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龙图腾网获悉中咨泰克交通工程集团有限公司;长沙理工大学;中国公路工程咨询集团有限公司申请的专利一种车辆换道轨迹预测方法、装置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：CN120828828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511331866.5，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种车辆换道轨迹预测方法、装置及系统是由谭小刚;彭敏;高宇阳;安泽萍;赵静;龙科军;魏云凤;郭沛;马世霞设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆换道轨迹预测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆换道轨迹预测方法、装置及系统，该发明通过标定的换道物理模型，获取基于换道物理模型预测的下一时刻换道车辆的纵坐标；通过已训练的残差学习网络ResNet，获得预测的下一时刻换道车辆的横坐标、预测值残差；通过混合神经网络结构，获得时空关联特征向量；对所述ResNet输出的预测值残差进行双向调制，获得调制后的残差；基于调制后的残差，获得修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标；将预测的下一时刻换道车辆的横坐标、修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标作为下一时刻换道车辆的预测坐标。该发明方案，通过将神经网络算法与基于参数标定的车辆换道物理模型相融合，从而提高车辆换道轨迹预测的准确性和可解释性。

本发明授权一种车辆换道轨迹预测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆换道轨迹预测方法，其特征在于，包括： 基于获取的换道车辆、与所述换道车辆相关的目标车辆的状态信息，通过标定的换道物理模型，获取基于所述换道物理模型预测的下一时刻换道车辆的纵坐标； 基于获取的换道车辆、与所述换道车辆相关的目标车辆的状态信息，通过已训练的残差学习网络ResNet，获得预测的下一时刻换道车辆的横坐标、预测值残差； 基于获取的换道车辆、与所述换道车辆相关的目标车辆的状态信息，通过混合神经网络结构，获得时空关联特征向量；其中，所述混合神经网络结构由卷积神经网络CNN、双向长短期记忆网络BiLSTM、注意力机制Attention组成； 基于获得的所述时空关联特征向量，对所述ResNet输出的预测值残差进行双向调制，获得调制后的残差；其中，双向调制的过程为：依次进行异常残差过滤、有效残差增强； 基于调制后的残差，对所述换道物理模型预测的下一时刻换道车辆的纵坐标进行修正，获得修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标； 将预测的下一时刻换道车辆的横坐标、修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标作为下一时刻换道车辆的预测坐标。

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