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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116912661B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310892764.5，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法及系統是由李煊鵬;盧一凡;薛啟凡設計研發完成，并于2023-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法及系統，首先獲取目標軌跡信息及所在場景的矢量地圖信息；對地圖信息進行處理提取地圖信息特征；再提取鄰近目標軌跡，將目標歷史軌跡數據、鄰近目標軌跡輸入到時序神經網絡編碼器中提取特征；再基于不變性原理進行車輛終點預測，得到預測的軌跡終點；將預測的軌跡終點編碼，與交互特征、地圖特征和歷史軌跡特征級聯輸入到時序神經網絡解碼器中補全剩余的未來軌跡點；將多個源域共同訓練，得到各數據域的終點重構損失、軌跡偏差損失和kl散度損失求平均，與不變性原理損失疊加形成最終損失，最后實現目標軌跡預測，提升模型的安全性和在未知域的準確性。

本發明授權一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種具備域泛化能力的目標軌跡預測方法，其特征在于，包括如下步驟: S1，獲取訓練數據：獲取目標軌跡信息以及所在場景的矢量地圖信息； S2，地圖信息處理：將步驟S1獲得的地圖信息輸入地圖信息處理模塊抽取道路中心線信息，構建道路多邊形，對鄰近道路進行搜索后按照地圖相關距離排序，再輸入到長短期記憶網絡提取地圖信息特征； S3，時序網絡編碼：提取鄰近目標軌跡，將目標歷史軌跡數據、鄰近目標軌跡輸入到時序神經網絡編碼器中提取特征； S4，基于不變性原理的車輛終點預測：將步驟S3輸出的地圖特征與歷史軌跡特征和軌跡終點特征級聯輸入到基于不變性原理的終點預測模塊，得到預測的軌跡終點；所述步驟中包括不變性原理損失、KL散度損失和終點重構損失，不變性原理損失公式如下， 其中，w為線性分類器，Ф為該終點預測模塊，Re為環境e下終點預測值與真值的偏差，n為源域個數； S5，補齊剩余軌跡點：時序神經網絡編碼器輸出的鄰近車目標軌跡特征經過社會池化模塊提取交互特征；將步驟S4預測的軌跡終點編碼，與交互特征、地圖特征和歷史軌跡特征級聯輸入到時序神經網絡解碼器中補全剩余的未來軌跡點； S6，參數優化：將多個源域共同訓練，得到各數據域的終點重構損失、軌跡偏差損失和kl散度損失求平均，與不變性原理損失疊加形成最終損失； S7，目標軌跡預測：最終歷史軌跡數據輸入到模型中，先對終點預測模塊的分布進行采樣生成軌跡點，再補全剩余軌跡點，完成車輛未來軌跡預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區四牌樓2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。