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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利分析多个物理对象之间的相互作用的系统、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：CN112418432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202010850503.3，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权分析多个物理对象之间的相互作用的系统、方法和装置是由C·布莱奥塔设计研发完成，并于2020-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本分析多个物理对象之间的相互作用的系统、方法和装置在说明书摘要公布了：分析多个物理对象之间的相互作用。本发明涉及一种用于预测多个相互作用物理对象的对象特征向量的系统（100）。该系统使用解码器模型，该解码器模型包括：多个相互作用类型的集合的传播模型集合和预测模型；和表示相互作用对象的观察对象特征向量序列的观察数据。对于第一相互作用对象的要预测的对象特征向量序列，从多个相互作用类型的集合中获得对应的成对相互作用类型的序列。使用由相互作用类型序列指示的传播模型来确定从第二对象到第一对象的传播数据。至少基于所确定的传播数据，使用给定的预测模型来预测对象特征向量。

本发明授权分析多个物理对象之间的相互作用的系统、方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于预测多个相互作用物理对象的对象特征向量的系统100，其中在离散时间点处的每个相互作用对象的对象特征向量包括在各个离散时间点处的各个相互作用对象的位置、速度、和加速度中的一项或多项，所述系统包括： 数据接口120，被配置为访问： 观察数据030，其表示作为输入数据提供给所述系统的多个相互作用对象的观察对象特征向量序列； 解码器模型数据041，其表示多个相互作用类型的集合的传播模型集合和预测模型的参数； 处理器子系统140，被配置为通过以下方式确定对观察对象特征向量序列进行扩展的多个相互作用对象的预测对象特征向量序列： 对于第一相互作用对象的要预测的在离散时间点处的对象特征向量序列，通过用于将多个物理对象之间的成对相互作用分类成多个相互作用类型的集合的编码器模型，基于所述观察对象特征向量确定第一相互作用对象与第二相互作用对象之间在离散时间点处的对应成对相互作用类型的序列； 其中所述编码器模型包括：递归神经网络，用于确定所述观察对象特征向量的隐藏状态；以及随后设有分类模型的传播模型集合，用于根据所述观察对象特征向量的所述隐藏状态确定所述第一相互作用对象和第二相互作用对象之间在所述离散时间点处的成对相互作用类型， 其中传播模型是可训练的图神经网络，用于多个相互作用对象之间的消息传递和信息共享； 通过解码器模型预测第一相互作用对象在当前时间点处的对象特征向量， 其中所述解码器模型包括： 递归神经网络，用于确定作为输入数据提供的所述观察对象特征向量的隐藏状态，以及传播模型，用于根据所述观察对象特征向量的所确定的隐藏状态来确定传播数据， 以及所述预测模型，用于基于所确定的传播数据预测第一相互作用粒子的对象特征向量， 其中从所述第二相互作用对象到所述第一相互作用对象的传播数据包括第二相互作用粒子与所述第一相互作用粒子的相互作用对所述第一相互作用粒子在当前时间点处的隐藏状态相对于所述第一相互作用粒子在先前时间点处的隐藏状态的变化的贡献， 其中通过所述解码器模型在当前时间点处对所述第一相互作用粒子的对象特征向量的预测包括以下步骤： 根据由所述编码器模型在所述当前时间点处针对所述对象特征向量确定的，所述第一相互作用对象和第二相互作用对象之间的所述对应成对相互作用类型的序列中的成对相互作用类型，从传播模型集合中选择传播模型； 通过基于所述第一和第二相互作用对象的先前对象特征向量的所确定的隐藏状态应用所选择的传播模型，来确定从所述第二相互作用对象到所述第一相互作用对象的传播数据； 至少基于所确定的传播数据，使用预测模型来预测对象特征向量；以及 基于所预测的对象特征向量确定控制信号，将所述控制信号提供给自主车辆的致动器，并使用所述控制信号来控制所述致动器。

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