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龙图腾网获悉中汽研汽车检验中心(天津)有限公司申请的专利基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护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：CN121598212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610122435.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护方法及系统是由朱海涛;刘磊;侯志平;郭庆祥;李金柱;李梦琦;刘灿灿;孙佳伟;张斌;田威;李文博;徐文达;刘伟东设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护方法及系统。智能安全防护方法包括：实时构建结构化的时空异构图；根据时空异构图输出本车节点的时序增强特征向量；根据时序增强特征向量，输出本车与目标车的预测轨迹；根据本车与目标车预测轨迹，判断存在碰撞风险时，识别碰撞风险特征；根据识别的碰撞风险特征预测碰撞类型；根据识出的碰撞类型，根据预设防护策略，实时解算形成用于分级触发的控制指令序列；在碰撞时间前根据控制指令序列分级触发、执行预设安全防护动作。本发明克服了现有技术对碰撞类型识别不精确、防护策略单一的缺陷，实现碰撞风险的早期精准辨识与分级差异化防护。

本发明授权基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轨迹预测与碰撞态势辨识的智能安全防护方法，其特征在于，包含： 以本车及其实时获取的感知范围内的交通参与者作为节点，以节点间的潜在交互关系作为有向边，实时构建结构化的表征动态交通场景的时空异构图； 使用GAT-Transformer预测模型，根据实时的时空异构图以及节点特征向量，输出本车节点的时序增强特征向量；该时序增强特征向量深度融合本车节点自身运动历史信息及其与周边环境的空间交互信息；使用条件变分自编码器根据所述时序增强特征向量进行轨迹预测，输出本车与目标车的多条预测轨迹，每条预测轨迹包括一个置信度； 根据本车与目标车的预测轨迹，判断存在碰撞风险时，识别碰撞风险特征；根据识别出的碰撞风险特征构建多维判断特征向量输入多层感知机处理，利用多层感知机输出的碰撞类型的概率分布的最大概率，确定碰撞类型； 根据识别出的碰撞类型，根据预设防护策略，通过实时决策引擎实时解算防护装置的动作时间，形成用于分级触发的控制指令序列；在碰撞时间前根据控制指令序列分级触发、执行预设安全防护动作； 采用基于预设规则的动态连接策略构建表征节点间的潜在交互关系的有向边；所述预设规则包括： 空间邻近规则：若两节点的欧氏距离小于阈值，则在两节点间建立双向边； 车道拓扑规则：基于高精地图或视觉感知的车道线信息，若两节点处于同一车道、相邻车道或存在路径冲突的车道，则建立连接边； 每条有向边携带从源节点指向目标节点的标准化相对运动信息，即边特征，作为评估交互强度的依据： ； 其中，分别表示源节点相对于目标节点，在二维坐标、速度以及航向角上的差值； 所述条件变分自编码器，进行轨迹预测时，使用先验网络，根据时序增强特征向量生成隐变量分布，从中采样个隐变量，将每个隐变量与时序增强特征向量一起输入解码器，生成未来步的轨迹，同时为每条轨迹输出一个原始置信度分数，根据原始置信度分数，通过Softmax函数归一化为概率，得到置信度； =； ，； 其中，表示未来第1时间步到第时间步的轨迹二维位置的横坐标及纵坐标，是求和符号∑中的循环变量，代表从第1条到第条轨迹中任意一条轨迹的原始置信度分数。

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