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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所;中南大學(xué)申請的專利耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119417325B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510024801.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/067；該發(fā)明授權(quán)耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法是由劉敬一;唐建波;陳金勇;郭琦;王豐杰;姚晨;裴新宇;楊文濤;胡致遠(yuǎn);彭舉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法，涉及多目標(biāo)規(guī)劃和軌跡模擬生成的交叉領(lǐng)域。本發(fā)明首先提取應(yīng)用情景下的城市移動(dòng)目標(biāo)興趣區(qū)域集合，之后提取路口節(jié)點(diǎn)、道路的地理環(huán)境要素以及自有屬性，之后構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到路口節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值，之后基于興趣區(qū)域集合、各個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的位置以及各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值，通過混合整數(shù)線性規(guī)劃方法，計(jì)算機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真集合，完成耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真。本發(fā)明克服了目前軌跡模擬方法真實(shí)性不強(qiáng)、情景泛化能力弱、對訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求高和可解釋性較低的問題，有效解決了特殊應(yīng)用場景下多移動(dòng)目標(biāo)軌跡真實(shí)軌跡較少的問題。

本發(fā)明授權(quán)耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法在權(quán)利要求書中公布了：1.耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，基于時(shí)空坐標(biāo)統(tǒng)一后的城市地理環(huán)境數(shù)據(jù)集，結(jié)合專家領(lǐng)域知識，考慮城市建成區(qū)的地理環(huán)境要素，提取吸引移動(dòng)目標(biāo)前往的興趣區(qū)域集合；步驟2，根據(jù)城市路網(wǎng)，將城市劃分為路口節(jié)點(diǎn)集、道路集以及空間子區(qū)域集，計(jì)算各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)、道路的地理環(huán)境要素；步驟3，計(jì)算各路口節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度、節(jié)點(diǎn)介數(shù)、節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)全局效率貢獻(xiàn)率、節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)局部效率貢獻(xiàn)率以及各相鄰道路容量；步驟4，將每條目的地屬于興趣區(qū)域集合的歷史軌跡表示為一個(gè)包含歷史軌跡中各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)及道路的集合；步驟5，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為各路口節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度、節(jié)點(diǎn)介數(shù)、節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)全局效率貢獻(xiàn)率、節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)局部效率貢獻(xiàn)率、各相鄰道路容量、各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的地理環(huán)境要素，輸出為各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值；針對步驟4中的每一個(gè)集合，計(jì)算其總獎(jiǎng)勵(lì)值，根據(jù)歷史軌跡的起始點(diǎn)與終點(diǎn)生成所有可能的模擬路徑，并選取總獎(jiǎng)勵(lì)值最大的模擬路徑，計(jì)算歷史軌跡的總獎(jiǎng)勵(lì)值與選取的模擬路徑的總獎(jiǎng)勵(lì)值之間的差值記為損失值，根據(jù)損失值，利用梯度下降法反向傳播更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，直至損失值收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)，結(jié)束訓(xùn)練并保存當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值，完成深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練；步驟6，基于興趣區(qū)域集合、各個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的位置以及各個(gè)路口節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值，通過混合整數(shù)線性規(guī)劃方法，計(jì)算機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真集合，完成耦合意圖預(yù)測和環(huán)境約束的城市機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡仿真。

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