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龙图腾网获悉狗熊机器人有限公司申请的专利一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为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：CN119578658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411789829.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为预测方法及系统是由兰恩樑;刘健设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为预测方法及系统，方法首先获取样本自动驾驶车辆的多模态驾驶数据并进行预处理；对不同模态的数据进行特征提取，并基于跨模态注意力机制加权融合；构建初始动态图网络模型和交通参与物行为模型，将交通参与物行为作为节点，确定节点间的交互关系，并动态更新边的权重，得到更新后的动态图网络模型。基于注意力机制，计算交通参与物对周围障碍物的注意力分布，并构建多模态特征向量，输入至动态图网络模型中，得到更新后的节点特征；根据更新后的节点特征构建高层决策模型，并将待测自动驾驶车辆的多模态数据输入该模型生成结果。本发明通过融合多模态数据，提高自动驾驶车辆行为预测的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的自动驾驶车辆行为预测方法，其特征在于，包括： 获取样本自动驾驶车辆的多模态驾驶数据，并对所述多模态驾驶数据进行数据预处理，得到预处理数据；所述多模态驾驶数据包括：运动数据、道路数据、交通参与物数据和环境数据； 分别对不同模态的所述预处理数据进行特征提取，得到各个模态的数据特征，并基于跨模态注意力机制方法对所述数据特征进行加权融合，得到融合特征； 构建初始动态图网络模型和交通参与物行为模型；所述交通参与物行为模型的输出为交通参与物行为； 将所述交通参与物行为作为所述初始动态图网络模型中的节点，并将节点之间的边确定为交互关系，并根据所述融合特征动态更新边的权重，得到更新后的动态图网络模型； 基于注意力机制，根据所述更新后的动态图网络模型计算交通参与物对周围邻近障碍物的注意力分布； 根据所述节点的特征和所述注意力分布构建多模态特征向量，并将所述多模态特征向量输入至所述动态图网络模型中，得到更新后的节点的特征； 根据所述更新后的节点的特征构建高层决策模型，并将待测自动驾驶车辆的多模态驾驶数据输入至所述高层决策模型中，得到预测结果。

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