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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利一種多模態車輛軌跡預測方法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：CN114372570B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202111528362.4，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權一種多模態車輛軌跡預測方法是由田煒;韓帥;王松濤;鄧振文;黃禹堯;周斯泓;譚大藝設計研發完成，并于2021-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態車輛軌跡預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種多模態車輛軌跡預測方法，包括以下步驟：分別獲取預測車輛和周圍車輛在世界坐標系下的歷史運動軌跡，處理為在候選車道中心線坐標系下的歷史運動軌跡并進行編碼獲取歷史軌跡特征向量，同時獲取當前時刻預測車輛與周圍車輛的交互關系特征向量、意圖模態編碼和運動模態編碼；將意圖模態編碼、運動模態編碼、預測車輛的歷史軌跡特征向量以及當前時刻預測車輛與周圍車輛的交互關系特征向量進行拼接輸入LSTM解碼器，輸出預測車輛的多條預測軌跡以及對應的置信度標簽，置信度最高的預測軌跡為最佳軌跡。與現有技術相比，該方法無需標注數據集和采樣過程，全面描述車輛運動的預測軌跡分布并可進行長時預測；且具有較強的場景泛化能力。

本發明授權一種多模態車輛軌跡預測方法在權利要求書中公布了：1.一種多模態車輛軌跡預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：基于道路地圖分別獲取預測車輛和周圍多個車輛在世界坐標系下的歷史運動軌跡，并分別處理為預測車輛和各周圍車輛在候選車道中心線坐標系下的歷史運動軌跡； S2：分別對所述預測車輛和各周圍車輛在候選車道中心線坐標系下的歷史運動軌跡進行編碼，獲取預測車輛的歷史軌跡特征向量和各周圍車輛的歷史軌跡特征向量，并根據所述預測車輛的歷史軌跡特征向量和各周圍車輛的歷史軌跡特征向量獲取當前時刻預測車輛與周圍車輛的交互關系特征向量； S3：對所述候選車道中心線進行采樣，獲取預測車輛的歷史軌跡特征向量對應的意圖模態編碼，采用獨熱編碼獲取預測車輛在不同速度下的運動模態編碼； S4：將意圖模態編碼、運動模態編碼、預測車輛的歷史軌跡特征向量以及當前時刻預測車輛與周圍車輛的交互關系特征向量進行拼接作為LSTM解碼器的輸入，LSTM解碼器解碼輸出預測車輛的多條預測軌跡以及對應的置信度標簽，并通過訓練神經網絡選取一條與軌跡真值最匹配的預測軌跡； 所述S1包括以下步驟： S1.1：基于道路地圖獲取預測車輛和周圍多個車輛在世界坐標系下的歷史運動軌跡； S1.2：根據曼哈頓距離采用廣度優先的方式獲取預測車輛的候選車道中心線，并將預測車輛和各周圍車輛在世界坐標系下的歷史運動軌跡中的各軌跡點投影至候選車道中心線上，在候選車道中心線上分別找出距離每個軌跡點最近的點作為匹配點； S1.3：根據所述候選車道中心線和所述匹配點建立候選車道中心線坐標系，并獲取在候選車道中心線坐標系下的各軌跡點坐標，進而獲取預測車輛和各周圍車輛在候選車道中心線坐標系下的歷史運動軌跡； 獲取意圖模態編碼的過程具體為：在候選車道中心線上以當前時刻預測車輛在候選車道中心線上的匹配點為起點，按照固定長度間隔采樣，將所有采樣點相對起點的坐標構成向量，將所述向量通過多層感知器獲取意圖模態編碼； 所述LSTM解碼器的輸入為： 式中，ψlineM為候選車道中心線的集合；vline為從具體的候選車道中心線上采樣n個點構成的向量；MLP為多層感知器，WMLP為其對應參數；τline為預測車輛的歷史運動軌跡特征向量對應的意圖模態編碼，為所有時刻預測車輛的歷史運動軌跡特征向量，robs為當前時刻預測車輛與周圍車輛的交互關系特征向量，ψmN為N個獨熱編碼的集合，τm為預測車輛的運動模態編碼，為LSTM解碼器的輸入特征向量； 通過仲裁方法從所有輸出的預測車輛的預測軌跡中選取一條與軌跡真值最匹配的預測軌跡，所述仲裁方法具體為： 在確定意圖模態時，根據預測車輛未來的軌跡真值與候選車道中心線距離在曼哈頓閾值范圍內的點的數量從多到少將所有候選車道中心線進行排序，選擇在閾值范圍內的軌跡真值點數量最多的候選車道中心線作為當前的意圖模態；在確定運動模態時，在當前的意圖模態下，按照平均位置偏差最小的原則確定與軌跡真值最匹配的預測軌跡。

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同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239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”。