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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统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：CN119227521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411261156.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统是由王亚飞;章翼辰;郑泽州;李泽星;李若尧;汪博文设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶测试领域领域，提供了一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统，初始化多车道道路的驾驶仿真环境；基于车辆数据中的场景状态参数，随机生成惩罚动作，将场景状态参数、惩罚动作及对应的动作参数组成状态动作对，在无历史动作相似性惩罚的条件下，计算状态动作价值；通过惩罚函数对惩罚动作进行历史动作相似性惩罚，计算历史动作相似性惩罚更新后的状态动作价值；根据强化学习模型中的状态动作价值与期望状态动作价值的差值更新强化学习模型指导生成自动驾驶危险场景。本发明显著提高了自动驾驶系统测试的效率和质量，同时减少场景质量损失，并在较短的训练周期内，提升了场景的多样性和实用性。

本发明授权一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，初始化多车道道路的驾驶仿真环境，并配置目标车和挑战车，为所述目标车设定控制算法及参数进行自动驾驶；基于所述目标车和所述挑战车的预计碰撞时间，引入奖励函数激励所述挑战车辆执行危险测试行为，同时在所述仿真环境中建立坐标系并实时收集车辆数据； 其中，基于所述目标车和所述挑战车的预计碰撞时间，引入奖励函数激励所述挑战车辆执行危险测试行为包括： 基于所述目标车和所述挑战车的所述场景状态参数确定所述预计碰撞时间，对场景风险进行定量评估，公式为： ； 其中，为所述预计碰撞时间，为所述目标车和所述挑战车的相对速度；为所述目标车和所述挑战车的相对将速度，为相对距离； 根据所述预计碰撞时间，引入所述奖励函数激励所述挑战车执行所述危险测试行为，公式为： ； 其中，为基于所述预计碰撞时间的奖励值，用于优化所述挑战车的行驶策略； 步骤S2，基于所述车辆数据中的场景状态参数，随机生成惩罚动作，通过动作网络转化将所述惩罚动作转换为动作参数，将所述场景状态参数、所述惩罚动作及对应的所述动作参数组成状态动作对，输入到预训练强化学习模型中，在无历史动作相似性惩罚的条件下，计算所述状态动作价值； 步骤S3，根据所述挑战车的当前动作和历史动作相似度，通过惩罚函数对所述惩罚动作进行历史动作相似性惩罚，避免重复的所述危险测试行为；将所述状态动作对输入到强化学习模型中，计算所述历史动作相似性惩罚更新后的所述状态动作价值； 步骤S4，将所述无历史动作相似性惩罚条件下的所述状态动作价值和所述历史动作相似性惩罚的惩罚值的总和作为期望状态动作价值，根据所述强化学习模型中的所述状态动作价值与所述期望状态动作价值的差值更新所述强化学习模型指导生成自动驾驶危险场景。

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