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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法与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：CN115935642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211546735.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法与系统是由胡林;陆涛;李根;易晓剑;黄晶;王方;王丹琦设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法与系统，方法：获取实际交通事故的调查信息文本，先进行预处理，再利用自然语言处理技术从中提取实际交通事故的场景静态要素，包括场景路网信息、天气环境信息、场景起终点信息和碰撞基本信息；基于提取到的场景静态要素初始化待生成场景，采用深度确定性梯度策略算法搜索待生成场景的动态参数组合集；将提取的实际交通事故的场景静态要素作为待生成场景的静态要素，并与搜索得到的动态参数组合集结合，生成与实际交通事故类似的智能车交通事故极端测试场景。本发明支撑智能车极端测试场景库的搭建，加速其测试落地。

本发明授权基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于事故信息的智能车极端测试场景自动生成方法，其特征在于，包括： 获取实际交通事故的调查信息文本，先进行预处理，再利用自然语言处理技术从中提取实际交通事故的场景静态要素，包括场景路网信息、天气环境信息、场景起终点信息和碰撞基本信息； 基于提取到的场景静态要素初始化待生成场景，采用深度确定性梯度策略算法搜索待生成场景的动态参数组合集； 所述采用深度确定性梯度策略算法搜索待生成场景的动态参数组合集，具体包括：将待生成场景参与方的速度、加速度和位置一起作为深度确定性梯度策略算法中的状态，将待生成场景参与方的加减速和转向操作一起作为深度确定性梯度策略算法中的动作，采用深度确定性梯度策略算法并根据待生成场景参与方的初始速度、加速度和位置，逐步搜索待生成场景的动态参数组合集，直到生成的动态参数组合满足与实际交通事故的碰撞基本信息相同，结束搜索； 所述深度确定性梯度策略算法的模型训练奖励函数，包括合理性约束评估模型和危险性评估模型；所述合理性约束评估模型包括交通规则约束和车辆稳定性约束；所述危险性评估模型用于引导待生成场景的交通事故参与方逐渐行驶至实际交通事故的碰撞位置，合理性约束评估模型用于防止生成的动态参数组合的不合理性；所述奖励函数表达式为： ； 式中，表示奖励函数值；、、分别表示交通规则约束奖励、稳定性约束奖励和场景危险性奖励，、、为对应奖励的分配系数； 将提取的实际交通事故的场景静态要素作为待生成场景的静态要素，并与搜索得到的动态参数组合集结合，生成与实际交通事故类似的智能车交通事故极端测试场景。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960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”。