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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利一种障碍物的轨迹预测方法及装置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：CN112348293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202110018259.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种障碍物的轨迹预测方法及装置是由徐一;樊明宇;任冬淳;夏华夏;代亚暄;钱德恒;朱炎亮设计研发完成，并于2021-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种障碍物的轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书提供了一种障碍物的轨迹预测方法及装置，根据从各障碍物历史运动轨迹中所提取出的运动特征，确定出各障碍物两两之间的交互权重，并以所确定出的交互权重加权对应的运动特征，得到加权后的空间交互特征，循环神经子网络根据所输入的空间交互特征得到各障碍物的时空交互特征，预先训练的第二模型根据各障碍物的时空交互特征确定出各障碍物的预测运动轨迹，其中，交互权重反映了各障碍物与每个其他障碍物之间的影响程度，因此，空间交互特征在运动特征的基础上还刻画出了障碍物之间的交互，所预测出的障碍物未来的轨迹精度更高。

本发明授权一种障碍物的轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种障碍物的轨迹预测方法，其特征在于，包括： 确定各障碍物在历史上的历史运动轨迹； 针对每个障碍物，将该障碍物在预设时长内的历史运动轨迹输入预先训练的第一模型，通过所述第一模型的特征提取子网络，提取该障碍物的运动特征； 将各障碍物的运动特征输入所述第一模型的注意力子网络，得到各障碍物两两之间的交互权重； 以确定出的交互权重对各障碍物的运动特征加权，将加权后的各障碍物的运动特征作为各障碍物的空间交互特征； 将所述各障碍物的空间交互特征输入所述第一模型的循环神经子网络，得到各障碍物的时空交互特征，所述循环神经子网络为第一LSTM长短期记忆网络； 将所述第一模型输出的时空交互特征输入预先训练的第二模型的编码端，得到所述编码端输出编码特征，所述编码端为第二LSTM； 将所述编码特征输入所述第二模型的解码端，通过所述解码端，预测各障碍物在目标时刻的轨迹点； 各障碍物的历史运动轨迹为各障碍物在基准时刻之前的各历史时刻的轨迹点； 所述目标时刻为所述基准时刻之后的未来时刻； 所述第一模型输出的时空交互特征为各历史时刻的时空交互特征； 将所述第一模型输出的时空交互特征输入所述编码端，得到所述编码端输出编码特征，具体包括： 将各历史时刻的时空交互特征输入所述第二LSTM，得到所述第二LSTM中的隐藏层根据各历史时刻的时空交互特征输出的隐层特征，作为所述编码端输出编码特征。

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