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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态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：CN119329558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411370622.3，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态轨迹预测方法是由唐小林;张焜埸;陈止戈;杨为;李佳承;吴衍东;张岩设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态轨迹预测方法，属于自动驾驶汽车技术领域。该方法包括：根据交通场景轨迹数据集生成图结构数据；基于图结构数据构建考虑多元交通因素的交互图；当交互图更新特征时通过时序编码模块捕捉交互图节点特征在时间序列上的变化；通过构建轨迹解码模块以及分数解码模块完成多模态预测；设计预测模型损失目标函数并进行训练。本发明通过异构图注意方法结合了多源因素对运动预测的影响，同时对时空特征进行解耦编码，更好地捕捉时间序列上的特征。与传统车辆轨迹预测方法相比，本发明可以完成更加精细化的预测，并且对于场景泛化性更好。

本发明授权一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆交互图时空解耦编码的多模态轨迹预测方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1、根据交通场景轨迹数据集生成图结构数据； S2、基于图结构数据构建考虑多元交通因素的交互图； S3、当交互图更新特征时通过时序编码模块捕捉交互图节点特征在时间序列上的变化； S4、通过构建轨迹解码模块以及分数解码模块完成多模态预测； S5、设计预测模型损失目标函数并进行训练； 在步骤S1中，图结构数据表示为其中用于构建图结构数据的数据来源包括智能体的历史运动状态以及高清地图信息 其中，i表示一定范围内考虑交互性预测的智能体数量，表示t时刻智能体的坐标信息和航向角 在步骤S4中，构建轨迹解码模块和分数解码模块，建模多模态轨迹预测的概率分布，具体包括以下步骤： S41、综合考虑智能体的自身特征，交互特征以及地图特征，通过GRU网络结构来完成轨迹解码的任务，在最后输出每个时间步长下轨迹的坐标： 其中，是代理的多模态未来解码器，是交通任务中特征的级联，ft i|k是代理的第k种模式的预测未来轨迹； S42、分数解码器遵循与轨迹解码器相同的结构，在最后输出建议轨迹的置信度分数，进一步通过softmax层以产生多模态轨迹的生成概率分布： 其中，ci表示轨迹置信度分数，表示置信度范围。

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