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龙图腾网获悉阿波罗智能技术(北京)有限公司申请的专利轨迹预测模型的训练方法、轨迹预测方法、装置及设备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：CN119323238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411390856.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权轨迹预测模型的训练方法、轨迹预测方法、装置及设备是由周尧;王凡;黄际洲设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨迹预测模型的训练方法、轨迹预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种轨迹预测模型的训练方法、轨迹预测方法、装置及设备，涉及计算机技术领域，尤其涉自动驾驶和人工智能技术领域。实现方案为：获取初始模型以及样本数据集；针对样本数据集中的每个第一样本，执行如下操作：基于第一样本的样本环境数据的数据组成，在多个环境特征编码网络中确定用于处理该样本环境数据的第一编码网络，以获得第一编码网络输出的环境特征编码；将环境特征编码输入第一预测网络，以获取第一预测轨迹；以及基于该第一样本对应的样本轨迹和第一预测轨迹，调整第一编码网络和第一预测网络的参数；以及基于已训练的初始模型中的至少一个网络，获取用于目标轨迹预测任务的目标轨迹预测模型。

本发明授权轨迹预测模型的训练方法、轨迹预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种轨迹预测模型的训练方法，包括： 获取初始模型以及样本数据集，所述初始模型包括多个环境特征编码网络、第一预测网络和轨迹特征编码网络，所述多个环境特征编码网络分别用于处理数据组成不同的多种环境数据，所述第一预测网络包括轨迹特征预测网络和第一解码网络，所述样本数据集包括第二样本和样本环境数据的数据组成不同的多个第一样本，所述第二样本包括人类驾驶员驾驶过程中的真实样本轨迹； 针对所述样本数据集中的每个第一样本，执行如下操作： 基于该第一样本的样本环境数据的数据组成，在所述多个环境特征编码网络中确定用于处理该样本环境数据的第一编码网络，以获得所述第一编码网络输出的环境特征编码； 将所述环境特征编码输入所述第一预测网络，以获取所述第一预测网络输出的第一预测轨迹，包括： 将所述环境特征编码输入所述轨迹特征预测网络中，以获得所述轨迹特征预测网络输出的第一轨迹特征编码；以及 将所述第一轨迹特征编码输入所述第一解码网络，以获得所述第一解码网络输出的第一预测轨迹；以及 基于该第一样本对应的样本轨迹和所述第一预测轨迹，调整所述第一编码网络和所述第一预测网络的参数； 将所述第二样本的真实样本轨迹输入所述轨迹特征编码网络，以获取所述轨迹特征编码网络编码输出的第二轨迹特征编码； 将所述第二轨迹特征编码输入所述第一解码网络中，以获取所述第一解码网络输出的第二预测轨迹； 基于所述真实样本轨迹和所述第二预测轨迹，调整所述轨迹特征编码网络和所述第一解码网络的参数；以及 基于已训练的所述初始模型中的至少一个网络，获取用于目标轨迹预测任务的目标轨迹预测模型。

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