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龙图腾网获悉同济大学申请的专利面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量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：CN119720793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411897872.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统是由暨育雄;陈锟;赵聪;杜豫川设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统，构建了一个数据驱动的虚拟仿真测试平台，基于真实采集的实测数据统计其特征分布。通过动态模型建模以及状态转移，刻画了端到端闭环感知过程。随后，面向场景参数高维度导致传统组合测试方法效率低下的问题，本发明建立了场景参数与感知测试结果之间的黑盒替代模型，使用贝叶斯优化算法，评估历史测试数据以产生下一次迭代测试中最具对抗性的场景参数，通过这种方式不断提升测试环境的对抗性，有效提升测试效率。最后，本发明构建感知算法可信性度量模块，通过回放测试数据提取感知失效场景，构建可信性评价指标体系，实现对被测感知系统的可信性综合评价。

本发明授权面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法，包括如下步骤： 步骤1、基于实测数据构建智能感知算法通用测试场景： 步骤1.1、实测数据预处理，提取真实场景中具体元素项与对应的属性特征值； 步骤1.2、分别计算真实场景中每一项场景元素属性特征值的分布，并计算其联合分布； 步骤1.3、按真实场景中的具体元素项设置仿真测试场景元素，属性特征值由仿真场景参数δ控制；从真实场景中得到的联合分布随机采样若干次，每次随机采样得到一个场景参数δ，以此构建一组仿真测试用例，接入被测智能感知算法执行测试，得到对应的感知测试结果； 步骤2、智能感知算法测评一体化框架设计： 步骤2.1、将测试过程中仿真测试场景的状态、无人驾驶车辆的状态以及被测感知算法的输出结果建模为动态模型，前两项状态变量由测试场景参数δ决定，输出结果由被测感知算法决定，将输出结果的累计误差建模为动态模型的成本函数J，通过步骤2.2和2.3组成的贝叶斯优化方法不断迭代δ的值，使得J最大化； 步骤2.2、基于1.3中获得的一组感知测试结果，选择ARDMatern52作为核函数，初始化高斯过程模型； 步骤2.3、基于可对任意场景参数δ下的成本函数J提供预测的均值μδ和方差σ2δ的高斯过程模型，选择预期改进函数αEIδ作为贝叶斯优化的获取函数，使用数值优化方法找到最大化αEIδ的δ，并将δ输出至场景生成系统，以指导下一轮测试场景生成； 步骤3、智能感知算法可信性度量模型构建： 步骤3.1、基于仿真测试结果提取感知失效片段； 步骤3.2、构建可信性评价指标体系，综合评价智能感知算法的可信性。

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