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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114912693B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210565932.5，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法是由唐小林;楊豐閣;汪鋒;黃冰;楊凱;鄧忠偉;李佳承設計研發完成，并于2022-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法，屬于自動駕駛汽車技術領域。該方法包括：S1：根據自車的軌跡歷史和周圍車輛的軌跡歷史，采用LSTM模型預測周圍車輛未來的多模態行為，即周圍車輛在不同模態下未來位置的概率分布；S2：根據步驟S1中LSTM模型預測得到的多模態行為，構造相應的其他車輛的行為分支和自車的軌跡分支，由多模態概率和安全約束確定相應的分支概率；并利用MPC算法以軌跡分支的形式求解反饋策略。本發明在運動規劃過程中采用了多模態的預測模型，提高了預測的精度，對傳統的MPC進行了優化并通過反饋策略考慮了自車與他車的相互影響及整體的風險最優。

本發明授權一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態預測的自動駕駛汽車運動規劃方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1：根據自車和周圍車輛的軌跡歷史，采用LSTM模型預測周圍車輛未來的多模態行為，即周圍車輛在不同模態下未來位置的概率分布，具體包括以下步驟：S11：構建車輛的坐標，原點固定在t時刻預測的車輛上，y軸為車道方向，x軸與y軸垂直；S12：編碼器是一個具有共享權值的LSTM，其輸入是自車和周圍車輛t-th至t幀的歷史軌跡X： 其中，x0,y0、x1,y1分別是自車和周圍車輛在t時刻的坐標；對于每一時刻，t-th至t幀的歷史軌跡片段通過LSTM編碼器傳遞給被預測的車輛及周圍車輛；每輛車的LSTM狀態在過去的第th幀中逐幀更新；每輛車的最終LSTM狀態編碼該車輛的運動狀態；S13：定義一個基于車道的柵格來建立社會張量，并使用社會張量作為模型的輸入之一；在被預測的車輛周圍定義一定大小的柵格；通過在柵格中填充周圍的車輛位置形成社會張量，并使用卷積和池化層，得到社會上下文編碼；預測車輛的LSTM狀態經過全連接層，得到車輛動力學編碼；將兩個編碼串接在一起，形成軌跡編碼，傳遞給解碼器；S14：使用基于LSTM的解碼器生成被預測車輛未來不同模態下t+1至t+tf幀坐標yt及模態概率PY|X： PY|X＝∑PY|mi,XPmi|X其中，mi為第i種模態下的駕駛行為，表示被預測車輛未來各模態下t+1至t+tf幀y坐標集合，Pmi|X表示各模態的概率，PY|mi,X表示被預測車輛各模態下的位置分布；S2：根據步驟S1中LSTM模型預測得到的多模態行為，構造相應的其他車輛的行為分支，并依據行為分支規劃自車的軌跡分支，由多模態概率和安全約束確定相應的分支概率；并利用模型預測控制MPC算法以軌跡分支的形式求解反饋策略，具體包括以下步驟：S21：根據不受控體的多模態行為構建其他車輛的行為分支，將不同模態簡化為一組策略，行為分支的每個結點包含周圍車輛的狀態，遵循相同策略的節點組成一個分支；行為分支對應不同的策略πi，每個分支的節點個數與LSTM的預測幀數相同，策略的概率由LSTM的模態概率Pmi|X給出；S22，按照行為分支的結構構造相同的軌跡分支，軌跡分支的結點代表自車的未來狀態；根據車道邊界的約束和避撞條件，構造安全狀態集S，控制障礙函數hSx，由碰撞概率P得到第i個分支對應的權重wi；xt∈S＝{x∣hSx≥0} wi＝wPreiPbi∣xPrei,zPrei其中，xt為允許的狀態合集，Pπi∣x,z為碰撞概率，hx,z為安全狀態集，η為飽和參數，bi表示第i個分支，wPrei表示預測得到的分支概率，xPrei,zPrei分別為自車及周圍車輛未來狀態；S23：構造代價函數，代價函數是最小化加權的預期總代價： w0＝1,wi＝Pmi|XPbi∣xPrei,zPrei2 其中，式1表示每個分支內自車和其他車輛的動力學；式2表示wi由碰撞概率P得到第i個分支對應的權重；式3表示對初始條件的約束；xi,zi分別為自車與周圍車輛的狀態，ui為自車的的控制輸入序列，為t時刻狀態，為t-1的控制輸入，分別為未來第及tf幀；分別為初始時刻自車與周圍車輛的狀態，xt,zt分別為t時刻自車與周圍車輛的狀態。

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