吉林大學靳立強獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種基于條件融合的交通參與者不確定性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：CN120164320B 。
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：202510195470.6，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于條件融合的交通參與者不確定性軌跡預測方法是由靳立強;郭夢迪;滕飛;胡春巖;周研博設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于條件融合的交通參與者不確定性軌跡預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于條件融合的交通參與者不確定性軌跡預測方法，涉及自動駕駛車輛軌跡預測領域。該方法通過采集交通場景中各參與者在過去預定時長的狀態信息和車道信息并將其打包成嵌入向量序列，將嵌入向量序列映射為潛在數組，將潛在數組和嵌入向量序列輸入至編碼網絡中，得到高維深度表征信息；將高維深度表征信息輸入至擴散模型中對其訓練；使用訓練后的擴散模型生成目標的預測軌跡，多次采樣得到考慮不確定性的軌跡預測結果。本方案融合深度神經網絡對場景信息的高維表征以及擴散模型多次采樣生成的概率特性，刻畫車輛在同樣歷史條件下可能出現的多種未來軌跡分支，為復雜交通場景下的自動駕駛決策和路徑規劃提供可靠的基礎。
本發明授權一種基于條件融合的交通參與者不確定性軌跡預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于條件融合的交通參與者不確定性軌跡預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 采集交通場景中各參與者在過去預定時長的狀態信息和車道信息； 將所述狀態信息、車道信息打包成嵌入向量序列X，將嵌入向量序列X映射為潛在數組Z，將所述潛在數組Z和嵌入向量序列X輸入至編碼網絡中，得到高維深度表征信息C；所述編碼網絡由若干層編碼器堆疊，每層編碼器各自包含交叉注意力模塊與潛在自注意力模塊； 將所述高維深度表征信息C輸入至開源的擴散模型中，完成對擴散模型的訓練； 使用訓練后的擴散模型生成目標的預測軌跡，并通過多次采樣得到考慮不確定性的軌跡預測結果。
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吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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