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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利车辆轨迹预测方法、自动驾驶系统、车辆及存储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：CN116052102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310001941.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车辆轨迹预测方法、自动驾驶系统、车辆及存储介质是由严旭设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆轨迹预测方法、自动驾驶系统、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，提供了一种车辆轨迹预测方法、自动驾驶系统、车辆及存储介质，先获取车辆的图像数据，根据车辆的图像数据，生成车辆的鸟瞰图；然后利用随机时间残差更新模型算法进行车辆的轨迹预测；在进行鸟瞰图视角特征图的生成时，首先用一个编码器将t时刻各个摄像头进行处理获得图像特征以及深度概率；然后将图像特征结合深度概率组合成三维特征；最后将三维特征在竖直维度投影到一定区域面积的平面中形成自车周围的鸟瞰特征图。本发明能够更加紧凑的将各个摄像头图像进行处理，使得各个摄像头图像联系更加紧密，且不依赖于成本高昂的高精地图，成本更低。

本发明授权车辆轨迹预测方法、自动驾驶系统、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆轨迹预测方法，其特征在于：先获取车辆的图像数据，根据所述车辆的图像数据，生成车辆的鸟瞰图；然后利用随机时间残差更新模型算法进行车辆的轨迹预测；所述利用随机时间残差更新模型算法进行车辆的轨迹预测的方法，包括以下步骤： B1、用编码器将高分辨率鸟瞰视图状态进行处理，得到50*50分辨率的低分辨率特征空间； B2、使用卷积神经网络对前三个编码状态推断出第一个潜在变量y1； B3、使用由ConvGRU和卷积块的合而成的循环神经网络，将随机潜变量zt在每个时间段内从各自的编码状态中推断出来； B4、基于状态动力学yt和随机潜变量zt+1，用fθ函数预测动力学中的残余变化，并将其添加到yt中以获得yt+1； B5、从每个yt状态以gθ的原始分辨率进行预测； B6、从状态预测中解码预测轨迹 获得所述yt+1的过程中，包括以下步骤： C1、从前一个状态的潜在变量中学习到的正态分布中采样，由随机潜在变量zt+1引入随机性，公式表示为： zt+1～Nμθyt,σθytI2 C2、给定zt+1，通过残差更新确定潜在变量yt和yt+1之间的依赖关系，公式表示为： yt+1＝yt+fθyt，zt+13 其中，fθ是一个小型CNN，用于学习对yt的残差更新；从相应的潜在变量中学习未来轨迹的分布，作为具有恒定对角方差的正态分布：最初的潜在变量通过假设标准高斯先验条件中推断得到：y1～N0，I； 在解码所述预测轨迹时，鸟瞰视图状态s1：T、输出模式ot、潜在变量z1:T和y1:T的联合概率为： pzt，yt|yt-1＝pyt|yt-1，ztpzt|yt-15 式中，pyt|yt-1,zt中的yt和yt-1的关系通过公式3中的随机潜在残差确定，公式4中pot|st的输出模态ot是以有监督的方式通过确定性解码器从st学习得到； 从ps1：T，o1：T对应的输出模式中最大化鸟瞰视图状态概率，学习深度变分推理模型q，推理模型q由参数化，分解如下： 式中k为条件先验帧的数量，作为残差更新qyt|yt-1,zt与pyt|yt-1，zt相等，通过保持或移除zt对o1：t的依赖性，获得模型的两个版本。

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