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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率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：CN120561516B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511047938.3，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率預測方法是由張一鳴;廖睿軒;王浩設計研發完成，并于2025-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率預測方法，步驟包括：采集歷史時間序列的船舶軌跡數據，構建標準化動力學特征序列；基于船舶三自由度動力學模型推演物理軌跡演化特征，通過時序卷積編碼器提取數據驅動特征，并與物理特征權重動態融合；將融合后的特征輸入多層嵌套的高斯過程模塊，由深度高斯過程逐層對特征分布進行建模，最終輸出預測控制量的完整概率分布；基于預測得到的控制量分布進行采樣，通過三自由度動力學積分推演生成符合物理約束條件的未來軌跡分布，并定義聯合損失函數反向優化神經網絡參數。此種方法兼顧軌跡預測的精度、物理合理性及不確定性量化能力，可為水上交通智能化監控提供可靠支撐。

本發明授權一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率預測方法在權利要求書中公布了：1.一種自適應物理信息引導的船舶軌跡概率預測方法，其特征在于包括如下步驟： 步驟1，數據采集與預處理：采集歷史時間序列的船舶軌跡數據，推算航向角、航向角速率、加速度及航向角加速度，并進行歸一化處理以構建標準化動力學特征序列； 步驟2，自適應物理-數據聯合建模：基于船舶三自由度動力學模型推演物理軌跡演化特征，通過時序卷積Transformer編碼器TCT提取步驟1所獲標準化動力學特征序列的數據驅動特征，并依據物理與數據特征動態調整融合權重，實現自適應特征融合； 步驟3，基于深度高斯過程DGP的控制量概率預測：將融合后的特征輸入多層嵌套的高斯過程模塊，由深度高斯過程逐層對特征分布進行建模，并最終輸出預測控制量的完整概率分布； 步驟4，物理引導軌跡推演與優化：基于預測得到的控制量分布進行采樣，通過三自由度動力學積分推演生成符合物理約束條件的未來軌跡分布，并定義聯合損失函數，包括軌跡重建損失、深度高斯過程負對數似然損失及物理一致性損失，基于該聯合損失函數反向優化神經網絡參數，預測未來船舶軌跡。

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