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龙图腾网获悉江西五十铃汽车有限公司申请的专利基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119840643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510317275.6，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法及系统是由马淑妨;林小刚;方明耀;王晓亮;徐炜;宋文;贺小明;彭宏锐;闵鹏设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法及系统，该方法包括：当车辆在道路上行驶的过程中，通过传感器模块获取若干道路参与者的历史轨迹并进行历史轨迹编码，得到智能体网络；以及获取高清地图并进行编码，得到车道图网络；将智能体网络与车道图网络进行聚合，得到对称场景网络，并计算车辆与任意道路参与者之间的相对位置，通过多层感知机进行编码得到相对位置嵌入，聚合至对称场景网络中；通过基于场景自适应的解码器进行数据解码，得到道路参与者在未来时刻的运动轨迹。本发明解决了现有技术中以智能体为中心的建模方案在观察窗口向前滑动时需要对输入进行重新归一化和重新编码，导致在线预测期间存在冗余计算的问题。

本发明授权基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的自适应迭代轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 当车辆在道路上行驶的过程中，通过预设的传感器模块获取若干道路参与者的历史轨迹并进行历史轨迹编码，得到智能体网络； 通过所述传感器模块获取行驶过程中外围的高清地图并进行编码，将每条道路分割为多个车道段，以车道段的折线质心作为轨迹锚点，并通过端点位移矢量计算航向角，得到车道图网络； 将所述智能体网络与所述车道图网络进行聚合，得到对称场景网络，并计算车辆与任意道路参与者之间的航向差、相对方位角及距离，通过多层感知机进行编码得到相对位置嵌入并融合至所述对称场景网络中； 通过基于场景自适应的解码器生成初始轨迹锚点与轨迹特征，并基于循环细化策略沿着轨迹特征选取一定数量的轨迹锚点，以自适应半径检索轨迹锚点附近的上下文，具体包括将轨迹划分成N个车道段，并选择每个车道段的终点作为轨迹锚点，对轨迹进行迭代优化，输出所述道路参与者在未来时刻的优化运动轨迹；具体包括： 根据目标智能体的实时速度动态调整轨迹锚点的检索半径，满足关系式，其中随迭代次数的递增使轨迹变得更加准确而减小半径检索范围，为目标智能体的速度； 通过循环神经网络GRU处理迭代轨迹嵌入，生成预测质量分数，当达到预设阈值或迭代次数超过最大值时终止细化； 其中，对轨迹进行迭代优化的过程，包括： 将轨迹划分成N个轨迹段也即N个车道段，并进行N次轨迹细化迭代，N等于轨迹锚点的数量，即每个轨迹段对应一个轨迹锚点，在对每个轨迹段进行优化时，仅适用对应轨迹锚点检索到的上下文进行轨迹细化以增强局部上下文融合；在一次迭代结束后，更新的轨迹与轨迹嵌入将用于启动另一次细化迭代； 其中，细化迭代次数根据当前的预测质量分数与剩余的预测细化改进进行动态调整，当前的预测质量通过预测质量分数进行量化，表达式为：，其中表示所有迭代中最大的预测误差，表示所有迭代中最小的预测误差； 其中，判断是否需要进行另一次轨迹细化迭代，其输入包括：初始轨迹预测模型、轨迹细化模型、质量分数解码器、智能体历史轨迹、场景上下文c、质量分数阈值、轨迹细化阶段中最大细化迭代次数；其输出包括：目标智能体的未来轨迹以及相应的轨迹概率p。

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