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龙图腾网获悉中南大学申请的专利自动驾驶车辆性能边界挖掘方法、系统、设备及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：CN121302936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511873591.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权自动驾驶车辆性能边界挖掘方法、系统、设备及介质是由郑亮设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶车辆性能边界挖掘方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶车辆性能边界挖掘方法、系统、设备及介质，其中方法包括：解耦表征自动驾驶交通仿真测试场景的人、车、路、环境和任务五类要素；将五类要素进行参数化表达；筛选出五类相关要素的关键参数集；以筛选出的关键参数集为决策变量，以自动驾驶仿真平台为评价工具，以被测自动驾驶车辆与周围动态交通参与者和静态物体的速度差绝对值及间距最小为优化目标，建立面向自动驾驶性能边界挖掘的双目标随机仿真优化模型；采用双目标猴群随机代理优化算法求解，得到帕累托随机最优关键参数解集，进而得出被测自动驾驶车辆的性能边界。本发明通过将虚拟仿真测试和代理优化技术结合实现准确挖掘自动驾驶汽车的性能边界。

本发明授权自动驾驶车辆性能边界挖掘方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆性能边界挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 解耦表征自动驾驶交通仿真测试场景的人、车、路、环境和任务五类要素； 将人、车、路、环境和任务五类要素进行参数化表达，以便导入到自动驾驶仿真平台，生成动态交通仿真场景； 通过敏感性分析筛选出人、车、路、环境和任务五类相关要素的关键参数集； 以筛选出的关键参数集为决策变量，以交通流的不确定性和背景车辆的随机危险驾驶行为为扰动因素，以自动驾驶仿真平台为评价工具，以被测自动驾驶车辆与周围动态交通参与者和静态物体的速度差绝对值及间距最小为优化目标，建立面向自动驾驶性能边界挖掘的双目标随机仿真优化模型； 采用双目标猴群随机代理优化算法求解双目标随机仿真优化模型，得到帕累托随机最优关键参数解集； 根据帕累托随机最优关键参数解集，确定自动驾驶车辆所能应对的临界场景，得出被测自动驾驶车辆的性能边界； 采用双目标猴群随机代理优化算法求解双目标随机仿真优化模型的过程包括： 采用猴子的位置表征关键参数集，随机生成初始猴群位置集合，并利用自动驾驶仿真平台对初始猴群位置集合进行真实评估，得到速度差绝对值和间距双目标的评价值集合和；基于和建立关于速度差绝对值的回归克里金模型，基于和建立关于间距的回归克里金模型，利用和对猴子的位置优劣进行评估；然后通过迭代方式对猴群依次执行爬过程、望-跳过程和空翻过程，以对猴群位置集合、和进行更新；当达到终止条件时，输出所有被真实评估的猴群位置集合与最终更新的和，并利用最终更新的和对所有被真实评估的猴群位置集合进行重新评估，得到帕累托随机最优关键参数解集。

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