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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114815605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210361086.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质是由蒋拯民;李慧云;党少博;陈贝章;杨志恒设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于自动驾驶智能测试领域，提供了测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据自然驾驶数据集，获取待测自动驾驶功能对应的逻辑场景参数集合；根据预先构建的目标代理模型和所述逻辑场景参数集合，确定高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数；所述目标代理模型为待测自动驾驶系统的代理模型；根据所述高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，生成目标测试用例。本申请实施例能够高效准确地生成能够表示高风险驾驶场景的测试用例，以便提高自动驾驶汽车的测试效率。

本发明授权自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，包括： 根据自然驾驶数据集，获取待测自动驾驶功能对应的逻辑场景参数集合； 根据该待测自动驾驶功能对应的预设筛选条件，从自然驾驶数据集中筛选出与该待测自动驾驶功能相关的第一驾驶行为数据集； 根据危险驾驶行为指标，将第一驾驶行为数据集中的每个驾驶行为数据映射为表征行车风险的危险驾驶行为谱，其中危险驾驶行为谱是的矩阵，n表示所述驾驶行为数据的时间序列采样数量；m表示所述危险驾驶行为指标的个数；随后，对第一驾驶行为数据集中的驾驶行为数据进行筛选、降维、聚类处理得到四个聚类簇，将综合安全性评分得分最低的聚类簇抽取出来，构成危险驾驶行为数据集； 从危险驾驶行为数据集中获取逻辑场景参数，得到逻辑场景的参数集合； 根据所述逻辑场景参数集合，通过迭代更新的方式，构建目标代理模型；所述目标代理模型为待测自动驾驶系统的代理模型；根据预先构建的目标代理模型和所述逻辑场景参数集合，确定高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，包括： 根据所述逻辑场景参数集合，确定参数搜索范围；在所述参数搜索范围内，通过所述目标代理模型求取目标函数的最小值；其中，所述目标函数用于计算待测自动驾驶系统的危险事件发生概率的估计误差； 将使得所述目标函数取得最小值时对应的分布参数作为高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，包括： 选择多元高斯分布作为目标重要性采样分布函数：； 式中，,分别为多元高斯分布的均值向量和协方差矩阵，这两个参数为所要搜索的重要性采样分布参数；是自动驾驶测试场景的逻辑场景参数集合中的一个测试用例； 在所述构建的目标代理模型基础上，寻找使得估计误差最小的参数,； 根据所述高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，生成目标测试用例，包括： 根据搜索到的高风险驾驶场景对应的重要性采样分布的参数,，泛化一个高风险驾驶场景，该高风险驾驶场景的参数为：前车速度、前车加速度、前车变速时间；根据前车速度，确定当前待测试的自动驾驶汽车的初始速度；之后，根据自动驾驶汽车的初始速度，计算该自动驾驶汽车与前车的期望初始相对距离： 式中：为跟车时距；为两车静止相对距离，取常数； 通过生成的前车速度、前车加速度、前车变速时间、待测试自动驾驶汽车的初始速度、与前车的期望初始相对距离这些场景参数，即构成高风险驾驶场景下的一个目标测试用例。

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