动态AD有限责任公司C·贝尔塔获国家专利权
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龙图腾网获悉动态AD有限责任公司申请的专利选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景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：CN115146523B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202110911909.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景是由C·贝尔塔;A·科林;R·杜因杰尔特本斯;D·S·叶尔绍夫;A·宾-努恩设计研发完成，并于2021-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景在说明书摘要公布了：本发明涉及选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景。在示例方法中，计算机系统接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据。此外，计算机系统针对各个情景，确定：i第一度量，其指示运载工具在该情景中的观测性能，其中该第一度量是基于至少一个规则而确定的；以及ii第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度。计算机系统基于第一度量和第二度量来选择情景的子集，并且输出指示情景的子集的第二数据。
本发明授权选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景在权利要求书中公布了：1.一种用于运载工具的方法，包括： 利用计算机系统接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据； 利用所述计算机系统，针对各个情景，确定： 第一度量，其指示所述运载工具在该情景中的观测性能，其中所述第一度量是基于至少一个规则而确定的，以及 第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度； 利用所述计算机系统，确定贝叶斯层次型模型、贝叶斯网络、因子图和隐马尔可夫模型中的至少一者，其中，根据包括贝叶斯层次模型、贝叶斯网络、因子图和隐马尔可夫模型中的所述至少一者的图形表示来对所述多个情景进行分组； 利用所述计算机系统，基于所述第一度量、所述第二度量以及贝叶斯层次型模型、贝叶斯网络、因子图和隐马尔可夫模型中的所述至少一者来选择情景的子集，其中，选择情景的子集包括确定所述情景的子集与所述多个情景中的最大信息增益的程度相关联；以及 利用所述计算机系统，输出指示情景的子集的第二数据。
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