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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测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：CN119516292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411566058.2，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测方法是由冯付勇;魏超;王广启;徐扬;胡纪滨设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测方法，包括以下步骤：将交通场景中交通参与者的轨迹信息和道路信息做矢量化处理，将全局交通场景划分为N个局部场景，并建立局部坐标系；基于局部坐标系，聚合每个局部场景范围内交通参与者的空间信息、时间信息和交互信息，并行生成含交通参与者时空特征的查询；汇总含交通参与者时空特征的查询，提取场景级长距离交互特征；根据含交通参与者时空特征的查询和场景级长距离交互特征生成预测轨迹。本方法能够更加高效的提取局部场景中的交通参与者间交互特征，并能自适应地消除多余的交互，并且通过在一个推理步骤中并行生成查询，可以实现快速推理，加快轨迹生成的速度。

本发明授权一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多注意力机制的多目标轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将交通场景中交通参与者的轨迹信息和道路信息做矢量化处理，将全局交通场景划分为N个局部场景，并建立局部坐标系； 基于所述局部坐标系，聚合每个局部场景范围内交通参与者的空间信息、时间信息和交互信息，并行生成含交通参与者时空特征的查询； 所述生成含交通参与者时空特征的查询的方法包括： 以局部场景中每一个交通参与者为节点构建交通图，基于多头稀疏图注意力机制提取所述交通图中大于预设影响阈值的交互信息和空间特征；使用多头自注意力机制聚合局部场景的时间特征；将矢量化的地图信息通过MLP映射到高维空间生成道路嵌入，基于所述空间特征、时间特征和道路嵌入，通过交叉注意力机制提取潜在交通规则信息；基于所述空间特征、时间特征、交互信息、潜在交通规则信息和交通参与者位置编码并行生成含交通参与者时空特征的查询； 含交通参与者时空特征的查询的表达式为： 式中，E为交通参与者通过MLP生成的位置嵌入的集合，G为时间注意力机制模块生成的时空信息和交互信息的向量集合，L为含隐藏交通规则和驾驶意图的向量集合，PE为正弦位置嵌入，MLP表示嵌入函数； 汇总所述含交通参与者时空特征的查询，提取场景级长距离交互特征； 提取场景级长距离交互特征的方法包括：将不同局部坐标系间相对位置关系通过MLP映射到高维空间，生成相对位置嵌入；通过多头交叉注意力机制汇总不同局部场景中特征，获得场景级长距离交互特征； 根据所述含交通参与者时空特征的查询和场景级长距离交互特征生成预测轨迹。

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