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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利考虑时空交互信息的车辆多模态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：CN120126310B 。

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：202510195469.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权考虑时空交互信息的车辆多模态轨迹预测方法及系统是由靳立强;郭梦迪;滕飞;周研博;胡春岩设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑时空交互信息的车辆多模态轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑时空交互信息的车辆多模态轨迹预测方法及系统，涉及自动驾驶车辆轨迹预测领域。该方法包括：采集车辆行驶时的场景信息；选取时空注意力模型作为基模型，将场景信息导入基模型进行编码，得到融合时空注意力机制的编码信息以及周围车辆的社交网格信息；选取自动驾驶意图预测模型，融合编码信息和社交网格信息并输入至自动驾驶意图预测模型中，得到未来时域内自身车辆的意图预测概率；构建解码器；将拼接后的意图预测概率和编码信息输入至解码器，解码得到对应意图下的预测轨迹。本发明可实现对智驾车辆未来时刻的包括横向纵向动机的多模态轨迹预测，为车辆后续的路径规划和决策提供支持。

本发明授权考虑时空交互信息的车辆多模态轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑时空交互信息的车辆多模态轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集车辆行驶时的场景信息；所述场景信息包括自身车辆的轨迹信息以及同向行驶下相邻车道前后预定范围内的周围车辆的轨迹信息；所述场景信息I包括自身车辆的轨迹信息以及同向行驶下相邻车道前后预定范围内的周围车辆的轨迹信息： 自身车辆的轨迹信息； 其中，x表示车辆横坐标信息，y表示车辆纵坐标信息，分别为车辆在横纵两个方向上的速度分量，分别为车辆在横纵两个方向上的加速度分量，表示车道编号； 选取开源的时空注意力模型作为基模型，将所述场景信息导入所述基模型进行编码，得到融合时空注意力机制的编码信息以及周围车辆的社交网格信息；将所述场景信息导入所述基模型进行编码，具体包括： 将自身车辆的轨迹信息通过编码器进行嵌入式表征得到自身车辆的嵌入状态： 将周围车辆的轨迹信息通过编码器进行嵌入式表征得到周围车辆的嵌入状态： 式中，为多层感知机，为嵌入层的权重系数； 将自身车辆的嵌入状态和周围车辆的嵌入状态分别输入LSTM层进行轨迹特征编码得到各自的隐藏层特征向量： 式中，表示通过LSTM层进行编码；表示自身车辆经过LSTM编码后的隐藏层特征向量；表示周围车辆经过LSTM编码后的隐藏层特征向量； 选取开源的自动驾驶意图预测模型，融合编码信息和社交网格信息并输入至所述自动驾驶意图预测模型中，得到未来时域内自身车辆的意图预测概率P；所述未来时域内自身车辆的意图预测概率； 其中，表示纵向行驶意图概率，包含加速、保持车速、减速的概率；表示横向行驶意图概率，包含左换道、右换道、直行的概率； 构建解码器；将拼接后的意图预测概率P和编码信息输入至所述解码器，解码得到对应意图下的预测轨迹。

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