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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统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：CN119705498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510075705.8，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统是由王金湘;张奇祥;韩东明;丰崟楠;殷国栋;张宁;魏文鹏;庄伟超;南江峰设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统，涉及自动驾驶技术领域。本发明包括：接收基于典型道路得到的车辆状态信息数据集进行数据预处理，并将预处理后的数据划分为训练集与测试集；基于预处理后的数据，对驾驶工况进行优化，并利用高斯混合聚类方法对车辆驾驶风格进行辨识，得到驾驶风格信息；构建轨迹预测模型，所述轨迹预测模型包括编码器部分与解码器部分，且编码器部分引入车道注意力机制和多头注意力机制。本发明能够在面对多样化的驾驶风格和复杂交通状态时，精准捕捉和预测自动驾驶车辆与人类驾驶车辆之间的复杂交互行为，通过结合驾驶风格不确定性，模型更好地理解驾驶员的个性化行为模式，提升轨迹预测准确性。

本发明授权考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收基于典型道路得到的车辆状态信息数据集进行数据预处理，并将预处理后的数据划分为训练集与测试集； 基于预处理后的数据，对驾驶工况进行优化，并利用高斯混合聚类方法对车辆驾驶风格进行辨识，得到驾驶风格信息； 构建轨迹预测模型，所述轨迹预测模型包括编码器部分与解码器部分，且编码器部分引入车道注意力机制和多头注意力机制； 将训练集输入轨迹预测模型中，并基于损失函数对轨迹预测模型进行训练，得到训练后的轨迹预测模型； 将测试集输入训练后的轨迹预测模型，完成轨迹预测模型的测试及性能评估，并利用轨迹预测模型实现车辆轨迹预测； 构建轨迹预测模型，具体如下： 历史轨迹表示为： 4 式中，表示历史轨迹，包含一个时间窗口内的车辆信息，表示历史轨迹中的时间点数量，表示目标时间时刻的异构车群轨迹信息，；表示第辆车在时刻的轨迹信息，具体表示为： 5 式中，分别表示第辆车在时刻的纵向位置和横向位置；分别表示纵向和横向速度；分别表示纵向和横向加速度；表示第辆车的类型；表示第辆车的驾驶风格； 选择历史轨迹作为模型的输入： 6 式中，是模型的输入向量，表示周围车辆相对于目标车辆的相对运动信息，的取值是1到9中5除外的自然数，是时间步骤，是目标车辆的历史运动信息； 模型的输出是目标车辆的未来轨迹坐标，表示为： 7 式中，是输出向量，是预测轨迹的时间点数量，，。

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