买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法及预测模型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：CN118494531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410589207.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法及预测模型是由蔡英凤;陆子恒;王海;董钊志;陈龙;刘泽设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法及预测模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法及预测模型，包括以下两个核心内容：基于时间序列的轨迹预测与基于条件的轨迹预测。通过引入时间序列构建服务于多周期轨迹预测任务的预测模型，实现各预测周期内的时序一致性，包括历史周期的信息复用与未来周期的预测模态延续；通过引入条件预测模型实现轨迹预测的场景一致性，即实现场景级别多模态轨迹预测。本发明针对现有主流轨迹预测模型将预测算法构建为独立任务，存在单一、封闭、不能与下游决策规划任务统一的问题，构建了一个引入时间序列与条件预测的轨迹预测模型，实现了轨迹预测任务与下游决策规划等任务在算法流程上的统一性。

本发明授权一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法及预测模型在权利要求书中公布了：1.一种面向决策的智能汽车轨迹预测方法，其特征在于，包括两部分： 第一部分，构建一种基于时间序列分解的相对状态量参数化方法，解耦状态参数与绝对空间坐标信息，通过引入时间序列构建服务于多周期轨迹预测任务的预测，构建观测区间内多目标时空相对交互行为编码，实现各预测周期内的时序一致性，包括历史周期的信息复用与未来周期的预测模态延续；包括如下步骤： S11构建相对不变的场景元素参数化编码方式； S12构建历史编码特征记忆存储库，实现历史状态信息的延续与保留； S13、实现轨迹预测模态结果先验信息的传递； 第二部分，通过构建条件预测实现轨迹预测的场景一致性，获取大尺度场景下边缘分布和条件分布的因果关系，实现场景级别多模态轨迹预测，包括如下步骤： S21、构建驾驶场景交互关系图； S22、场景级多模态轨迹预测结果的生成，具体包括： S22.1基于驾驶场景交互关系图划分驾驶场景内智能体预测层级，由高层级到低层级依次分组，划分依据为低层级相对高层级为让行关系； 不同层级智能体采用多智能体联合轨迹预测方式，并将联合分布分解为边缘分布与条件分布进行求解； S22.2在解码流程中将由高层级到低层级依次解码，低层级智能体将会融合高层级智能体特征的基础上进行轨迹解码； 进行当前层级智能体轨迹预测时预先获取上一层级智能体轨迹预测结果的编码信息，当前层级智能体将依照交互关系融合上一层级中与自身具备交互判定的智能体预测轨迹编码信息，并更新自身特征向量； S22.3基于目标智能体更新后的特征向量利用轨迹解码模块生成当前层级所包含目标智能体的预测轨迹，实现条件预测； S22.4为当前层级的轨迹解码结果进行编码，以提供给下一层级融合使用； S22.5重复上述步骤S22.2‑S22.4，直至解码至最低层级。

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江苏大学，其通讯地址为：212013 江苏省镇江市京口区学府路301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”。