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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种非机动车轨迹预测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：CN115186576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210693521.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种非机动车轨迹预测方法是由倪颖;李建强;孙剑设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非机动车轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及提供一种非机动车轨迹预测方法，包括基于待预测场景信息计算待测非机动车终点的可行域，并通过离散采样得到可行终点集合；采用预先构建并训练好的深度学习模型，根据待预测场景信息和可行终点集合，生成待测非机动车的备选轨迹集合；采用预先构建的非机动车的行为解析模型，对备选轨迹集合进行评估，并选择最大效用轨迹；行为解析模型用于计算轨迹效用，该轨迹效用量化为预期轨迹风险和轨迹效率的异质性求和。与现有技术相比，本发明可以适应非机动车灵活多变的行为特征，在消除迭代预测中的累计误差和针对非机动车突变行为的轨迹预测方面均具有一定的优势，极大地提高了非机动车轨迹预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种非机动车轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种非机动车轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于待预测场景信息，计算待测非机动车的终点的可行域，并通过离散采样得到可行终点集合； S2：采用预先构建并训练好的深度学习模型，根据待预测场景信息和可行终点集合，生成待测非机动车的备选轨迹集合； S3：采用预先构建的非机动车的行为解析模型，对备选轨迹集合进行评估，并选择最大效用轨迹；所述行为解析模型用于计算轨迹效用，该轨迹效用量化为预期轨迹风险和轨迹效率的异质性求和； 所述轨迹效用的计算表达式为： 式中，是第i条轨迹的效用值，表示第i条轨迹的坐标矩阵，表示第i条轨迹的第j个轨迹点的位置坐标；R和L分别表示路径风险和路径效率，此处的R为负值，表示和L取相反方向；表示骑行偏好系数，表示个体对风险和效率的异质性追求； 所述路径风险的计算表达式为： 式中，R为路径风险；d为路径的长度；表示第j个轨迹点所在位置的风险值，共有n个轨迹点；E表示某点的风险值，为标量；和分别表示势能场和动力场，其中势能场和动力场分别表示风险源为静态和动态物体的风险分布情况； 所述动力场的基于动态交互对象的序列预测位置计算，所述动态交互对象的序列预测位置的计算表达式为： 式中，表示动态交互对象在预测时间内各个步长的位置矩阵；表示其初始速度；表示时间步长矩阵；表示初始位置坐标； 所述路径效率的计算表达式为： 式中，L为路径效率；为第j个步长的前进位移，为总轨迹点数。

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