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龙图腾网获悉北京中关村实验室申请的专利自动驾驶感知硬件功能失效监测方法及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：CN120508969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511008609.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权自动驾驶感知硬件功能失效监测方法及装置是由王嘉凯;赵晓薇设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶感知硬件功能失效监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶感知硬件功能失效监测方法，同时涉及自动驾驶感知硬件功能失效监测装置，属于深度学习技术领域。所述方法包括：基于编码器对感知硬件数据压缩，获取对应的低维潜在表示；根据感知硬件数据潜在表示的隐变量，建立感知硬件数据模型；引入感知硬件之间的条件概率分布，通过感知硬件数据模型，构建不同感知硬件之间的弹性概率图；结合弹性概率图对各感知硬件实时监测并进行风险评估。本发明能够全面地顾及各感知硬件之间的复杂关系，实时监测自动驾驶系统的安全性。

本发明授权自动驾驶感知硬件功能失效监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶感知硬件功能失效监测方法，其特征在于，包括： 基于编码器对感知硬件数据压缩，获取对应的低维潜在表示；所述感知硬件，至少包括：转向传感器、制动传感器、油门开度传感器、激光雷达、摄像头； 根据感知硬件数据潜在表示的隐变量，建立感知硬件数据模型； 引入感知硬件之间的条件概率分布，通过感知硬件数据模型，构建不同感知硬件之间的弹性概率图； 结合弹性概率图对各感知硬件实时监测并进行风险评估； 所述基于编码器对感知硬件数据压缩，获取对应的低维潜在表示，之前还包括： 编码器将感知硬件训练数据映射到潜在空间，得到对应的潜在表示； 解码器将所述潜在表示还原为原始数据； 基于所述潜在表示和原始数据，使用变分下界来最大化感知硬件训练数据得边际对数似然函数，从而训练编码器； 所述根据感知硬件数据潜在表示的隐变量，建立感知硬件数据模型，具体包括： 引入感知硬件数据潜在表示的隐变量，计算所述隐变量的先验分布； 通过所述隐变量的边缘分布和先验分布的乘积，得到对应联合分布； 利用贝叶斯定理，通过所述隐变量的边缘分布和先验分布，计算对应后验分布； 通过感知硬件隐变量的后验分布来表示感知硬件数据模型； 所述引入感知硬件之间的条件概率分布，通过感知硬件数据模型，构建不同感知硬件之间的弹性概率图，具体包括： 所述弹性概率图的各节点通过不同感知硬件数据模型表示，每个感知硬件对应有父节点集合； 引入条件概率分布，结合各感知硬件对应的父节点，计算具有依赖关系的不同感知硬件的联合概率分布； 所述弹性概率图的不同节点对应的边通过不同感知硬件在给定条件下的联合概率分布表示； 所述结合弹性概率图对各感知硬件实时监测并进行风险评估，具体包括： 利用弹性概率图，计算目标感知硬件在当前条件下的似然概率；所述似然概率为目标感知硬件与有依赖关系的感知硬件的联合概率分布； 对比目标感知硬件在当前条件下的似然概率与在正常工作状态下的似然概率，并通过设定的阈值来判断当前感知硬件是否异常。

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