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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种具身认知驱动的自主系统可解释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：CN121350589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511894266.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测方法及装置是由王晓;胡振虓;孙长银设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测方法及装置，涉及自主系统技术领域。该方法包括：获取多源感知数据，包括智能体状态数据和场景上下文数据；基于场景上下文数据和智能体状态数据，通过场景注意力机制计算每一个智能体注意力权重，过滤非关键智能体，得到关键智能体以及关键智能体注意力权重；基于关键智能体的状态数据，构建社会影响理论图；将社会影响理论图转化为物理力；通过关键智能体注意力权重对物理力进行动态调制，得到关键智能体处理优先级，并根据关键智能体处理优先级，预测关键智能体轨迹。本申请用于具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测过程中，解决了现有技术因“黑箱”特性导致决策过程不透明的技术问题。

本发明授权一种具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种具身认知驱动的自主系统可解释轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取多源感知数据，所述多源感知数据包括智能体状态数据以及场景上下文数据，所述智能体状态数据是指智能体的位置、速度以及方向； 基于所述场景上下文数据和所述智能体状态数据，通过场景注意力机制计算每一个智能体注意力权重，过滤非关键智能体，得到关键智能体以及关键智能体注意力权重； 基于关键智能体的状态数据，构建社会影响理论图，所述社会影响理论图基于关键智能体的位置影响图、速度影响图以及方向影响图构建； 将社会影响理论图转化为物理力；所述物理力包括排斥力和吸引力； 通过所述关键智能体注意力权重对所述物理力进行动态调制，得到关键智能体处理优先级，并根据关键智能体处理优先级，预测关键智能体轨迹； 其中，所述将社会影响理论图转化为物理力，包括： 采用三层级联图卷积网络提取社会影响理论图的多层次时空特征；所述三层级联图卷积网络依次包括空间邻近度聚合层、速度差异融合层和意图推理与对齐层； 基于所述多层次时空特征，通过社会力模型计算智能体间的物理力；所述物理力包括由碰撞风险和相对接近速度共同调制的排斥力以及与目标剩余距离成反比的吸引力； 所述排斥力满足以下公式： 其中，表示代理受到的排斥力；表示代理的质量；表示社会力系数，是可训练参数；表示排斥力作用范围参数；表示代理在时间的位置；表示代理在时间的位置；为欧几里得距离； 所述吸引力满足以下公式： 为代理受到的吸引力；为代理的期望速度；为目标点位置；表示代理在时间的位置； 所述通过所述关键智能体注意力权重对所述物理力进行动态调制，得到关键智能体处理优先级，包括： 基于关键智能体的注意力权重，对被遮挡或突现的关键智能体动态增强排斥力强度； 基于智能体的相对速度，对速度高于第一阈值的智能体引入紧迫性驱动的非线性转向力； 基于所述关键智能体的注意力权重、所述排斥力强度、所述非线性转向力确定关键智能体的处理优先级。

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