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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法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：CN115690157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211371915.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法是由孙力娟;刘文龙;韩崇;郭剑;王娟;郭建业;朱东晟;王长龙设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法在说明书摘要公布了：一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法，使用毫米波雷达定位方法完成行人的水平空间坐标定位；然后使用基于二分图匹配的历史轨迹跟踪模块，完成对行人历史轨迹的跟踪；最后使用基于Transformer的行人轨迹预测模型（Transformer‑basedTrajectoriesPredictionModel，TTPM）完成对行人未来轨迹的预测。本方法使用邻近历史轨迹编码器和未来轨迹编码器来处理因他人产生的行人轨迹变化。TTPA有效降低了行人轨迹预测的平均位移误差及最终位移误差。

本发明授权一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的毫米波雷达行人轨迹预测方法，其特征在于：包含以下步骤： 步骤1，利用双目摄像机和毫米波雷达，获取图像和回波数据，进而得到行人的水平空间坐标定位； 步骤2，将行人的水平空间坐标和对应的定位时间组合作为行人的状态向量； 步骤3，利用行人状态向量构造存在最佳匹配的二分图； 步骤4，利用KM算法解决寻找加权二分图的最佳匹配，通过连续地将当前最新定位结果匹配到轨迹上，进而获得所有行人在一定时间段内的历史轨迹序列； 步骤5，对获得的历史轨迹使用卡尔曼滤波，消除轨迹中存在的噪声，获得真实的行人历史轨迹； 步骤6，使用行人运动状态图来确定可能对目标行人造成影响的邻近行人，并构造邻近行人历史轨迹； 步骤7，分别将目标行人的历史轨迹、邻近行人的历史轨迹输入行人历史轨迹编码器和临近历史轨迹编码器，并通过基于正弦和余弦函数的位置编码为输入的行人运动状态添加时序信息； 步骤8，基于Transformer的行人轨迹预测模型TTPM使用未来轨迹编码器来建模行人未来所处的位置对更远未来时刻位置造成的影响； 步骤9，三种轨迹编码器基于Transformer提供的注意力机制对轨迹进行编码，同时生成记忆向量，然后拼接行人历史轨迹编码器与邻近历史轨迹编码器生成的记忆向量来汇总两种轨迹对行人未来轨迹的影响； 步骤10，TTPM使用池化及多层感知器来提取数据的分布特征，并基于重采样技术生成行人位置潜状态，最终使用未来轨迹解码器根据行人位置潜状态生成对目标行人未来轨迹的预测。

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