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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种实现测试场景生成的模型的训练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：CN116467599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310410081.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种实现测试场景生成的模型的训练方法是由张毅;何泓霖;封硕;杨敬轩;裴华鑫;张佐设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现测试场景生成的模型的训练方法在说明书摘要公布了：本文公开一种实现测试场景生成的模型的训练方法，包括：获取用于模型训练的数据集，数据集中包含历史观测序列和地图信息；对历史观测序列进行升维，获得第一高维特征信息；根据地图信息中包含的离散点之间的相关关系，获得的第二高维特征信息；根据第一高维特征信息、第二高维特征信息与表征所有车辆在场景中的随机性的随机函数信息，生成隐变量状态信息；对隐变量状态信息进行解码，获得交通先验模型的输出；对数据集中数据，根据交通先验模型的输入和获得的交通先验模型的输出计算预设的第一损失函数，获得交通先验模型。本发明实施例训练获得了交通先验模型，为自动生成自动驾驶汽车在正常工作情况下安全行驶的驾驶场景提供了支持。

本发明授权一种实现测试场景生成的模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种实现测试场景生成的模型的训练方法，包括： 获取用于模型训练的数据集，数据集中包含历史观测序列和地图信息； 对数据集中的历史观测序列进行升维，获得第一高维特征信息； 根据数据集中的地图信息中包含的离散点之间的相关关系，获得地图信息的第二高维特征信息； 根据第一高维特征信息、第二高维特征信息与预先设定的表征所有车辆在场景中的随机性的随机函数信息，生成隐变量状态信息； 对生成的隐变量状态信息进行解码，获得交通先验模型的输出； 对数据集中所有数据，根据交通先验模型的输入和获得的交通先验模型的输出计算预先设定的第一损失函数，获得交通先验模型； 其中，所述第一损失函数根据交通先验模型的预测的状态信息与真实的状态信息之间的距离确定；所述交通先验模型用于生成自动驾驶车辆的测试场景；所述生成隐变量状态信息，包括：将所述第一高维特征信息和第二高维特征信息，通过预先设定的自注意力机制模块进行处理，获得更新的表征车辆之间交互关系的第三高维特征信息；将所述第三高维特征信息，通过预先设定的交叉注意力机制模块进行处理，获得更新的表征车辆与道路之间交互关系的第四高维特征信息；根据所述第三高维特征信息、所述第四高维特征信息与所述随机函数信息，生成所述隐变量状态信息；所述根据所述第三高维特征信息、所述第四高维特征信息与所述随机函数信息，生成隐变量状态信息，包括：将更新的所述第三高维特征信息和所述第四高维特征信息进行矩阵相乘；根据所述矩阵相乘的结果与所述随机函数信息，确定所述隐变量状态信息；所述随机函数信息通过预设的拟合器和调节器加载；所述拟合器用于根据所述数据集中的被测试车辆的决策器模块的输入的状态信息，对所述决策器模块的输出的状态信息进行预估；所述调节器用于对除所述被测试车辆以外的背景车辆的行为进行调整。

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