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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种自动驾驶安全测试系统及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：CN120407399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510427096.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种自动驾驶安全测试系统及方法是由王燕;吴琼设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶安全测试系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自动驾驶安全测试系统及方法，涉及自动驾驶技术领域，该系统包括常规交通场景生成子系统，用于在仿真平台中生成常规驾驶场景数据集；安全关键场景生成子系统，用于根据常规驾驶场景数据集，利用基于对抗性扰动的自动驾驶场景生成网络SAGA，生成安全关键场景；安全关键场景聚类分析子系统，用于根据生成的安全关键场景，利用引入渐进式无监督聚类方法动态发现新类别并优化聚类结构，得到场景分析结果。本发明解决了现有自动驾驶系统安全性验证中存在的测试场景覆盖不足、对抗性测试能力薄弱、关键场景分析效率低等问题。

本发明授权一种自动驾驶安全测试系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶安全测试系统，其特征在于，包括： 常规交通场景生成子系统，用于在仿真平台中生成常规驾驶场景数据集； 所述常规交通场景生成子系统包括： 路网拓扑建模模块，用于通过分析仿真平台中的道路网络提取道路拓扑信息，并基于道路拓扑信息对路网拓扑建模； 路径规划与优化模块，用于基于构建的路网拓扑，利用路径规划算法生成从起点到目标点的平滑行驶路径，并利用插值法对平滑行驶路径进行优化； 多模态数据采集模块，用于基于优化后的平滑行驶路径，利用多模态传感器同步采集多种类型的场景数据，构建常规驾驶场景数据集； 安全关键场景生成子系统，用于根据常规驾驶场景数据集，利用基于对抗性扰动的自动驾驶场景生成网络SAGA，生成安全关键场景； 所述安全关键场景生成子系统包括： 常规训练模块，用于利用常规驾驶场景数据集对自动驾驶代理进行训练，形成具备驾驶决策与环境感知能力的基准模型； 对抗场景生成模块，用于根据训练结果，通过基于梯度的对抗扰动策略，利用攻击者的行为轨迹在初始场景中生成针对受害者模型的对抗性场景，其中，通过最小化目标函数寻找最优扰动序列，以生成安全关键场景； 受害者模型模块，用于在扰动生成过程中提供实时反馈，优化对抗扰动策略，其中，受害者模型为在对抗性场景生成过程中作为攻击目标的自动驾驶决策系统； 安全关键场景聚类分析子系统，用于根据生成的安全关键场景，利用引入渐进式无监督聚类方法动态发现新类别并优化聚类结构，得到场景分析结果，完成对自动驾驶安全测试； 所述根据生成的安全关键场景，利用引入渐进式无监督聚类方法动态发现新类别并优化聚类结构，得到场景分析结果，其具体为： 对生成的安全关键场景进行层次划分，其中，每次划分过程中选择具有代表性的样本构建锚点集合； 基于锚点集合生成伪标签； 根据伪标签，基于数据相似性构建锚点图，并利用代表性样本刻画数据的分布特征； 基于分布特征，通过标签传播机制扩散高置信度信息，使聚类边界达到清晰状态； 当检测到与现有类别不同的新样本时，创建新的类别，并动态更新聚类结果，直至聚类结果满足要求，得到场景分析结果。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；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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