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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和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：CN119682776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510116645.X，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统是由林峰;肖乾航;蒋建春设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统，属于智能驾驶和智能交通系统领域。本发明通过轨迹预测模块建立车辆运动轨迹数据并通过信息联合编码器生成信息联合编码特征向量；将联合编码特征向量通过预训练LLMs和多层向量机获得高级交互表征特征向量；建立多模态轨迹预测模块的长短期记忆神经网络，预测得到目标车辆及其周围车辆在未来时域内的轨迹信息；将未来轨迹信息输入换道意图预测模块，换道场景编码模块提取车辆变道意图特征；周车交互建模模块建模提取换道场景的上下文特征信息；换道意图输出模块输出最大的换道概率；如果目标车辆需要换道，通过换道最佳时机预测模块预测得到最佳的换道时机。

本发明授权一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法，其特征在于，该方法包括：通过车载传感器获取目标车辆和周围车辆的运动轨迹数据集合以及历史时域轨迹信息； 对运动轨迹数据和历史时域轨迹信息进行联合编码，得到联合编码特征向量； 将所述联合编码特征向量输入预训练好的LLMs中生成交互表征特征向量，并通过多层感知机将所述交互表征特征向量的维度与所述联合编码特征向量的维度相匹配，生成高级交互表征特征向量； 结合历史数据、目标车辆当前状态和目标车辆周围交通状态，对所述高级交互表征特征向量进行解码，生成目标车辆和周围车辆在未来时域的预测轨迹； 将目标车辆和周围车辆在未来时域的预测轨迹输入Transformer编码器中得到车辆变道意图特征，将获得的车辆变道意图特征输入GCN网络中，通过GCN网络表示周围车辆和目标车辆之间的空间关系，进一步提取特征； 将所述GCN网络进一步提取得特征输入由线性全连接层和激活函数构成的换道意图输出模块中，得到目标车辆向左换道、向右换道和保持当前道路直行三种行为意图中概率最大的行为意图； 若所述目标车辆换道意图的概率最大，则通过马尔可夫决策过程获得最大化的期望长期回报，找到最佳的换道时刻点，并发出提示。

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