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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法、系统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：CN120706288B 。

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：202511218567.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法、系统及存储介质是由邢璐;杨枝枝;桂瑰;李喜;李烨;黄科科;吴德浩;桂卫华设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法、系统及存储介质，方法包括：首先采集真实的跟驰或换道等目标场景的数据，然后计算目标场景的车辆运动交互特征F，并与注意力机制相结合对TimeGAN模型进行改进得到F‑TimeGAN模型，将目标场景输入至F‑TimeGAN模型中进行场景生成，最后从生成场景中筛选出强交互风险场景用于自动驾驶测试。本发明能够基于常规的目标场景数据，高效生成现实中难以采集的强交互风险场景数据，增强了生成场景的交互性和风险性，有效解决了关键测试场景数据稀少的问题，为自动驾驶在强交互环境下的安全验证提供场景数据支持。

本发明授权一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种适用于强交互环境的自动驾驶行车风险场景生成方法，其特征在于，包括： S1、采集道路车辆轨迹数据构建基础数据库； S2、从基础数据库中提取目标场景，计算目标场景的车辆运动交互特征； S3、基于车辆运动交互特征构建F-TimeGAN模型； S4、设置F-TimeGAN模型候选超参数，将提取的目标场景输入至不同候选超参数下的F-TimeGAN模型中进行场景生成； S5、评估不同候选超参数下F-TimeGAN模型生成场景数据与目标场景数据的相似性，选择相似性靠前的个F-TimeGAN模型作为备选模型，其中为大于等于1的自然数； S6、对备选模型生成的场景库进行风险评估，得到各备选模型的风险场景数量；若存在备选模型的风险场景数量大于目标场景数量，则将能生成风险场景最多的F-TimeGAN模型作为最优模型；若不存在，则返回步骤S4重新设置F-TimeGAN模型的候选超参数； S7、在最优模型生成的场景数据中筛选强交互风险场景，将筛选结果输出至自动驾驶测试场景库； 在生成器中引入基于车辆运动交互特征的注意力机制，以构建F-TimeGAN模型，具体是： 其中，表示计算注意力权重，表示原始时间序列数据的主车和其他车辆的轨迹映射的隐藏状态，为注意力机制模块中的查询向量，为注意力机制模块中的键向量，为注意力机制模块中的值向量，为注意力机制模块中查询向量的线性映射参数，为注意力机制模块中键向量的线性映射参数，为注意力机制模块中值向量的线性映射参数，表示键向量的维度，为键向量的转置矩阵，表示缩放点积注意力；为敏感性调节参数；加权的隐藏状态，为车辆运动交互特征的tanh函数值； 所述F-TimeGAN模型的生成器表示为： 其中，表示静态特征潜在编码，表示静态特征的生成网络，表示定义了已知分布的向量空间，表示当前时间特征潜在编码，表示用于时间特征的生成网络，表示随机向量，表示前一个时间特征潜在编码。

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