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龙图腾网获悉安徽安凯汽车股份有限公司申请的专利一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法及装置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：CN120764311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511278775.X，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法及装置是由唐伟;赵玉莹;周旭;王法龙;韦瑞;余莹莹;吴浩;温长青;殷金泽设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法及装置，涉及智能驾驶领域，解决了现有技术中虚拟数据与真实数据在分布上的差异导致世界模型在真实场景中性能衰减的技术问题；该方法包括：对第一环境数据进行降噪处理，对第一环境数据进行特征分析确定重要性权重，将重要性权重的聚类密度满足预设条件的区域作为目标场景；基于扩散模型处理第一环境数据生成第二环境数据；使用第二环境数据以及目标场景构建世界模型；基于视觉语言模型处理第一环境数据得到目标场景的密集描述信息；根据目标场景的密集描述信息和世界模型生成仿真场景，并根据生成的仿真场景进行智能驾驶算法仿真测试；本申请用于智能驾驶仿真训练过程中。

本发明授权一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据联合训练的智能驾驶仿真方法，其特征在于，包括： 获取第一环境数据，并对第一环境数据进行降噪处理，对第一环境数据进行特征分析确定重要性权重，将重要性权重的聚类密度满足预设条件的区域作为目标场景； 所述第一环境数据为实际测量到的车端环境数据和道路端环境数据； 基于扩散模型处理第一环境数据生成第二环境数据；使用第二环境数据以及目标场景构建世界模型；基于视觉语言模型处理第一环境数据得到目标场景的密集描述信息； 根据目标场景的密集描述信息和世界模型生成仿真场景，并根据生成的仿真场景进行智能驾驶算法仿真测试； 所述对第一环境数据进行特征分析确定重要性权重，将重要性权重的聚类密度满足预设条件的区域作为目标场景，包括： 将车端环境数据转换至全局坐标系； 将路端环境数据通过标定的外参矩阵映射至所述全局坐标系得到路端环境数据特征；其中，外参矩阵通过公式计算得到，R为旋转矩阵，u为平移向量； 将转换后的车端环境数据和路端环境数据特征进行典型相关分析得到典型相关系数，选择最大典型相关系数对应的投影方向作为融合特征； 基于融合特征构建状态转移模型得到重要性权重，对重要性权重进行聚类提取聚类密度满足预设条件的区域作为目标场景； 所述基于融合特征构建状态转移模型得到重要性权重，包括： 通过公式计算得出t时刻的转移概率；式中，为运动模型矩阵，为t-1时刻的转移概率且t＞1，为t时刻的过程噪声； 通过转移概率构建第i个粒子的状态转移模型，并调取t时刻的融合特征并标记为， 通过公式计算得出第i个粒子更新后的重要性权重；其中，表示第i个粒子对应的观测模型。

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