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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率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：CN120561516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511047938.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率预测方法是由张一鸣;廖睿轩;王浩设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率预测方法，步骤包括：采集历史时间序列的船舶轨迹数据，构建标准化动力学特征序列；基于船舶三自由度动力学模型推演物理轨迹演化特征，通过时序卷积编码器提取数据驱动特征，并与物理特征权重动态融合；将融合后的特征输入多层嵌套的高斯过程模块，由深度高斯过程逐层对特征分布进行建模，最终输出预测控制量的完整概率分布；基于预测得到的控制量分布进行采样，通过三自由度动力学积分推演生成符合物理约束条件的未来轨迹分布，并定义联合损失函数反向优化神经网络参数。此种方法兼顾轨迹预测的精度、物理合理性及不确定性量化能力，可为水上交通智能化监控提供可靠支撑。

本发明授权一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应物理信息引导的船舶轨迹概率预测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1，数据采集与预处理：采集历史时间序列的船舶轨迹数据，推算航向角、航向角速率、加速度及航向角加速度，并进行归一化处理以构建标准化动力学特征序列； 步骤2，自适应物理-数据联合建模：基于船舶三自由度动力学模型推演物理轨迹演化特征，通过时序卷积Transformer编码器TCT提取步骤1所获标准化动力学特征序列的数据驱动特征，并依据物理与数据特征动态调整融合权重，实现自适应特征融合； 步骤3，基于深度高斯过程DGP的控制量概率预测：将融合后的特征输入多层嵌套的高斯过程模块，由深度高斯过程逐层对特征分布进行建模，并最终输出预测控制量的完整概率分布； 步骤4，物理引导轨迹推演与优化：基于预测得到的控制量分布进行采样，通过三自由度动力学积分推演生成符合物理约束条件的未来轨迹分布，并定义联合损失函数，包括轨迹重建损失、深度高斯过程负对数似然损失及物理一致性损失，基于该联合损失函数反向优化神经网络参数，预测未来船舶轨迹。

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