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龙图腾网获悉深圳市众鸿科技股份有限公司申请的专利停车场自动泊车极端测试用例生成方法及相关设备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：CN121029626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511564655.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权停车场自动泊车极端测试用例生成方法及相关设备是由苏军;林国权;唐志波;李良成设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车场自动泊车极端测试用例生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例属于智能驾驶领域，涉及一种停车场自动泊车极端测试用例生成方法及相关设备，解决现有技术中停车场自动泊车极端测试用例生成过程中存在的参数组合爆炸导致计算资源浪费与效率低下、风险量化精准度不足难以保障用例极端性、时序逻辑合理性缺失导致测试结果参考价值低、筛选标准不明确无法精准获取关键用例等技术问题，从而实现高效生成具备极端性、时序合理性且能有效触发系统极限响应的测试用例，提升自动泊车系统极端场景测试的有效性与安全性验证水平。

本发明授权停车场自动泊车极端测试用例生成方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种停车场自动泊车极端测试用例生成方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取测试车辆对应的停车场的静态环境数据、动态参与者数据和环境干扰数据，其中，所述动态参与者数据包括所述停车场中随时间移动对象的实时位置、所述停车场中随时间移动对象的运动速度、所述停车场中随时间移动对象的运动方向及所述停车场中随时间移动对象的类型，所述停车场中随时间移动对象包括行人、非机动车和机动车； 对所述静态环境数据、所述动态参与者数据和所述环境干扰数据进行参数化定义，得到静态环境参数、动态参与者参数和环境干扰参数，其中，所述参数化定义是指将原始数据转化为可量化、可计算的参数形式，使数据具备标准化的取值范围和格式； 对所述静态环境参数、所述动态参与者参数和所述环境干扰参数进行组合，得到多个场景参数组合，其中，所述场景参数组合是指从所述静态环境参数、所述动态参与者参数、所述环境干扰参数中分别选取具体参数值，形成完整的场景描述； 对每个所述场景参数组合进行风险量化，得到每个所述场景参数组合的风险等级； 根据预设的参数范围，从多个所述场景参数组合中选取至少两个场景参数组合作为初始场景组合； 基于所述动态参与者参数，确定动态参与者的时间约束条件； 基于所述风险等级和所述时间约束条件确定各个所述初始场景组合和极端测试用例目标需求的匹配度，将所述匹配度最高的初始场景组合作为所述测试车辆的极端测试用例； 其中，所述对每个所述场景参数组合进行风险量化，得到每个所述场景参数组合的风险等级，包括： 对每个所述场景参数组合提取动态参与者的核心属性参数，为每个所述核心属性参数赋予基础权重； 基于所述环境干扰参数对每个所述基础权重修正，得到初始风险权重； 获取历史故障数据，基于所述历史故障数据对每个所述初始风险权重进行调整，得到最终风险权重值； 将所述最终风险权重值与预设风险等级进行比对，确定每个所述场景参数组合对应的风险等级。

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