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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识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：CN119761582B 。

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：202411898589.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统是由尹智帅;张智锋;彭陆亚静;张小伟;聂琳真;黎谦;段建成设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统，包括统一向量化处理获得目标车辆及其相邻车辆的时空特征表示；输入分层交互特征提取网络，获得全局层次多尺度交互特征；输入联合模型，并得到目标车辆的多模态行驶意图分布，从中选取高概率候选意图目标点；计算目标车辆在未来各时刻的加速度与前轮转角分布参数，并输入车辆运动学模型得到目标车辆的未来轨迹坐标，生成高质量多模态预测轨迹集；计算综合行车风险场，依据该风险场辨识未来时域内的行车风险分布，规划合适的车辆路径。本发明通过基于多模态轨迹预测构建综合行车风险场，实现定量辨识未来预测时域内行车环境的不确定性与潜在风险分布。

本发明授权基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取目标车辆及其相邻车辆的历史轨迹、静态道路结构信息，对获取的信息进行统一向量化处理，根据向量化处理后的历史轨迹获得目标车辆及其相邻车辆的时空特征表示； S2、将目标车辆及其相邻车辆的时空特征表示输入分层交互特征提取网络，分解为局部与全局两个层次，在局部层次中提取多车时空交互特征和车辆-道路交互特征，嵌入局部层次间的几何关系向量以实现局部与全局的信息融合，输出全局层次多尺度交互特征； S3、基于全局层次多尺度特征获得目标车辆的离散道路结构点及其连续偏移量，输入联合模型，通过联合模型获取离散道路结构点概率分布和连续偏移量概率分布，并根据离散道路结构点概率分布和连续偏移量概率分布计算得到目标车辆的多模态行驶意图分布，从中选取高概率候选意图目标点； S4、根据全局层次多尺度交互特征和高概率候选意图目标点计算目标车辆在未来各时刻的加速度与前轮转角分布参数，输入车辆运动学模型得到目标车辆的未来轨迹坐标，生成高质量多模态预测轨迹集； S5、根据高质量多模态预测轨迹与向量化处理后的静态道路结构信息计算综合行车风险场，并依据该综合行车风险场辨识未来时域内的行车风险分布，规划合适的车辆路径。

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武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；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”。

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