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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种机器人巡检目标的轨迹预测方法、装置、设备及介质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：CN116645395B 。

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：202310028307.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种机器人巡检目标的轨迹预测方法、装置、设备及介质是由赵小楠;陈文超;王健;王本强设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人巡检目标的轨迹预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种机器人巡检目标的轨迹预测方法、装置、设备及介质，方法包括：根据目标机器人预置一个或多个采集装置获取待巡检目标的图像数据；基于图像数据获取待巡检目标的位置坐标，并根据待巡检目标的位置坐标所对应的采集时间，确定待巡检目标的轨迹数据序列；将轨迹数据序列输入基于预置变分自适应变换器训练获得的轨迹预测模型进行预测，以获得巡检目标的轨迹预测结果；其中，预置变分自适应变换器包括：多头自注意力模块、自适应图卷积网络模块、概率生成模块。

本发明授权一种机器人巡检目标的轨迹预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人巡检目标的轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据目标机器人预置一个或多个采集装置获取待巡检目标的图像数据； 基于所述图像数据获取所述待巡检目标的位置坐标，并根据所述待巡检目标的位置坐标所对应的采集时间，确定所述待巡检目标的轨迹数据序列； 将所述轨迹数据序列输入基于预置变分自适应变换器训练获得的轨迹预测模型进行预测，以获得所述巡检目标的轨迹预测结果；其中，所述预置变分自适应变换器包括：多头自注意力模块、自适应图卷积网络模块、概率生成模块； 将所述轨迹数据序列输入基于预置变分自适应变换器训练获得的轨迹预测模型进行预测之前，所述方法还包括： 基于转换器框架确定所述轨迹预测模型的初始变分自适应变换器的组件； 基于预置所述多头自注意力模块与预置所述自适应图卷积网络模块整合获取所述初始变分自适应变换器的编码器模块； 所述编码器模块获取预置训练样本序列的时间与所述编码器中各通道的关联信息，以基于所述关联信息输出所述训练样本序列的动态隐状态； 根据所述动态隐状态，重建所述初始变分自适应变换器的解码器模块；其中，所述解码器模块为概率生成模型； 将所述编码器模块与所述解码器模块，基于所述初始变分自适应变换器的组件所对应的位置进行组合，以获得所述预置变分自适应变换器。

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