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龍圖騰網(wǎng)獲悉吉林大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于LSTM-GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN116304969B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310076393.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)基于LSTM-GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法是由孟志偉;張素民;何睿;支永帥;楊志設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于LSTM-GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于LSTM?GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法，所述車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)模型包括輸入模塊、編碼器、交互特征提取模塊、道路信息特征提取模塊和解碼器。輸入模塊為目標(biāo)車(chē)輛和周?chē)煌ㄜ?chē)輛的歷史軌跡，編碼器對(duì)輸入的歷史軌跡進(jìn)行編碼，交互特征提取模塊用于提取車(chē)輛與車(chē)輛之間的交互影響，道路信息特征提取模塊提取道路結(jié)構(gòu)信息。本發(fā)明提出的預(yù)測(cè)方法考慮了道路結(jié)構(gòu)信息對(duì)車(chē)輛預(yù)測(cè)軌跡的影響，在融合特征向量的基礎(chǔ)上加入了高斯噪聲，并引入了多樣性損失函數(shù)。本發(fā)明有效提高了未來(lái)軌跡的預(yù)測(cè)精度，并提高了預(yù)測(cè)軌跡的社會(huì)可接受性和合理性。

本發(fā)明授權(quán)基于LSTM-GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于LSTM-GNN考慮道路信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取車(chē)輛軌跡信息，按照時(shí)間序列順序提取車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)集中車(chē)輛的信息，目標(biāo)車(chē)輛的軌跡要有3s的歷史軌跡和5s的未來(lái)軌跡，目標(biāo)車(chē)輛的軌跡長(zhǎng)度至少1000米，此外，周?chē)煌ㄜ?chē)要有3s的歷史軌跡； S2：對(duì)S1獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理： S3：編碼器對(duì)歷史軌跡信息進(jìn)行編碼，編碼器由n+1個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)組成，其輸入為目標(biāo)車(chē)輛歷史軌跡和周?chē)?chē)輛歷史軌跡，輸出為編碼后的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)特征向量 其中，基于LSTM的編碼器的構(gòu)建過(guò)程具體為如下： S3.1：被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp的歷史軌跡為其中為被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp在t1時(shí)刻的坐標(biāo)，用表示，t1∈{1,2,3}；周?chē)煌ㄜ?chē)vi的歷史軌跡為 其中為周?chē)煌ㄜ?chē)vi在t1時(shí)刻的坐標(biāo)，用表示；周?chē)煌ㄜ?chē)vi∈{v1,…,vn}，其中n為被預(yù)測(cè)車(chē)輛vi周?chē)煌ㄜ?chē)的數(shù)量；被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp的未來(lái)預(yù)測(cè)軌跡為其中為被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp在t2時(shí)刻的預(yù)測(cè)坐標(biāo)，用表示，t2∈{4,5,6,7,8}；被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp的未來(lái)真實(shí)軌跡定義為 其中為被預(yù)測(cè)車(chē)輛vp在t2時(shí)刻的真實(shí)坐標(biāo)，用表示； S3.2：使用多層感知機(jī)MLP來(lái)嵌入車(chē)輛vj的歷史軌跡位置信息，以獲得定長(zhǎng)向量其中vj∈{vp,v1,…,vn}； 其中，是具有ReLU非線(xiàn)性激活函數(shù)的嵌入函數(shù)，Wee是嵌入權(quán)重； S3.3：將車(chē)輛vj歷史軌跡信息和定長(zhǎng)向量輸入到編碼器LSTM中，得到動(dòng)力學(xué)特征向量編碼過(guò)程如下式所示： 其中，Wencoder是LSTM的權(quán)重； S4：基于CNN-LSTM提取道路信息特征向量LF，利用1D-CNN和LSTM模型實(shí)現(xiàn)對(duì)道路結(jié)構(gòu)信息的編碼； S4.1：根據(jù)目標(biāo)車(chē)輛當(dāng)前的位置來(lái)定義候選車(chē)道，首先，在距離目標(biāo)車(chē)輛質(zhì)心的搜索半徑10米內(nèi)搜索車(chē)道段，然后，向前和向后來(lái)擴(kuò)展車(chē)道段，直到車(chē)道線(xiàn)的長(zhǎng)度達(dá)到要求的長(zhǎng)度； S4.2：確定周?chē)?chē)輛所在的車(chē)道，將周?chē)煌ㄜ?chē)所在車(chē)道的觀(guān)測(cè)信息依次輸入到1D-CNN和LSTM進(jìn)行編碼，如下式所示： 其中，是利用1D-CNN和LSTM編碼的車(chē)道信息特征向量，表示周?chē)煌ㄜ?chē)vi所在的車(chē)道； S4.3：生成車(chē)道信息特征向量LF，利用注意力權(quán)重ωi對(duì)周?chē)煌ㄜ?chē)所在車(chē)道的編碼信息特征向量進(jìn)行融合處理，如下式所示： S5：將編碼后的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)特征向量和車(chē)輛與車(chē)輛之間的交互特征向量IF進(jìn)行拼接，然后再與道路信息特征向量LF融合，然后在IF和LF融合特征向量的基礎(chǔ)上加入隨機(jī)噪聲z，此處采用高斯分布混合噪聲； 其中，車(chē)輛與車(chē)輛之間交互特征向量IF的計(jì)算步驟如下： S5.1：圖結(jié)構(gòu)用G＝V,E表示，節(jié)點(diǎn)定義為V＝{vp,v1,…,vi,…,vn}，邊定義為E∈V×V；由于圖是有向圖，節(jié)點(diǎn)vp與節(jié)點(diǎn)vi之間的邊與節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vp之間的邊是不一樣的，可將邊E表示為： 其中，表示節(jié)點(diǎn)vp到節(jié)點(diǎn)vi的有向邊，節(jié)點(diǎn)vi緊鄰節(jié)點(diǎn)vp，且節(jié)點(diǎn)vi的行為會(huì)影響節(jié)點(diǎn)vp的行為；表示節(jié)點(diǎn)vi到節(jié)點(diǎn)vp的有向邊； S5.2：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN建模車(chē)輛與車(chē)輛之間的交互作用，用下式表示： 其中，IF表示車(chē)輛與車(chē)輛之間的交互特征向量，GNNinter是兩層GNN網(wǎng)絡(luò)組成的交互特征編碼器，為車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)特征向量，表示在t1時(shí)刻圖結(jié)構(gòu)的邊； S6：利用LSTM網(wǎng)絡(luò)解碼輸出多模態(tài)未來(lái)軌跡，將加入隨機(jī)噪聲z后的融合特征輸入到解碼器中，以生成多模態(tài)的未來(lái)軌跡； S7：使用多樣性損失函數(shù)來(lái)訓(xùn)練基于LSTM-GNN考慮道路結(jié)構(gòu)信息的車(chē)輛軌跡多模態(tài)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)在分布中任意采樣一個(gè)隨機(jī)噪聲以生成k種可能的預(yù)測(cè)軌跡，并根據(jù)L2歐式距離選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)軌跡。

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