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龙图腾网获悉苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种轨迹预测处理方法和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：CN114898311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210391339.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种轨迹预测处理方法和装置是由王喜顺;杨晓东设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨迹预测处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种轨迹预测处理方法和装置，所述方法包括：接收各个第一目标的历史轨迹序列作为对应的第一历史轨迹序列；并对各个第一历史轨迹序列进行轨迹特征向量转换生成对应的第一轨迹特征向量；接收各条第一车道的中心线关键点序列作为对应的第一关键点序列；并对各个第一关键点序列进行车道线特征向量转换生成对应的第一车道线特征向量；对任意第一目标与其他所有第一目标的关联特征进行识别生成对应的第一关联特征集合；对任意第一目标与所有第一车道的关联特征进行识别生成对应的第二关联特征集合；根据各个第一目标对应的第一、第二关联特征集合，对各个第一目标的轨迹进行预测生成对应的第一预测轨迹。通过本发明可提高预测精度。

本发明授权一种轨迹预测处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种轨迹预测处理方法，其特征在于，所述方法包括： 接收各个第一目标的历史轨迹序列作为对应的第一历史轨迹序列；并对各个所述第一历史轨迹序列进行轨迹特征向量转换生成对应的第一轨迹特征向量； 接收各条第一车道的中心线关键点序列作为对应的第一关键点序列；并对各个所述第一关键点序列进行车道线特征向量转换生成对应的第一车道线特征向量； 根据所有所述第一轨迹特征向量，对任意所述第一目标与其他所有所述第一目标的关联特征进行识别生成对应的第一关联特征集合； 根据任一所述第一轨迹特征向量和所有所述第一车道线特征向量，对任意所述第一目标与所有所述第一车道的关联特征进行识别生成对应的第二关联特征集合； 根据各个所述第一目标对应的所述第一、第二关联特征集合，对各个所述第一目标的轨迹进行预测生成对应的第一预测轨迹； 其中，所述对各个所述第一历史轨迹序列进行轨迹特征向量转换生成对应的第一轨迹特征向量，具体包括：对各个所述第一历史轨迹序列进行向量转换生成对应的第一向量，所述第一向量由多个第二向量组成，每个所述第二向量对应一个第一轨迹点数据；由所有所述第一目标的所述第一向量构成第一张量；将所述第一张量输入gMLPs网络得到对应的第二张量，所述第二张量包括Z个第三向量，Z为所述第一目标的总数；对各个所述第一历史轨迹序列的最后一个所述第一轨迹点数据进行向量转换得到对应的第四向量；由各个所述第一目标对应的第三、第四向量组成对应的所述第一轨迹特征向量； 所述根据所有所述第一轨迹特征向量，对任意所述第一目标与其他所有所述第一目标的关联特征进行识别生成对应的第一关联特征集合，具体包括：从所有所述第一轨迹特征向量中任选一个作为第一目标向量，并将其他任意所述第一轨迹特征向量作为第二目标向量；并对所述第二目标向量的总数进行统计生成总数n；将所述第一目标向量作为多头注意力网络的Q向量；并将任一所述第二目标向量作为所述多头注意力网络的K向量和V向量；并由所述Q向量和n对所述K、V向量组成n个输入向量组；每个所述输入向量组包括一对所述K、V向量和所述Q向量；将n个所述输入向量组分别输入所述多头注意力网络，由所述多头注意力网络基于每个所述输入向量组进行注意力特征提取从而得到n个特征提取结果；将每个所述特征提取结果作为对应的第一关联特征数据，并由得到的n个所述第一关联特征数据组成对应的所述第一关联特征集合； 所述根据各个所述第一目标对应的所述第一、第二关联特征集合，对各个所述第一目标的轨迹进行预测生成对应的第一预测轨迹，具体包括：将与当前所述第一目标对应的所述第一、第二关联特征集合输入多模概率轨迹预测模型得到多个预测轨迹和对应的预测概率；并从中选出所述预测概率为最大值的所述预测轨迹作为对应的所述第一预测轨迹； 所述对各个所述第一历史轨迹序列的最后一个所述第一轨迹点数据进行向量转换得到对应的第四向量，具体包括：使用MLP模型对最后一个所述第一轨迹点数据对应的所述第二向量的横坐标、纵坐标进行线性映射得到对应的所述第四向量； 所述多模概率轨迹预测模型由轨迹概率单元和轨迹预测单元构成；所述轨迹概率单元由多层感知网络实现，所述轨迹预测单元基于长短期记忆人工神经网络实现；所述轨迹概率单元基于输入的第一、第二关联特征集合进行分支轨迹概率计算得到多个所述预测概率；所述轨迹预测单元基于输入的第一、第二关联特征集合进行分支轨迹预测得到多个所述预测轨迹；每个所述预测轨迹对应一个所述预测概率。

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