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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种异质交通参与者轨迹预测的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：CN116756696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310807078.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种异质交通参与者轨迹预测的方法是由付梦印;张婷;宋文杰;杨毅;王美玲设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异质交通参与者轨迹预测的方法在说明书摘要公布了：一种异质交通参与者轨迹预测的方法，该方法在图的构建过程中，对于边的构建摒弃了基于固定距离的边选取机制，考虑了更多的“领域知识”，包括端点类型、交互关系、目标的相对方位关系，丰富了图包含的信息；同时，将影响轨迹预测结果的因素，包括运动特征和环境特征，转化成相同的数据形式和特征类型，从而将异质的点和边转化成统一的形式；最终，各类交通参与者的运动特征、相互间的交互特征、与道路的交互特征被融合在一起，传送到多层感知机解码器中，生成多模态的轨迹预测。和现有的普通图神经网络模型相比，在预测准确率上得到很大提升，尤其对于复杂密集交互场景中多目标场景，能够表现出准确且稳定的预测能力。

本发明授权一种异质交通参与者轨迹预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种异质交通参与者轨迹预测方法，包括以下步骤： S1，以相同图结构，分别构建节点为交通参与者和节点为地图道路元素的图，图中边的特征均包括：端点的相对坐标、相对方位关系、以及端点的类型； S2，将交通参与者图和地图道路元素图的特征转化为统一的形式； S3，将各交通参与者的历史轨迹特征输入循环神经网络编码器中，得到动态特征编码Odyn； S4，将交通参与者和地图道路元素的图基础特征分别输入边特征增强的图Transformer网络中，分别得到描述交通参与者间交互的点特征编码和描述地图元素交互的点特征编码 S5，特征融合：将地图特征和轨迹特征Odyn融合，形成表示道路对驾驶行为影响的特征Ofuse；或者，将地图特征与交通参与者特征融合，形成表示道路对交通参与者影响的特征Ofuse； S6，将运动特征Odyn、交通参与者之间的交互特征以及地图融合特征Ofuse在同一维度并联，送到多层感知机解码器当中，得到每个个体的多模态的未来预测轨迹； 所述步骤S2具体包括： 交通参与者图中的节点特征包括：运动状态特征和节点类型特征，地图道路元素图中的节点特征包括：静态特征和节点类型特征，其中： 对两者的节点类型特征，均采用位数相同的二进制数字进行编码； 设置交通图节点的运动状态特征，包括：位置点x,y；x和y方向的速度vx,vy，即单位时间的位移向量两端点的距离；以及车头偏向角θ；将运动特征均转化为以主车最后一帧历史时刻为原点的坐标系中； 设置地图道路元素图节点的静态特征：利用向量化的表达，将每个路段表示成一个由起点即第一个路点xstart,ystart指向终点即最后一个路点xend,yend、中心点为中间一个路点xc,yc的向量，即对于mj∈M0,j∈Nm，M0为地图道路元素合集，Nm为元素数量：其对应特征 对两个图中，边的特征中的相对方位关系和端点类型也均采用位数相同的二进制数字进行编码。

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