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龙图腾网获悉启元实验室申请的专利一种轨迹预测模型训练方法及系统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：CN116910538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310731530.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种轨迹预测模型训练方法及系统是由方璐;何莉;白冰设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨迹预测模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种轨迹预测模型训练方法及系统，该方法包括：将历史轨迹输入第一神经网络模型并输出第一预估轨迹，第一神经网络模型包含运动学参数约束，其用于轨迹预测；计算实际轨迹和第一预估轨迹的第一损失值；如果第一损失值低于设定的第一阈值，则停止训练第一神经网络模型，否则根据第一损失值，更新第一神经网络模型的权重参数后继续训练第一神经网络模型。其中，对第一损失值计算时，基于实际轨迹的几何参数对轨迹上的点赋予损失值权重。本申请提出的技术方案，将轨迹的几何参数用于损失函数的计算，提升神经网络模型训练的收敛效率和训练精度，缓解模型输出的预估轨迹准确性不佳的技术问题。

本发明授权一种轨迹预测模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨迹预测模型训练方法，其特征在于，包括： 将历史轨迹输入第一神经网络模型并输出第一预估轨迹，所述第一神经网络模型包含运动学参数约束，其用于轨迹预测； 计算实际轨迹和所述第一预估轨迹的第一损失值； 如果所述第一损失值低于设定的第一阈值，则停止训练所述第一神经网络模型，否则根据所述第一损失值，更新所述第一神经网络模型的权重参数后继续训练所述第一神经网络模型； 固定所述第一神经网络模型的权重参数，训练第二神经网络模型，将所述历史轨迹、第一预估轨迹输入到第二神经网络模型并输出第二预估轨迹，所述第二神经网络模型包含随机参数约束，其用于估计轨迹预测的随机性； 计算所述第二神经网络模型的第二损失值； 如果所述第二损失值低于设定的第二阈值，则停止训练所述第二神经网络模型，否则根据所述第二损失值，更新所述第二神经网络模型的权重参数后继续训练所述第二神经网络模型； 其中，对所述第一损失值计算或第二损失值计算时，基于所述实际轨迹的几何参数对轨迹上的点赋予损失值权重，包括： 计算所述轨迹上点的几何参数； 基于分段阈值或近邻准则对所述轨迹上点的几何参数进行聚类，通过距离判据将所述几何参数划分为不同的类别； 根据所述类别，对所述轨迹上点赋予损失值权重。

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