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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于物理定律约束的施工车辆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：CN120039269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411991540.0，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于物理定律约束的施工车辆轨迹预测方法及装置是由李林超;陆培根;邹亮设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理定律约束的施工车辆轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于物理定律约束的施工车辆轨迹预测方法及装置。所述方法，包括：获取目标车辆的已知轨迹和状态信息，状态信息包括目标车辆的驾驶行为信息和或环境对目标车辆的作用信息；将已知轨迹和状态信息输入至已训练的轨迹预测模型，获得已训练的轨迹预测模型输出的目标车辆的预测轨迹；其中，已训练的轨迹预测模型用于根据已知轨迹和状态信息确定并输出预测轨迹。本申请预测模型结合已知轨迹和状态信息对目标车辆进行轨迹预测，引入物理约束以准确模拟目标车辆的实际行为，提高施工车辆轨迹预测的精度，以及保证预测结果符合实际交通场景中的物理规律。

本发明授权一种基于物理定律约束的施工车辆轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理定律约束的施工车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取目标车辆的已知轨迹和状态信息，所述状态信息包括所述目标车辆的驾驶行为信息和环境对所述目标车辆的作用信息； 将所述已知轨迹和所述状态信息输入至已训练的轨迹预测模型，获得所述已训练的轨迹预测模型输出的所述目标车辆的预测轨迹； 其中，所述已训练的轨迹预测模型用于根据所述已知轨迹和所述状态信息确定并输出所述预测轨迹； 所述已训练的轨迹预测模型包括已训练的轨迹编码模块、已训练的社会力规则模块、已训练的级联模块和已训练的轨迹解码模块； 将所述已知轨迹和所述状态信息输入至已训练的轨迹预测模型，获得所述已训练的轨迹预测模型输出的所述目标车辆的预测轨迹，包括： 将所述已知轨迹输入至所述已训练的轨迹编码模块，通过所述已训练的轨迹编码模块对已知轨迹进行编码处理，获得最终隐藏状态；以及将所述最终隐藏状态输入至所述已训练的级联模块； 将所述状态信息输入至所述已训练的社会力规则模块，通过所述已训练的社会力规则模块根据所述状态信息确定作用于所述目标车辆的社会力；以及将所述社会力输入至所述已训练的级联模块，社会力规则表征实际交通场景中的物理规则； 在所述最终隐藏状态和所述社会力输入至所述已训练的级联模块后，通过所述已训练的级联模块对所述最终隐藏状态和所述社会力进行矩阵级联处理，获得级联数据，以及将所述级联数据输入至所述已训练的轨迹解码模块； 在所述级联数据输入至所述已训练的轨迹解码模块后，通过所述已训练的轨迹解码模块对所述级联数据进行解码，生成并输出所述预测轨迹； 所述驾驶行为信息包括所述目标车辆的最大加速度、期望速度、期望速度的方向、第一速度、响应时间，所述响应时间为所述第一速度变至所述期望速度所需的时间； 所述将所述状态信息输入至所述已训练的社会力规则模块，通过所述已训练的社会力规则模块根据所述状态信息确定作用于所述目标车辆的社会力，包括： 将所述最大加速度、所述期望速度、所述期望速度的方向、所述第一速度、所述响应时间输入至所述已训练的社会力规则模块，通过所述已训练的社会力规则模块根据所述最大加速度、所述期望速度、所述期望速度的方向、所述第一速度、所述响应时间确定作用于所述目标车辆的驱动力，所述驱动力用于驱使所述目标车辆朝期望位置前进，所述社会力包括所述驱动力。

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