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龙图腾网获悉中科南京软件技术研究院申请的专利基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法及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：CN119862792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510344247.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法及系统是由黄承超;李仞珏;杨鹏飞;张立军设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法及系统，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取场景参数数据；基于场景参数数据，获取参数向量实例以及自动驾驶系统位于参数向量实例下的特征量；对线性模型进行训练，得到目标模型；目标模型根据约束性条件确定排序靠前的参数向量实例和特征量，得到目标参数；将目标参数中的任意两个参数进行组合，得到目标参数组合；将场景参数空间划分为参数子空间；基于参数子空间，根据目标模型和场景参数安全阈值，构造目标函数；根据目标函数，生成安全性分析结果，以解决目前的自动驾驶系统安全性分析方法无法基于关键参数对自动驾驶系统进行安全性分析，导致分析结果的可信度较低的问题。

本发明授权基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于场景参数的自动驾驶系统安全性分析方法，应用于车辆的自动驾驶系统；其特征在于，包括： 获取场景参数数据；所述场景参数数据包括：场景参数向量、场景参数空间、场景参数安全阈值；所述场景参数向量由所述车辆位于自动驾驶场景下的若干个场景参数所组成，所述场景参数空间为所述场景参数范围的集合； 基于所述场景参数数据，获取参数向量实例以及所述自动驾驶系统位于所述参数向量实例下的特征量；所述参数向量实例包括：所述场景参数向量以及对应的所述场景参数范围； 利用所述参数向量实例和所述特征量对线性模型进行训练，得到目标模型； 输入约束性条件至所述目标模型，所述目标模型根据所述约束性条件将所述参数向量实例和所述特征量按照夏普利值由大到小进行排序，确定排序靠前第一预设数量的所述参数向量实例和所述特征量，得到目标参数； 将所述目标参数中的任意两个参数进行组合，得到目标参数组合； 将所述场景参数空间按照所述目标参数组合划分为第二预设数量的参数子空间； 基于所述参数子空间，根据所述目标模型和所述场景参数安全阈值，构造目标函数； 根据所述目标函数，生成安全性分析结果； 其中，所述基于所述场景参数数据，获取参数向量实例以及所述自动驾驶系统位于所述参数向量实例下的特征量的步骤，包括： 利用均匀分布法，获取所述场景参数空间内第三预设数量的参数向量实例； 将所述参数向量实例输入至仿真器中，构造所述参数向量实例对应的场景实例； 利用所述仿真器运行所述自动驾驶系统，使所述自动驾驶系统位于所述场景实例下进行仿真训练，获取所述自动驾驶系统的特征量； 其中，所述目标参数组合包括：第一目标参数和第二目标参数；所述将所述场景参数空间按照所述目标参数组合划分为第二预设数量的参数子空间的步骤，包括： 确定所述目标参数组合在所述场景参数空间中的场景参数范围； 基于所述场景参数范围，将所述第一目标参数和所述第二目标参数按照第四预设数量进行划分，得到第一参数子空间和第二参数子空间； 将所述第一参数子空间和所述第二参数子空间组合，得到第二预设数量的参数子空间；所述第二预设数量为： N=L×L； 式中，L为第四预设数量。

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