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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样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：CN115565267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211293693.9，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样方法是由程适;王雪萍;刘悦;张明明;雷秀娟设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样方法，属于自动驾驶技术领域，包括：在自动驾驶系统仿真模型中输入新的场景输入状态向量进行仿真，生成得分向量，根据生成的场景输入状态向量和得分向量构建标记样本集，采用基于头脑风暴优化算法的优化分类算法，获得不同性能模式下的标记样本集，根据不同性能模式下的标记样本集构造性能边界对，根据性能边界对构造性能边界集，对不同性能模式的标记样本执行头脑风暴优化算法，生成性能边界采样点，结合基于头脑风暴优化算法的优化分类算法进行迭代，生成最终的性能边界。该方法可以实现以较少的样本最大化边界采样的覆盖度和精准度。

本发明授权一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶系统的性能边界自适应采样方法，其特征在于，包括： 根据自动驾驶测试的不同场景状态，配置生成场景状态空间向量、并根据其中一个场景状态空间向量构建场景输入状态向量； 评估不同场景下自动驾驶系统性能指标，获得得分向量，根据得分向量构建得分样本集； 根据生成的场景输入状态向量，采用自适应搜索算法迭代生成新的场景输入状态向量，并识别性能模式； 在自动驾驶系统仿真模型中输入新的场景输入状态向量进行仿真，生成得分向量，根据生成的场景输入状态向量和得分向量构建标记样本集； 采用基于头脑风暴优化算法的分类算法，获得不同性能模式下的标记样本集； 根据不同性能模式下的标记样本集构造性能边界对，根据性能边界对构造性能边界集； 对不同性能模式的标记样本执行头脑风暴优化算法，生成性能边界采样点，包括： 概率参数和概率参数分别用来控制在一个簇或者两个簇的情况下生成新的样本，生成新的样本的表达式包括公式1和公式2： ；1 =；2 其中，是被选择去生成新个体的的第d维；和是相邻性能模式的样本；是新生成的个体的第d维；是被选择的更优的新生成的个体的第d维；是均值为、方差为的高斯随机函数；是步长函数，也是高斯随机函数的系数；为之间的随机数； 新生成样本后的边界区域的宽度在范围内，即，且现在则将其添加到边界集中，更新的值，即； 结合基于头脑风暴优化算法的优化分类算法进行迭代，生成最终的性能边界。

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陕西师范大学，其通讯地址为：710119 陕西省西安市长安区西长安街620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”。