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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种自动驾驶对抗训练方法与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：CN120071305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510551073.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种自动驾驶对抗训练方法与装置是由于海洋;王润新;姜涵;李睿楷;范一哲;闫子阳;镡昊;任毅龙;徐亮;崔志勇设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶对抗训练方法与装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种自动驾驶对抗训练方法与装置，涉及自动驾驶技术领域。首先获取多帧自车点云数据，接着依据自车点云数据生成可行轨迹，并通过轨迹重采样获取沿轨迹的占用信息，以生成带占用信息的轨迹，再依据截断扩散模型对带占用信息的轨迹进行分类；最后将分类后的轨迹融合噪声进行训练，以完成对端到端自动驾驶模型的训练。本申请提供的自动驾驶对抗训练方法与装置具有提升了模型的泛化能力与鲁棒性的优点。

本发明授权一种自动驾驶对抗训练方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶对抗训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多帧自车点云数据； 依据所述自车点云数据生成可行轨迹，并通过轨迹重采样获取沿轨迹的占用信息，以生成带占用信息的轨迹； 依据截断扩散模型对带占用信息的轨迹进行分类； 将分类后的轨迹融合噪声进行训练，以完成对端到端自动驾驶模型的训练； 依据所述自车点云数据生成可行轨迹，并通过轨迹重采样获取沿轨迹的占用信息，以生成带占用信息的轨迹的步骤包括： 将每一帧的自车点云数据从车辆坐标系转换到世界坐标系，并去除动态物体，仅保留静态环境的点云数据； 依据所述静态环境的点云数据提取剔除障碍物的可驾驶区域； 在车辆的动力学约束下，依据所述可驾驶区域生成多条可行轨迹； 依据每个轨迹点计算其在原始点云的自车点云数据中的最近邻点； 对于每个所述轨迹点，基于所述最近邻点的状态判断所述轨迹点是否可行，以生成带占用信息的轨迹； 将分类后的轨迹融合噪声进行训练，以完成对端到端自动驾驶模型的训练的步骤包括： 在自动驾驶系统的不同模块中注入噪声，并定义分类后的轨迹在注入噪声后的结果； 依据噪声注入后的结果确定每个模块在当前时间步下的损失比率； 依据所述损失比率更新每个模块的归一化权重； 依据更新后的归一化权重确定在下一时间步的总损失，并依据所述总损失的梯度与每个模块的归一化权重优化每个模块的工作参数，直至完成所述端到端自动驾驶模型的训练。

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