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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法、装置、设备、介质及产品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：CN118966349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202410933027.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法、装置、设备、介质及产品是由李弘扬;刘浩晨;吕辰;陈立;乔宇设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取当前车辆的位置信息和所述当前车辆所在场景中包括的智能体集合中每个智能体的位置信息；将所述当前车辆的位置信息和每个智能体的位置信息输入协同学习模型，得到未来行为拓扑推理结果，其中，所述协同学习模型通过训练样本集迭代训练初始模型得到，所述训练样本集包括：智能体集合样本和所述智能体集合样本对应的未来行为拓扑推理结果样本。通过本发明的技术方案，能够增强联合预测和规划多智能体行为的一致性和准确性。

本发明授权一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶多智能体未来行为拓扑推理方法，其特征在于，包括： 获取当前车辆的位置信息和所述当前车辆所在场景中包括的智能体集合中每个智能体的位置信息； 将所述当前车辆的位置信息和每个智能体的位置信息输入协同学习模型，得到未来行为拓扑推理结果，其中，所述协同学习模型通过训练样本集迭代训练初始模型得到，所述训练样本集包括：智能体集合样本和所述智能体集合样本对应的未来行为拓扑推理结果样本； 其中，通过训练样本集迭代训练初始模型，包括： 建立初始模型； 将所述训练样本集中的智能体集合样本输入所述初始模型得到所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果； 基于预设适应度函数，根据所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果确定适应度值； 若所述适应度值未满足预设目标，则根据所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果和所述智能体集合样本对应的未来行为拓扑推理结果样本形成的损失函数训练所述初始模型的参数； 返回执行将所述训练样本集中的智能体集合样本输入所述初始模型得到所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果的操作，直至所述适应度值满足所述预设目标，或迭代次数大于或者等于预设次数，得到协同学习模型； 其中，将所述训练样本集中的智能体集合样本输入所述初始模型得到所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果，包括： 将所述训练样本集中的智能体集合样本输入所述初始模型； 获取所述智能体集合样本中每个智能体样本的位置信息； 根据每个智能体样本的位置信息构建拓扑图； 将所述拓扑图输入所述初始模型中的编解码器，得到所述智能体集合样本对应的预测未来行为拓扑推理结果； 其中，根据每个智能体样本的位置信息构建拓扑图，包括： 基于拓扑绳结理论，将每个智能体样本作为绳结，根据每个智能体样本的位置信息生成绳结交织集； 根据所述绳结交织集确定拓扑边集合，其中，每个拓扑边表示所述拓扑边对应的两个智能体之间的未来交互行为； 根据每个绳结和每个拓扑边构建拓扑图。

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