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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利自动驾驶仿真测试场景生成方法、系统、设备及存储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：CN119808597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510278999.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权自动驾驶仿真测试场景生成方法、系统、设备及存储介质是由刘川意;黄铄涵;姚博韬;林杰;李乐航;吴灏宽设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶仿真测试场景生成方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶仿真测试场景生成方法、系统、设备及存储介质，方法基于差分进化算法进行测试场景生成，包括设置变异操作参数；初始化测试场景种群，包括设定初始种群的大小N，并生成随机测试场景作为初始种群；判断当前测试迭代次数并采用多精英个体引导策略对测试场景执行测试场景变异操作，生成变异场景Xn；将变异场景Xn与基准场景Xg交叉生成交叉场景Xu；并基于适应度值确定下一代测试场景；利用下一代测试场景测试记录关键数据；基于记录的关键数据，分析是否发生交通事故并返回迭代。本发明方法能够自动生成多样化的交通场景，能够提高测试效率，并且发现自动驾驶软件潜在的安全隐患。

本发明授权自动驾驶仿真测试场景生成方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶仿真测试场景生成方法，其特征在于，所述方法基于差分进化算法进行测试场景生成，包括以下步骤： 设置差分进化算法的缩放因子F、变异因子Cr和最大迭代次数G，缩放因子F用来控制变异操作的步长，变异因子Cr用来控制变异操作的概率； 初始化测试场景种群，包括设定初始种群的大小N，并生成随机测试场景作为初始种群； 判断当前测试迭代次数g是否大于最大迭代次数G，若大于则结束迭代；若小于，则基于缩放因子F、变异因子Cr和最大迭代次数G，采用多精英个体引导策略对测试场景进行测试场景变异操作，生成变异场景Xn； 将变异场景Xn与基准场景Xg交叉生成交叉场景Xu； 判断交叉场景Xu的适应度值是否小于基准场景Xg的适应度值，若大于则选择交叉场景Xu加入下一代测试场景；否则选择基准场景Xg加入下一代测试场景，所述基准场景Xg为当前测试场景，所述适应度值为多个交通指标的线性加权和； 将下一代测试场景导入仿真器，被测自动驾驶软件执行测试场景设置的行驶任务，并记录关键数据； 基于记录的关键数据，分析是否发生交通事故，若发生交通事故则将测试场景加入危险场景库中；若未发生交通事故，则将测试场景放入历史场景库中；测试迭代数加1，并返回判断当前测试迭代次数g是否大于最大迭代次数G； 采用多精英个体引导策略对测试场景进行测试场景变异操作，具体包括以下步骤： 计算当前测试场景与上一代测试场景之间适应度值的相对改进率，若相对改进率未超过阈值，则从历史变异场景库中选择一个场景作为变异场景Xn，否则根据多精英个体计算领导个体，包括以下步骤： 将目前测试场景种群中各个体根据适应度值降序排列，并选出前m个作为精英个体； 根据精英个体的适应度值计算加权平均，得出领导个体Xe； 根据基准场景、领导个体以及从种群中随机选择的一个个体，生成变异场景Xn； 生成变异场景Xn具体表达式为：，Xg为基准场景，F为缩放因子，Xe为领导个体；Xr是从种群中随机选择的另一个个体。

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