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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于驾驶风格的自动驾驶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：CN119577968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411653435.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法是由崔亚平;潘孟铨;何鹏;吴大鹏;王汝言设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：利用传感器和车载系统采集车辆的历史轨迹数据；对数据进预处理，以确保数据的连续性和精度；利用车辆轨迹信息构建时空交通图，构建驾驶风格特征提取模块从预处理后的轨迹数据中提取驾驶风格特征；构建空间子注意力子层和时间卷积子层对轨迹数据进行处理，得到车辆之间的交互特征；风格注意力模块动态生成注意力权重，根据不同驾驶风格引导解码模块预测未来轨迹；本发明适用于自动驾驶系统，能够有效提高轨迹预测精度和行车安全性。

本发明授权基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤： S1：通过传感器和车载系统采集车辆的历史轨迹数据，并对车辆历史轨迹数据进行预处理； S2、采用车辆运动信息将驾驶场景建模为一个无向时空交通图； S3、采用图模型从车辆轨迹数据中提取驾驶员的驾驶特征，通过Softmax分类得到不同的驾驶风格特征； S4、采用时空图Transformer模型处理车辆间的交互和时间依赖性，得到包含时间和空间信息之间的耦合关系的轨迹特征； S5、构建风格注意力模块以捕捉不同驾驶风格下的轨迹特征变化，动态调整轨迹特征注意力的分配，得到不同驾驶风格下的轨迹特征变化，进而预测车辆的未来轨迹； 在步骤S2中，利用车辆运动信息将驾驶场景建模为一个无向时空交通图： 其中，表示车辆节点集合，表示时刻第辆车，和分别表示车辆的数量和历史轨迹时间段；表示连接节点之间的边集合； 连接节点之间的边集合包括空间边集和时间边集，其分别表示为： 空间边集表示同一帧内不同车辆之间的虚拟连接关系，时间边集表示同一车辆连续帧间的时间关系； 在步骤S3中，利用度中心性和紧密中心性衡量不同驾驶行为的可能性和强度，从而反映驾驶员的驾驶风格，其中，度中心性和紧密中心性分别表示为： 其中，表示车辆，表示第辆车的邻域车辆集合，表示车辆和车辆之间欧氏距离路径； 根据时刻的时空交通图，将所选的特征分为运动状态和驾驶风格状态，车辆节点的状态由其邻居节点的隐藏状态，周围车辆节点的特征和特征的隐藏状态决定，表示为： 其中，表示激活函数，，和是三个可训练权重矩阵； 车辆的隐状态通过在固定的时间步长上扩展递归来获得，使用Softmax来估计驾驶风格的概率分布，并确定的风格类别，并将上述不同驾驶风格经过one-hot编码处理为，使用表示攻击型车辆，表示保守型车辆，其计算公式为： 其中，分别表示目标车辆在和时刻下邻居节点的隐藏状态，表示第辆车邻域车辆集合，表示双曲正切函数，表示特征集合，表示驾驶风格的概率分布。

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