基于GRU-GCN的交互式车辆多模态轨迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于GRU‑GCN的交互式车辆多模态轨迹预测方法，包括以下步骤：获得数据集，进行数据预处理；利用基于GRU的编码器对目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息进行编码，输出各车辆对应的车辆动力学编码特征；利用交互模块提取车辆间的时空交互特征；行为识别模块识别目标车辆的行为；基于行为识别结果m利用GRU解码生成未来多模态预测轨迹。本发明解决了现有预测方法对车辆多模态轨迹的预测精度较低的问题。

《基于GRU-GCN的交互式车辆多模态轨迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023104902507，当前法律状态为已下证，由吉林大学提出申请，发明人为孟志伟;张素民;何睿;白日;常宇鹏;金小淞，申请日期为2023-05-04，公开（公告）日期为2025-09-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/25 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于GRU‑GCN的交互式车辆多模态轨迹预测方法，包括以下步骤：获得数据集，进行数据预处理；利用基于GRU的编码器对目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息进行编码，输出各车辆对应的车辆动力学编码特征；利用交互模块提取车辆间的时空交互特征；行为识别模块识别目标车辆的行为；基于行为识别结果m利用GRU解码生成未来多模态预测轨迹。本发明解决了现有预测方法对车辆多模态轨迹的预测精度较低的问题。

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