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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116552567B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310612318.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W60/00；該發(fā)明授權(quán)一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由黃巖軍;杜嘉彤;白玉龍;羅爾派;陳虹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取預(yù)測(cè)主車和周圍車輛的歷史軌跡；構(gòu)建軌跡預(yù)測(cè)模型，包括輸入模塊、目標(biāo)編碼模塊、交互編碼模塊和解碼模塊，其中，輸入模塊對(duì)軌跡進(jìn)行編碼和添加位置信息，得到軌跡特征，目標(biāo)編碼模塊預(yù)測(cè)主車的軌跡特征進(jìn)行處理得到目標(biāo)編碼特征，交互編碼模塊對(duì)預(yù)測(cè)主車和周圍車輛的軌跡特征進(jìn)行處理得到交互編碼特征，解碼模塊基于目標(biāo)編碼特征和交互編碼特征進(jìn)行解碼，得到預(yù)測(cè)的未來(lái)軌跡；對(duì)軌跡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后用于L3高速自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有適用于所有高速場(chǎng)景、計(jì)算效率高、缺失目標(biāo)物時(shí)仍可預(yù)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種L3高速自動(dòng)駕駛的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 在L3高速自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，獲取預(yù)測(cè)主車和周圍車輛的歷史軌跡； 構(gòu)建軌跡預(yù)測(cè)模型，所述軌跡預(yù)測(cè)模型包括輸入模塊、目標(biāo)編碼模塊、交互編碼模塊和解碼模塊，其中，所述輸入模塊對(duì)軌跡進(jìn)行編碼和添加位置信息，得到軌跡特征，所述目標(biāo)編碼模塊基于多頭注意力機(jī)制對(duì)預(yù)測(cè)主車的軌跡特征進(jìn)行處理得到目標(biāo)編碼特征，所述交互編碼模塊基于多頭注意力機(jī)制對(duì)預(yù)測(cè)主車和周圍車輛的軌跡特征進(jìn)行處理得到交互編碼特征，所述解碼模塊基于目標(biāo)編碼特征和交互編碼特征進(jìn)行解碼，得到預(yù)測(cè)的未來(lái)軌跡；所述目標(biāo)編碼模塊將預(yù)測(cè)主車的軌跡特征送入多頭注意力機(jī)制中，并利用殘差模塊和批量歸一化模塊減少其誤差，再將其送入前饋網(wǎng)絡(luò)和歸一化層得到目標(biāo)編碼特征；所述交互編碼模塊中，預(yù)測(cè)主車的軌跡特征被送入批量歸一化模塊，周圍車輛的軌跡特征進(jìn)行連接后送入線性層，輸出后的特征輸入到多頭注意力機(jī)制當(dāng)中，其中預(yù)測(cè)主車的軌跡特征作為注意力機(jī)制的詢問(wèn)矩陣Q，周圍車輛的軌跡特征作為注意力機(jī)制的關(guān)鍵詞矩陣和價(jià)值矩陣K和V，并使用殘差網(wǎng)絡(luò)將周圍車輛的軌跡特征與多頭注意力機(jī)制的結(jié)果進(jìn)行加和，后送入前饋網(wǎng)絡(luò)、歸一化層和一層目標(biāo)編碼模塊，得到交互編碼特征； 利用歷史軌跡對(duì)軌跡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并基于訓(xùn)練完成的軌跡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行L3高速自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的交互增強(qiáng)軌跡預(yù)測(cè)。

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