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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种装甲车辆集群运动方向预测方法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：CN116341742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310315313.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种装甲车辆集群运动方向预测方法及系统是由明振军;石啸;陈刚;陈旺;商曦文;王国新;阎艳设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装甲车辆集群运动方向预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装甲车辆集群运动方向预测方法及系统，涉及战场态势评估领域，提供的装甲车辆集群运动方向预测方法通过采集装甲车辆运动轨迹数据建立单个装甲车辆的轨迹预测模型，利用LSTM具备处理高维时序数据的能力从装甲车辆历史轨迹中挖掘抽象的隐含规则，同时通过对预测的轨迹进行聚类，对零散的装甲车辆的信息进行抽象和划分，形成关系级别上的子集群单元假设，以便揭示态势元素之间的相互关系，确定相互合作的功能，从而解释陆战场装甲目标的各种行为，为根据轨迹信息对其进行意图识别提供必要的技术支撑。

本发明授权一种装甲车辆集群运动方向预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种装甲车辆集群运动方向预测方法，所述装甲车辆集群中包括若干个装甲车辆；其特征在于，所述装甲车辆集群运动方向预测方法包括： 利用战场仿真软件模拟若干次单个装甲车辆的预设作战行为，获取模拟时各时刻所述装甲车辆的轨迹数据和对应的真实轨迹作为仿真数据集；所述轨迹数据包括机动特征、环境特征以及车-车交互特征；所述机动特征包括经纬度、速度、加速度、垂直偏转角、水平偏转角、转弯半径和转弯角度，所述环境特征包括位置坐标信息、地形信息、水文信息、气温和能见度，所述车-车交互特征包括相对距离、相对高度和速度矢量夹角； 利用所述仿真数据集训练单车轨迹预测模型，得到仿真训练后的单车轨迹预测模型；所述单车轨迹预测模型为双层LSTM神经网络； 获取所述装甲车辆集群中各装甲车辆若干个历史时刻的轨迹数据和对应的真实轨迹，作为历史数据集； 利用所述历史数据集对仿真训练后的单车轨迹预测模型进行参数微调，得到参数微调后的单车轨迹预测模型； 将所述装甲车辆集群中任一个装甲车辆当前时刻的轨迹数据输入到参数微调后的单车轨迹预测模型中，得到所述装甲车辆在未来若干个时刻的预测轨迹； 对所述装甲车辆集群中各装甲车辆的预测轨迹进行聚类，得到若干个装甲车辆子集群；所述装甲车辆子集群中包括若干个装甲车辆；所述对所述装甲车辆集群中各装甲车辆的预测轨迹进行聚类，得到若干个装甲车辆子集群，具体包括： 利用DBSCAN算法对所述装甲车辆集群中各装甲车辆的预测轨迹进行扫描，确定至少一个核心轨迹； 针对任一所述核心轨迹，根据豪斯多夫距离计算所述核心轨迹与除所述核心轨迹以外的各预测轨迹之间的相似度； 将相似度低于预设阈值的若干个预测轨迹对应的装甲车辆以及所述核心轨迹对应的装甲车辆作为一个装甲车辆子集群； 所述豪斯多夫距离的计算公式为： 其中，HA,B为核心轨迹A与预测轨迹B之间的相似度，hA,B为从核心轨迹A到预测轨迹B的单向豪斯多夫距离，hB,A为从预测轨迹B到核心轨迹A的单向豪斯多夫距离，ai为核心轨迹A上的一点，bj为预测轨迹B上的一点，||||为两点之间的距离范式； 针对任一装甲车辆子集群，根据所述装甲车辆子集群中各装甲车辆的预测轨迹，确定所述装甲车辆子集群的运动方向； 计算目标装甲车辆集群中各装甲车辆子集群的运动方向矢量和，得到目标装甲车辆集群的运动方向。

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