迹预测结果； 所述基于意图的区域注意力机制模块IRA，包括：二维多头注意力机制2DMHA、卷积模块、三维多头注意力机制3DMHA； 将所述目标车辆的在历史时间段的运动信息输入到所述二维多头注意力机制2DMHA，得到驾驶员意图； 将所述目标车辆及其周围车辆在历史时间段的运动信息表示为张量； 将所述张量输入到所述卷积模块进行卷积操作，得到场景表征； 将所述驾驶员意图和所述场景表征输入到所述三维多头注意力机制3DMHA，得到车辆间的相互作用表征。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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”。

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