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龙图腾网获悉浙江有鹿机器人科技有限公司申请的专利基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法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：CN119781485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510282830.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法是由王景珂;王明祎;叶腾驹;郑仁杰;夏熙;夏泽韬;刘杰设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法，所述方法包括：获取当前车辆智能体的数据，对数据进行预处理；对智能体轨迹进行离散化并构建运动标记词汇库；将智能体轨迹与地图信息输入基于Transformer架构的时序自回归轨迹生成模型并利用自回归方式进行轨迹预测；利用强化学习方法对模型进行微调；生成智能体未来轨迹。本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果是：能够显著提升预测精度与稳定性、能够显著提升对智能体之间交互的建模能力、强化学习通过与环境的持续互动，利用奖惩机制动态调整智能体的行为策略，鼓励智能体选择更加安全和有效的路径，避免因训练数据的不完全性而引发的潜在危险行为。

本发明授权基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法在权利要求书中公布了：1.基于时序自回归模型的自动驾驶轨迹预测与规划方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前车辆智能体的数据，对数据进行预处理； 对智能体轨迹进行离散化并构建运动标记词汇库，具体包括： 通过归一化每个智能体的轨迹，使其相对于初始时刻的位置和朝向进行标准化处理； 将轨迹在坐标轴上相邻两点的坐标差值作为增量动作，通过对每个坐标轴进行均匀量化，将增量动作离散化为一系列预定义的离散值，这些离散值组合形成离散化的动作词汇； 将每个连续的轨迹增量映射到一个对应的索引，从而将轨迹的连续动作转化为离散的标记序列； 将每个坐标的增量动作对应的索引合并为单一的索引值，作为运动标识符； 将智能体轨迹与地图信息输入基于Transformer架构的时序自回归轨迹生成模型并利用自回归方式进行轨迹预测，具体包括： 通过编码器接收场景初始状态信息，该信息包含交通信号灯状态、地图拓扑信息及所有交通参与者的历史轨迹数据等，编码器对这些信息进行编码生成一个共享的场景嵌入； 基于上一时刻的输出和固定不变的场景嵌入部分，预测当前时间步所有智能体的行为； 解码器通过在每个预测步骤中输入一组运动标识符和上述生成的场景嵌入，生成场景中智能体数量N个输出标识符的分布； 利用强化学习方法对模型进行微调； 生成智能体未来轨迹。

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