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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试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：CN120927321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511464700.0，技术领域涉及：G01M17/007；该发明授权基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试方法是由赵健;李文旭;朱冰;张培兴;黄殷梓设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试领域，提供一种基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试方法，基于世界模型构建端到端自动驾驶系统测试平台，提供端到端自动驾驶系统感知输入信息，通过对相机传感器进行建模，实现多模态场景信息间的精准对齐；构建交通流模块，提供地图及场景全局状态信息；设计一种平衡策略收敛性及策略多样性的交通车多智能体协同对抗策略，通过构建稠密奖励函数并配合智能体异构策略自适应调节方法，统筹全局探索目标、加快测试效率；整合各个模块，融入待测端到端自动驾驶系统并实现高效闭环测试。本发明可实现端到端自动驾驶系统性能的高效测试，能够评估端到端自动驾驶系统的鲁棒性和安全性，快速挖掘系统的功能缺陷。

本发明授权基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于世界模型的端到端自动驾驶系统闭环对抗测试方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、构建世界模型作为端到端自动驾驶系统的高保真测试平台： 在对相机传感器进行建模的基础上，以扩散模型为骨架构建世界模型，通过正向扩散‑反向去噪过程，并配合模型训练损失函数，生成多视角、多帧一致的高保真图像，作为端到端自动驾驶系统测试的高保真测试平台； 步骤2、构建交通车多智能体强化学习对抗策略： 构建交通车多智能体强化学习对抗策略，设计智能体强化学习对抗策略自适应调节方法调整交通车的对抗行为，建立基于势场的稠密奖励函数，奖励函数包括主车与交通车间的吸引力Rea、交通车间的排斥力Ree、车辆与道路间的排斥力Rev，分别用于鼓励交通车对抗主车、避免交通车之间的对抗、避免车辆驶出道路边界； 步骤3、构建交通流模块： 利用开放地图数据或预先构建的道路网络，导入地图信息，搭建交通流基本骨架，并在路网中生成主车及交通车，在仿真时钟按离散步长更新位置和速度，读取场景全局状态信息，并利用接口将场景全局状态信息反馈到相应组件； 步骤4、闭环对抗测试： 整合步骤1、步骤2及步骤3，融入待测端到端自动驾驶系统，其中，世界模型用于提供待测系统感知输入信息，多智能体协同对抗策略用于建模交通车对抗行为，交通流模块用于提供地图及场景全局状态信息，实现“多视角图像生成‑主车输入观测‑主车输出响应‑交通车协同对抗”的闭环对抗测试链路。

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