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龙图腾网获悉上汽大众汽车有限公司申请的专利一种基于深度学习的车辆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：CN115523934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211012871.6，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法及系统是由张睿凡设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法，其包括步骤：采集环境范围内的所有车辆的行驶数据；获取轨迹预测目标车辆所处位置的局部地图数据；基于时间戳将所有车辆的位置信息和局部地图数据彼此对应；基于时间戳获取同一时刻下的自车、轨迹预测目标车辆、其他车辆的位置信息和车道线信息，并对车辆的位置信息和车道线信息进行编码，以获得轨迹预测目标车辆的位置信息编码向量和车道线信息编码向量；将位置信息编码向量和车道线信息编码向量输入第一神经网络中进行训练，以使得其输出表征着轨迹预测目标车辆驾驶习惯决策依据的隐藏向量；将隐藏向量和轨迹预测目标车辆的历史轨迹输入第二神经网络，即可输出轨迹预测目标车辆的预测轨迹。

本发明授权一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括步骤： 采集环境范围内的所有车辆的行驶数据，所述车辆包括自车、轨迹预测目标车辆和其他车辆，所述行驶数据至少包括车辆的位置信息； 获取轨迹预测目标车辆所处位置的局部地图数据，所述局部地图数据至少包括车道线信息； 基于时间戳将所有车辆的位置信息和局部地图数据彼此对应； 基于时间戳获取同一时刻下的自车、轨迹预测目标车辆、其他车辆的位置信息和车道线信息，根据设定的规则对该时刻下的车辆的位置信息进行编码，以获得轨迹预测目标车辆的位置信息编码向量；根据设定的规则对该时刻下的车道线信息进行编码，以获得轨迹预测目标车辆的车道线信息编码向量； 将所述位置信息编码向量和车道线信息编码向量输入第一神经网络中，对其进行训练，以使得其输出表征着轨迹预测目标车辆驾驶习惯决策依据的隐藏向量；将所述隐藏向量和轨迹预测目标车辆的历史轨迹输入第二神经网络中，使其输出轨迹预测目标车辆的预测轨迹。

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