买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院;西北工业大学申请的专利一种基于数字孪生平台的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：CN119360671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411422732.X，技术领域涉及：G08G1/16；该发明授权一种基于数字孪生平台的轨迹预测方法是由荀毅杰;张思嘉;雷家豪;荀智杰;毛伯敏;郭鸿志设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生平台的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数字孪生平台的轨迹预测方法，实时收集车辆的位置、速度、行驶状态、周围环境状态等信息；在对信息进行初始处理后，车辆依靠自身内置的通信模块将处理后的信息传输到位于云端的轨迹预测平台；然后，通过多通道机制来提取车辆、路边单元的数据特征，并将提取的特征发送给Transformer模块来预测未来的轨迹；最后，平台将预测结果反馈给车辆，以便驾驶员及时调整当前轨迹，避免交通事故。与其他方案进行对比，本发明的ADE与FDE指标最低，模型效率最好，此外，在5秒的轨迹预测时间步长内，平均推理延迟为11.83ms。

本发明授权一种基于数字孪生平台的轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生平台的轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将收集到的车辆信息与地图信息进行向量化； 对于车辆，t时刻的动态状态表示为x,y,vx,vy,ax,ay,φ，由7个特征的高维向量表示；x,y描述目标车辆的空间位置，vx,vy,ax,ay表示车辆在x,y两个方向上移动的趋势，其中vx、ax分别表示车辆在横向方向上的速度与加速度，vy，ay分别表示在纵向方向上的速度与加速度，φ表示车辆的方向； 用Dn、Ds、Dw、De、Dn-e、Ds-e、Dn-w、Ds-w表示在北、南、西、东、东北、东南、西北和西南八个方向上车辆之间的直线距离； 用Vn、Vs、Vw、Ve、Vn-e、Vs-e、Vn-w、Vs-w分别表示在北、南、西、东、东北、东南、西北和西南八个方向上车辆之间的运动状态差； 用辅助因子a表示场景中车辆之间的加速度差异； 用表示所选场景中车辆之间的角度差； 对于地图信息，将收集到的地图信息转换成包含方向Pψ和坐标Px,Py的点集，点集用于区分直线交通、环形车道和交叉路口的不同道路特征； 步骤2：调用通道注意机制从车辆和路边单元RSU中提取不同特征的影响权重，原始车辆和地图特征向量首先通过全连接层，全连接层对特征向量进行进一步变换和映射，映射关系如下公式所示: h＝Wx+b 其中h表示车辆和地图的输出向量，x表示车辆和地图原始输入特征向量，W为权重矩阵，b为偏置向量； 在全连接层之后，使用激活函数对之前变换的向量进行非线性变换； 使用Sigmoid函数对激活函数的结果向量进行归一化；Sigmoid函数将原始特征权重映射到一个概率分布，该概率分布表明每个通道对预测结果的贡献程度； 最后，将Sigmoid函数的输出权值与车辆和路边单元RSU的原始特征向量相乘，得到输出向量； 步骤3：来自多通道注意机制的输出向量首先通过位置编码；为了获得位置编码，将来自不同位置的唯一编码向量与来自步骤2的输出向量合并为新向量；其次，将新向量作为变压器编码器的输入，该编码器由注意机制、前馈神经网络和残差层组成；在注意机制中，新向量被分解为查询Q、键K和值V；然后，计算Query向量与Key向量之间的相似度，得到反映每个Query-Key对应的重要性的注意权值；将注意权值赋给相应的Value向量，通过求和得到相应注意机制后的特征表示，计算公式如下： 接下来，这个过程重复H次；最后，通过Concatenate层对它们进行拼接，得到全局自关注特征映射，计算公式如下： MultiheadQ,K,V＝Concathead1,···,headhWo headi＝AttentionQWiQ,KWiK,VWiV, i＝1,2,...,H 权重矩阵Wo将所有输出合并到最终输出向量中，以捕获更丰富的特征表示； 在执行注意机制后，变压器编码器引入一组带残差层的前馈神经网络，将整个输入序列压缩成一个隐藏状态张量HS；将HS作为初始隐藏状态，作为变压器解码器的输入；TransformerDecoder通过注意机制逐步生成目标序列；在TransformerDecoder中，利用时刻t和HS获得的初始输入Xt来预测步长t+1的下一车辆的Xt+1；在此基础上，将t+1时刻的输出Xt+1和隐藏状态HS+1作为TransformerDecoder的初始输入和初始隐藏状态，预测t+2时刻的Xt+2；此预测过程将重复进行，直到在预测步骤t+n处完成对Xt+n的预测，然后将轨迹预测结果反馈给车辆进行行驶路线调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区虚拟大学园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。