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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成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：CN119888673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510378056.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法是由姚恩建;郝赫;陈荣升;杨扬;潘龙;王月设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法，属于自动驾驶技术领域，包括：获取人车交互场景的人车特征，通过人车特征计算得到时空接近度和碰撞时间并预设阈值识别存在交互的行人与车辆；引入可调整距离阈值作为约束，构建影响行人交互行为的行人群体和车辆群体；构建深度学习网络，并提取行人群体与车辆群体各自的群体特征；根据群体特征，模拟行人群体和车辆群体之间的博弈交互行为，融合所述群体特征与群体之间的博弈特征，得到群体融合特征；根据群体融合特征，通过深度学习框架进行人车交互下的行人意图判断与轨迹生成。本发明能够准确地描述行人意图与生成模拟轨迹，可以更好地辅助规划驾驶路线，提高交通安全。

本发明授权基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取人车交互场景的人车特征，通过所述人车特征计算得到时空接近度和碰撞时间，通过时空接近度和碰撞时间的预设阈值识别存在交互的行人与车辆； 具体包括： 获取人车交互场景的人车特征；所述人车特征包括行人位置特征、车辆位置特征、行人速度特征和车辆速度特征； 通过所述人车特征计算得到时空接近度，并记录在对称的时空接近度矩阵中； 通过所述人车特征计算得到碰撞时间，并记录在对称的碰撞相对时间矩阵中； 基于所述时空接近度矩阵和所述碰撞相对时间矩阵，分别设置可调整的阈值，根据所述阈值识别存在交互的行人和车辆； 引入可调整距离阈值作为约束，构建影响行人交互行为的行人群体和车辆群体；构建深度学习网络，并提取行人群体与车辆群体各自的群体特征； 具体包括： 引入可调整距离阈值作为约束，分别筛选出对交互行人行为产生影响的周边行人和周边车辆； 基于所述周边行人和所述周边车辆，引入交互行人构建行人群体和车辆群体； 分别构建场景自适应深度学习网络，通过所述深度学习网络提取所述行人群体和所述车辆群体的群体特征； 根据所述群体特征，模拟行人群体和车辆群体之间的博弈交互行为，融合所述群体特征与群体之间的博弈特征，得到群体融合特征； 具体包括： 根据所述群体特征，构建行人群体与车辆群体的博弈策略集；通过所述博弈策略集，建立行人群体和车辆群体的博弈效用； 基于所述博弈效用，模拟人车交互下行人群体和车辆群体的博弈互动行为，得到行人群和车辆群体的期望效用； 基于所述期望效用，融合所述行人群体与所述车辆群体的群体特征，得到群体融合特征； 根据所述群体融合特征，通过深度学习框架进行人车交互下的行人意图判断与轨迹生成； 具体包括： 将所述群体融合特征作为输入，构建深度学习框架下的行为意图特征提取模块，并提取人车交互场景中的行为意图特征； 对所述行为意图特征进行整形缩放，获取人车互动下交互行人的奖励函数； 将所述奖励函数作为评判标准，得到人车交互下交互行人在行人群体和车辆群体影响下的行为策略； 迭代更新所述行为意图特征提取模块与行为策略，进行异质交互场景下的行人意图判断并生成行人轨迹。

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