同济大学陈君毅获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成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：CN114896869B 。
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：202210432328.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成方法是由陈君毅;钟艿廷;马依宁;姜为;熊璐设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成方法，包括：若未知被测试交互对象为自动驾驶系统，则基于现有自然驾驶数据集获取中国的高速公路及其匝道的自然驾驶数据；若已知被测试交互对象为自动驾驶系统，则结合调查问卷与驾驶模拟器的方式，采集得到驾驶员与自动驾驶交互的驾驶数据；基于获取的驾驶数据，使用最大熵逆强化学习方法以及深度强化学习方法，训练出不同风格的驾驶员智能体模型；根据测试需求，将不同风格的驾驶员模型按照对应的需求比例，组合生成相应的目标测试场景。与现有技术相比，本发明以人类驾驶数据作为数据来源，通过构建个性化具有不同风格的驾驶员模型，能够有效提升测试场景的真实性和复杂性。
本发明授权基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于个性化驾驶员模型的自动驾驶测试场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据被测试交互对象是否已知为自动驾驶系统，获取对应的驾驶数据，若未知被测试交互对象为自动驾驶系统，则基于现有自然驾驶数据集获取中国的高速公路及其匝道的自然驾驶数据； 若已知被测试交互对象为自动驾驶系统，则结合调查问卷与驾驶模拟器的方式，采集得到驾驶员与自动驾驶交互的驾驶数据； S2、基于获取的驾驶数据，使用最大熵逆强化学习方法以及深度强化学习方法，训练出不同风格的驾驶员智能体模型； S3、根据测试需求，将不同风格的驾驶员模型按照对应的需求比例，组合生成相应的目标测试场景。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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