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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法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：CN117094459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202311081487.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法是由孙宏滨;陈黎明;陈炜煌;冀皓煊;杨彦龙;张敬敏设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法，包括：通过TTNET网络生成能够表示所有交通参与者的离散化可行空间的轨迹树；通过多层感知器MLP编码得到深度特征编码，自动驾驶汽车及其周围交通参与者的边界框特征和局部参考线的深度特征编码；这些深度特征编码之间经过级联后被送入空间Transformer编码器中，经过充分的特征融合，输出整体交互编码；将整体交互编码输入轨迹预测辅助与安全轨迹树网络模型，输出最终的运动规划轨迹。相较于现有方法，TTNET网络在CARLATown05闭环测试基准上的驾驶分数提高了8.3％，路线完成度上提高了39.2％；在CARLALongest6基准上，TTNET网络的遵守交通规则的分数提高了10.6％。同时，TTNET网络还具有至少28赫兹的推理速度，比最好的方法快了1.5倍。

本发明授权一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全轨迹树网络的运动规划方法，其特征在于，该方法通过轨迹树和神经网络的组合来完成自动驾驶汽车的规划任务以及周围交通参与者的多模态轨迹预测任务，具体包括以下步骤：1自动驾驶汽车和周围交通参与者的轨迹树集合在离线数据处理阶段通过TTNET网络被生成出来；该轨迹树集合能够表示所有交通参与者的离散化可行空间，自动驾驶汽车的轨迹树由多层感知器MLP编码得到轨迹树的深度特征编码；2将这些深度特征编码之间经过级联后送入TTNET网络的Transformer编码器中，自车、周围交通参与者和局部参考线三种类型信息之间在空间Transformer编码器经过充分的特征融合后，输出整体交互编码；3TTNET网络应用了两个辅助任务以增强网络对于相关信息的处理能力；第一个辅助任务是多模态轨迹预测任务，第二个辅助任务是利用MLP将自车融合后深度特征编码输入映射成自车的当前速度。

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