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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成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：CN120671349B 。

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：202510715282.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成方法是由王冠群;白通;王鹏;李晓艳;吕志刚;张玉芳;李亮亮;王储;邸若海;董绵绵设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成方法，包括如下步骤：按照设定的交互逻辑提取若干组交互场景下的驾驶特征进行仿真训练来构建驾驶模拟器，并以每组交互场景下的驾驶特征作为若干个背景车辆的驾驶行为数据对其一一对应配置有设定的驾驶风格，同时对每一种驾驶风格设定相应的驾驶策略以构建动态贝叶斯博弈框架；实时获取任意一组交互场景下背景车辆的驾驶风格对多目标效用函数进行迭代训练，利用多目标效用函数计算背景车辆的驾驶风格对应的收益值并从动态贝叶斯博弈框架中选择相应的驾驶策略生成轨迹控制指令，利用随机扰动机制对轨迹控制指令进行拟人化优化，从而实现多维度驾驶行为动态生成以及复杂交互逻辑精准建模。

本发明授权面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成方法在权利要求书中公布了：1.面向自动驾驶测试场景的背景车辆拟人化轨迹生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、按照设定的交互逻辑提取若干组交互场景下的驾驶特征进行仿真训练来构建驾驶模拟器，所述驾驶模拟器以每组交互场景下的驾驶特征作为若干个背景车辆的驾驶行为数据并对其一一对应配置有设定的驾驶风格，同时对每一种所述驾驶风格设定相应的驾驶策略以构建动态贝叶斯博弈框架；其中，所述动态贝叶斯博弈框架的驾驶策略设置为： 争夺策略：在当前行驶车道进行加速和或变道操作； 让步策略：在当前行驶车道进行减速或与相邻所述背景车辆保持车距； 试探策略：维持当前行驶状态并观察相邻行驶车道或同一行驶车道上其余所述背景车辆的行驶状态； S2、实时获取任意一组交互场景下所述背景车辆的驾驶风格，对多目标效用函数进行迭代训练，其中，所述多目标效用函数u设置为： ； ； ； ； ； 其中，为效率权重，为安全权重，为紧迫性权重，为能耗权重，分别用于模拟人类驾驶员在复杂场景下的权衡机制；为效率成本，为以自然常数e为底的指数函数运算，为背景车辆当前速度，为当前交互场景允许的最小速度，为当前交互场景允许的最大速度，为平滑因子；为安全成本，用于反映背景车辆的碰撞风险，TTC为碰撞时间，为时间常数，为权重系数，为最小更车距离；为紧迫性成本，用于反映背景车辆对目标点的接近紧迫性，为沿道路方向的变道起点坐标，为沿道路方向的变道终点坐标，为垂直道路方向的变道起点坐标，为垂直道路方向的变道终点坐标；为能耗成本，用于量化控制动作的能耗代价，为期望速度，为当前速度，为背景车辆的最大加速度； S3、利用所述多目标效用函数计算所述背景车辆的驾驶风格对应的收益值，并根据计算得到的收益值从动态贝叶斯博弈框架中选择相应的驾驶策略作为所述背景车辆的最优响应动作； S4、根据所选择的驾驶策略生成轨迹控制指令，并利用随机扰动机制对所述轨迹控制指令进行拟人化优化，得到所述背景车辆的拟人化轨迹。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安工业大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市金花北路4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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