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龙图腾网获悉驭势(上海)汽车科技有限公司申请的专利道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质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：CN116824700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310801437.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质是由孙卓;张世娟设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质。道路参与者的运动行为预测方法，包括：获取M个临近周期采集到的环境感知数据；采用运动行为预测模型预测目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率，采用基于规则的预测方法预测目标道路参与者执行各种运动行为的第二预测概率；对各种运动行为对应的第一预测概率和第二预测概率进行数据融合，得到第三预测概率；根据第三预测概率确定目标道路参与者的预测运动行为。本公开实施例提供的方案融合基于运动行为预测模型和规则预测方法对各种运动行为的预测概率，使得运动行为的预测同时兼具了两种预测方法的长处，进而使得预测方法在各种场景下均具有良好的适应性。

本发明授权道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种道路参与者的运动行为预测方法，其特征在于，包括： 获取M个临近周期采集到的环境感知数据，M≥2；所述环境感知数据包括目标道路参与者的第一运动特征数据、相关道路参与者的第二运动特征数据和参照物的位置，其中所述相关道路参与者为直接影响所述目标道路参与者的运动行为的道路参与者，所述第一运动特征数据包括第一纵向速度、第一纵向加速度、第一侧向速度和第一侧向位置，所述第二运动特征数据包括第二纵向速度和第二纵向加速度；所述参照物的位置包括参照物的侧向位置； 根据所述环境感知数据中的至少部分，采用运动行为预测模型预测目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率，所述运动行为预测模型为预训练的循环神经网络模型，所述运动行为为所述目标道路参与者相对参照物所在目标车道的趋势行为； 根据所述环境感知数据中的至少部分，采用基于规则的预测方法预测所述目标道路参与者执行各种运动行为的第二预测概率；其中，所述基于规则的预测方法是基于查找表预测的，所述查找表用于确定不同的侧向速度阈值及对应的目标置信度； 对各种运动行为对应的第一预测概率和第二预测概率进行数据融合，得到所述目标道路参与者执行各种运动行为的第三预测概率； 根据各种运动行为对应的第三预测概率确定所述目标道路参与者的预测运动行为； 其中，所述根据所述环境感知数据中的至少部分，采用运动行为预测模型预测目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率，包括： 根据所述M个临近周期中所述第一运动特征数据中的至少部分，所述M个临近周期中第二运动特征数据中的至少部分和所述参照物的位置，采用所述运动行为预测模型预测所述目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率； 其中，所述根据所述M个临近周期中所述第一运动特征数据中的至少部分，所述M个临近周期中第二运动特征数据中的至少部分和所述参照物的位置，采用所述运动行为预测模型预测所述目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率，包括： 根据各临近周期中所述第一侧向位置和所述参照物的侧向位置，计算各临近周期中的第一侧向距离； 采用所述运动行为预测模型对所述M个临近周期中的第一纵向速度、第二纵向速度、所述第一纵向加速度、所述第二纵向加速度、所述第一侧向速度和对应的第一侧向距离处理得到所述第一预测概率。

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