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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统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：CN117634587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202311611292.8，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统是由郑凯;苏涵;冯秀实;刘顺程设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统，包括基模型，用于进行轨迹预测任务；不确定性感知记忆模块，采用将基模型转变为贝叶斯网络，计算轨迹样本的不确定度，计算完每个轨迹样本的不确定度后进行排序，将不确定度最高和最低的轨迹样本存储在记忆内存中作为条件样本；条件生成记忆回放模块，将当前任务的轨迹样本和条件样本编码处理后通过多头注意力模块得到注意力输出，再通过条件变分编码器进行条件变分推理生成用于重放的轨迹记忆样本。本发明避免了排练方法大量工作内存需求以及伪排练生成数据不真实且不具有鉴别性的问题，有效减少了持续学习灾难性遗忘问题，提高了自动驾驶轨迹预测系统的鲁棒性和可靠性。

本发明授权一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性感知的持续学习轨迹预测系统，其特征在于，包括基模型、不确定性感知记忆模块和条件生成记忆回放模块，其中， 所述基模型用于进行轨迹预测任务，通过输入轨迹样本预测输出未来轨迹； 所述不确定性感知记忆模块，采用蒙特卡洛Dropout算法将基模型转变为贝叶斯网络BNN，使用贝叶斯网络计算轨迹样本X的不确定度，计算完每个轨迹样本的不确定度后进行排序，将不确定度最高和最低的轨迹样本存储在记忆内存中作为条件样本Xinit； 所述条件生成记忆回放模块，将当前任务的轨迹样本和条件样本编码处理后通过多头注意力模块得到注意力输出，再结合条件样本通过条件变分编码器进行条件变分推理生成用于重放的轨迹记忆样本Xr； 在持续学习过程的训练阶段，对于每个任务j，基模型通过输入的一组特定于任务的轨迹样本Xj和一组重放的轨迹记忆样本输出得到当前任务和重放的观察轨迹场景的预测未来轨迹和并根据地面真实未来轨迹Yj和利用损失函数对基模型进行优化； 不确定性感知记忆模块和条件生成记忆回放模块通过输入的一组特定于任务的轨迹样本Xj和一组重放的轨迹记忆样本输出得到当前任务和重放的轨迹和并根据输入的轨迹样本Xj和轨迹记忆样本作为真实值，利用损失函数对不确定性感知记忆模块和条件生成记忆回放模块进行优化； 完成训练阶段后进入记忆重放阶段，为下一个任务j+1准备需要重放的轨迹记忆样本，由不确定性感知记忆模块从任务j中获取条件样本，再由条件生成记忆回放模块根据该条件样本和任务j的轨迹样本Xj生成用于在任务j+1中作为重放的轨迹记忆样本将轨迹记忆样本输入任务j中训练优化后的基模型，输出得到用于在任务j+1中的地面真实未来轨迹

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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