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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇大學(xué)申請的專利基于MATT-GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114655247B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(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)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210117542.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W60/00；該發(fā)明授權(quán)基于MATT-GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)是由劉擎超;劉佳奇;張鑫;熊曉夏;蔡英鳳;陳龍;王海;梁軍;景鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于MATT-GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于MATT?GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)，該預(yù)測方法首先構(gòu)建多注意力譜時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后將實(shí)時(shí)采集的周圍交通場景車輛信息輸入訓(xùn)練后的多注意力譜時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出被預(yù)測車輛的未來軌跡；所述多注意力譜時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括編碼器、GRU層、MT?stem層和解碼器，MT?stem層由n個(gè)MT?stem模塊組，MT?stem模塊使得周邊車輛間的時(shí)空特征得到充分提取；本發(fā)明能精準(zhǔn)預(yù)測復(fù)雜交通場景下對周邊車輛軌跡。

本發(fā)明授權(quán)基于MATT-GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于MATT-GNN的周邊車輛軌跡預(yù)測方法，其特征在于： 構(gòu)建多注意力譜時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：將車輛歷史軌跡數(shù)據(jù)與道路特征相結(jié)合，基于LSTM編碼器進(jìn)行編碼得到特征，構(gòu)建每輛車的鄰接矩陣；鄰接矩陣輸入GRU層，構(gòu)建圖G及其相關(guān)聯(lián)的鄰接權(quán)重矩陣W；把圖G作為由n個(gè)MT-stem模塊組成的MT-stem層的輸入，把n個(gè)MT-stem模塊的輸出連接并送到GLU和全連接層，輸出訓(xùn)練損失和軌跡預(yù)測值，并與圖卷積核θj后進(jìn)行求和，獲得第j個(gè)通道的輸出值，連接每個(gè)輸出通道得到結(jié)果Z；最后，通過LSTM解碼器進(jìn)行解碼； 將實(shí)時(shí)采集的周圍交通場景車輛信息輸入訓(xùn)練后的多注意力譜時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出被預(yù)測車輛的未來軌跡；其中n≥1； 所述MT-stem模塊使得周邊車輛間的時(shí)空特征得到充分提取，具體地：圖G變換成譜矩陣表示，將譜矩陣放入多頭注意力Seq2seq模塊，將譜矩陣中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征張量分量變換到頻域，再被送到一維卷積和GLU子層，以捕獲特征模式；接著，將獲得特征模式的張量放入一個(gè)線性變換，再輸入到放縮點(diǎn)積注意力，將m次的放縮點(diǎn)積注意力結(jié)果進(jìn)行拼接，再進(jìn)行一次線性變換，并轉(zhuǎn)換回時(shí)域；然后對譜矩陣進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)，在譜矩陣表示上應(yīng)用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并執(zhí)行逆運(yùn)算，最后經(jīng)輸出層輸出訓(xùn)練損失和軌跡預(yù)測值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江蘇大學(xué)，其通訊地址為：212013 江蘇省鎮(zhèn)江市京口區(qū)學(xué)府路301號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。