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龙图腾网恭喜清华大学;阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利基于多重交互行为的交通参与者轨迹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：CN115719547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211248292.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统是由付峥;李鹏飞;李阳;李楚璇;周谷越;袁基睿;杨殿阁;骆乃瑞;高旭;时一峰;潘屹峰设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统，包括：获取高精地图数据和交通参与者的节点特征，进行静态交互层和动态交互层的构建；基于预设的交通灯信息门控神经网络将所述静态交互层和动态交互层进行动态交互，构建交互网络；对所述交互网络通过预设的目标损失函数进行监督学习训练，输出轨迹预测网络模型，通过所述轨迹预测网络模型进行轨迹预测。本发明解决了现有技术中对交通参与者轨迹预测不准确的问题，实现将多重交通交互行为进行相互融合，完成轨迹的准确预测。

本发明授权基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取高精地图数据和交通参与者的节点特征，进行静态交互层和动态交互层的构建；基于预设的交通灯信息门控神经网络将所述静态交互层和动态交互层进行动态交互，构建交互网络；对所述交互网络通过预设的目标损失函数进行监督学习训练，输出轨迹预测网络模型，通过所述轨迹预测网络模型进行轨迹预测；其中，所述基于预设的交通灯信息门控神经网络将所述静态交互层和动态交互层进行动态交互，构建交互网络，具体包括：对所述交通灯的信息进行编码，编码后通过线性层进行交通灯特征表示；提取出动态图层中每个节点特征，对于静态层将每个交通参与者所在的车道的中心离散节点进行车道级别的特征编码，将动态交互层代表特征与静态交互层代表特征共同与交通灯特征进行门控神经网络的融合，得到在交通灯控制道路和交通参与者的隐式特征，最后将隐式特征经过sigmoid非线性函数，得到动静态交互权重，用来控制交互力度； ；在交互力度的控制下，使用局部图形注意力机制来建立交通参与者与道路节点之间的交互关系，根据交通参与者的位置，在静态交互层中选取最近的四个方向的道路节点，进行局部的attention的特征聚合，最终交互方式为： ；其中为静态层行驶车道节点特征，为静态层停止线节点特征。

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