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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试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：CN119939405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510422881.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试方法是由田佳航;徐学东;杨莹;杨利民;李昱霖;高青松;董晗;王雨;米泓瑜;周尧设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理领域，本发明公开了自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试方法；包括预先分割真实道路环境并根据分割系数的计算获取道路小段的等级，根据等级对小段进行资源分配且采集多源异构数据；在Transformer模型中引入重要性优化，生成个体的可能预测轨迹，使用可能预测轨迹构建图数据，引入Autoencoder异常检测机制，筛选出高风险轨迹，并输出高风险场景；将道路几何模型与高风险场景结合形成场景库，在仿真平台中加载场景并进行自动驾驶测试，结合实车测试数据进行虚实数据交叉验证，获取算法的性能评估；实现自动驾驶过程中的行人轨迹预测与紧急制动。

本发明授权自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶平台中行人轨迹预测与紧急制动的测试方法，其特征在于，包括： 步骤S1：预先分割真实道路环境并根据分割系数的计算获取道路小段的等级，根据等级对小段进行资源分配且采集多源异构数据； 步骤S2：在Transformer模型中引入重要性优化，生成个体的可能预测轨迹，使用可能预测轨迹构建图数据，GNN模型通过处理图数据获取个体关联后的交互行为轨迹，引入Autoencoder异常检测机制，筛选出高风险轨迹，并输出高风险场景； 使用Transformer模型预测行人个体的可能行为，生成个体的可能预测轨迹，方法包括： 设定Transformer模型中Transformer编码器的输入为输入向量，输出为编码后的特征，记为编码特征，Transformer模型中条件变分自编码器的输入为编码特征、环境上下文数据的嵌入特征和意图数据的嵌入特征，输出为潜在分布的参数，根据参数获取潜在分布的高斯表达形式，从潜在分布中采样潜在变量，进而生成F_O种可能的未来轨迹； 在从潜在分布中采样潜在变量的过程中，引入重要性优化，即计算每个潜在变量的重要性权重，为编码特征，是环境上下文数据的嵌入特征，为意图数据的嵌入特征，为第个轨迹生成的概率，为潜在变量的先验分布，表示第个潜在变量，为轨迹的索引，为潜在变量的索引； 将每个潜在变量的重要性权重进行降序排列，选择前A_O个潜在变量，记为可能预测轨迹，进而输出可能预测轨迹； 设定轨迹约束，包括多样性约束、物理约束和意图约束，多样性约束为计算任意两个可能预测轨迹在所有时间步上的最小欧几里得距离，最大化最小欧几里得距离，物理约束为行人的加速度和速度均小于最大加速度和最大速度，意图约束为最小化轨迹与目标位置之间的欧几里得距离； 步骤S3：将道路几何模型与高风险场景结合形成场景库，在仿真平台中加载场景并进行自动驾驶测试，结合实车测试数据进行虚实数据交叉验证，获取算法的性能评估； 步骤S4：将测试过程和结果布置在可视化界面上。

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