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龍圖騰網(wǎng)恭喜東軟睿馳汽車技術(shù)(沈陽(yáng))有限公司申請(qǐng)的專利預(yù)測(cè)車輛換道的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115257814B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211003275.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W60/00；該發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)車輛換道的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由程帥;胡駿;劉威;王盧陽(yáng);曹斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本預(yù)測(cè)車輛換道的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種預(yù)測(cè)車輛換道的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述方法包括：對(duì)自車周圍的多個(gè)目標(biāo)車輛以及道路進(jìn)行信息采集，獲取原始圖像序列；對(duì)所述原始圖像序列進(jìn)行處理，獲得每個(gè)所述目標(biāo)車輛的軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的局部地圖；基于第一處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的所述局部地圖，分別基于空間維度以及時(shí)間維度進(jìn)行處理，獲得時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)；基于第二處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理，獲得特征嵌入向量；基于所述特征嵌入向量，對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的換道意圖進(jìn)行預(yù)測(cè)，并獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)的技術(shù)方案，構(gòu)建了時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)，提高了預(yù)測(cè)車輛換道的精度。

本發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)車輛換道的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種預(yù)測(cè)車輛換道的方法，其特征在于，包括：對(duì)自車周圍的多個(gè)目標(biāo)車輛以及道路進(jìn)行信息采集，獲取原始圖像序列；對(duì)所述原始圖像序列進(jìn)行處理，獲得每個(gè)所述目標(biāo)車輛的軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的局部地圖；基于第一處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的所述局部地圖，分別基于空間維度以及時(shí)間維度進(jìn)行處理，獲得時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)；基于第二處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理，獲得特征嵌入向量；基于所述特征嵌入向量，對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的換道意圖進(jìn)行預(yù)測(cè)，并獲得預(yù)測(cè)結(jié)果；所述基于第一處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的所述局部地圖，分別基于空間維度以及時(shí)間維度進(jìn)行處理，獲得時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)；基于第二處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理，獲得特征嵌入向量，包括：所述第一處理網(wǎng)絡(luò)獲取每個(gè)所述目標(biāo)車輛的所述軌跡以及每幀所述原始圖像對(duì)應(yīng)的所述局部地圖；在空間維度上，所述第一處理網(wǎng)絡(luò)基于多個(gè)所述局部地圖以及多個(gè)所述目標(biāo)車輛的所述軌跡，構(gòu)建空間圖結(jié)構(gòu)；在時(shí)間維度上，所述第一處理網(wǎng)絡(luò)基于一個(gè)所述目標(biāo)車輛或一個(gè)所述局部地圖，構(gòu)建時(shí)間圖結(jié)構(gòu)；所述第一處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)所述空間圖結(jié)構(gòu)以及每個(gè)所述時(shí)間圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，獲得時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)；基于所述第二處理網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行第一卷積處理，獲得所述特征嵌入向量；所述基于所述特征嵌入向量，對(duì)每個(gè)所述目標(biāo)車輛的換道意圖進(jìn)行預(yù)測(cè)，并獲得預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：對(duì)所述特征嵌入向量進(jìn)行第二卷積處理，獲得目標(biāo)向量；對(duì)所述目標(biāo)向量基于softmax進(jìn)行歸一化處理，獲得多個(gè)意圖概率，包括左換道意圖概率、右換道意圖概率以及直行意圖概率；對(duì)多個(gè)所述意圖概率進(jìn)行比較，獲得目標(biāo)意圖概率；基于所述目標(biāo)意圖概率，獲得所述預(yù)測(cè)結(jié)果。

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