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龙图腾网获悉北京易航远智科技有限公司申请的专利一种基于多细分特征控制的行人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：CN114170680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111416558.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多细分特征控制的行人轨迹预测方法是由陈禹行;杨天航;李雪;范圣印;王育斌设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多细分特征控制的行人轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多细分特征控制的行人轨迹预测方法，包括以下步骤：基于观测轨迹序列，计算得到各个细分特征的运动趋势特征、交互特征、终点隐含特征和未来轨迹预测终点；基于细分特征的运动趋势特征，设计多细分特征融合模块、计算得到轨迹预测趋势特征，基于预测趋势特征，预测得到未来的轨迹序列；基于预测轨迹序列和真实轨迹序列计算预测误差，并添加互信息误差、终点预测误差的规则约束，得到添加规则约束后的总误差。本发明对历史观测序列中蕴含的特征进行了细分表示，对细分特征进行层层递进的特征融合，基于添加了相关规则的模型误差对训练过程进行约束，最终形成预测精度高、可解释性强的行人轨迹预测方法。

本发明授权一种基于多细分特征控制的行人轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多细分特征控制的行人轨迹预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、基于观测轨迹序列，计算得到各个细分特征的运动趋势特征hX、hY、hv和ha、交互特征hp、终点隐含特征ZG和未来轨迹预测终点 所述基于观测轨迹序列，计算得到各个细分特征的运动趋势特征hX、hY、hv和ha，具体步骤如下： 1对每个场景信息的标注数据进行预处理后，得到不同时间点下行人的空间坐标Xi、Yi、X、Y、 Xi为训练过程中第i个行人的前几秒观测轨迹，Yi为训练过程中第i个行人的后几秒观测轨迹，X为训练过程中全部行人前几秒的观测轨迹；Y为训练过程中全部行人的后几秒的真实轨迹；为推测过程全部行人的预测轨迹，模型目标为尽可能减小预测轨迹与真实轨迹Y的差异； 2通过设计多个轨迹空域细分特征，计算各个细分特征的运动趋势特征，具体过程如下： a.根据全部行人的观测轨迹X的每一帧的坐标点位置，计算得到对应每一帧的速度序列Xv和加速度序列Xa； b.对当前场景全部行人的观测轨迹X进行空域嵌入表示: ex＝φX；We1 c.对真实轨迹序列Y、速度序列Xv、加速度序列Xa，采用与公式1同样的方式，得到各个细分特征的空域嵌入表示eγ、ev和ea； d.通过长短时记忆网络LSTM，对ex嵌入表示序列进行运动趋势特征的提取： 其中和为LSTM单元当前时刻和前一时刻的隐状态输出，WX和Wen分别为全连接层和LSTM解码器的权重参数，其中初始时刻时为ex，当t＝Tobs时，即t等于最末观测时刻时，为观测序列X的运动趋势特征；同理可得其他细分特征的运动趋势特征hY、hv和ha； e.通过长短时记忆网络LSTM，对eγ、ev和ea嵌入表示序列进行运动趋势特征的提取,可得其他细分特征的运动趋势特征hY、hv和ha； 所述基于观测轨迹序列，计算得到交互特征hp，具体为：基于观测轨迹和真实轨迹序列的运动趋势特征hX和hY、以及轨迹最后观测位置，获得轨迹交互特征hp，具体步骤如下： 1获得行人i相对于行人j的相对位置嵌入表示 其中，表示对于当前场景中的行人i，得到在最后观测时刻即t＝Tobs时，其他所有行人j与其的相对坐标该相对坐标统一表示为MLP表示多层感知机，Ws为多层感知机的权重参数、hi，j为行人i相对于行人j的相对位置嵌入表示； 2hi，j与其对应运动趋势特征Concat操作相连接，再经过一个多层感知机并逐元素做最大池化操作，得到行人i的交互向量Pi，对于场景中其他行人也做相同的操作，得到交互特征hp； 所述基于观测轨迹序列，计算得到终点隐含特征ZG和未来轨迹预测终点具体步骤如下： 1训练时，基于观测轨迹和真实轨迹序列的运动趋势特征hx和hγ，采用条件变分自编码器生成终点隐含特征ZG，并基于此预测未来轨迹终点 其中，为训练时终点隐含特征ZG的分布均值，为分布方差，Wμ和Wo则表示多层感知机MLP的权重参数； 2推测时，基于观测轨迹的运动趋势特征hx；终点隐含特征ZG的高斯分布参数由先验概率网络进行预测； 其中，为推测时终点隐含特征ZG的分布均值，为分布方差，Wμ和Wo则表示多层感知机MLP的权重参数； 3采用条件变分自编码器的输出终点隐含特征ZG； 4通过得到的终点隐含特征ZG进行未来终点的预测 其中为未来轨迹预测终点，Wg为全连接层参数，得到的未来预测终点也作为之后模型规则约束的一部分依据，用于计算轨迹终点预测误差； 步骤二、基于细分特征的运动趋势特征，设计多细分特征融合模块、计算得到轨迹预测趋势特征hs1、hs2、hs3； 步骤三、基于预测趋势特征，预测得到未来的轨迹序列 步骤四、基于预测轨迹序列和真实轨迹序列计算预测误差，并添加互信息误差、终点预测误差的规则约束，得到添加规则约束后的总误差。

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