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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利用于自动驾驶测试场景泛化生成的生成对抗网络及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：CN119670820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411841521.X，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权用于自动驾驶测试场景泛化生成的生成对抗网络及方法是由刘永刚;李攀;尹贵潇;舒德伟;郑波;何文设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动驾驶测试场景泛化生成的生成对抗网络及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶测试技术领域，具体涉及一种用于自动驾驶测试场景泛化生成的生成对抗网络及方法，通过对实际驾驶数据进行标准化处理、嵌入多源信息，并结合改进后的条件生成与多生成器架构时间序列生成对抗网络CMG‑TimeGAN，即为ConditionalMultiGeneratorTimeGAN技术，并在整个TimeGAN架构中使用TCN模块替代RNN网络，旨在解决现有TimeGAN模型在时间依赖性捕捉、高维数据处理、数据质量敏感性以及模式崩溃等方面的不足，并自动生成多种危险驾驶场景。

本发明授权用于自动驾驶测试场景泛化生成的生成对抗网络及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶测试场景泛化生成的方法，其特征在于，将多种能够影响车辆自动驾驶的因素作为条件信息，与自然驾驶数据一并构建出能够产生自动驾驶场景虚拟测试数据的生成对抗网络，该生成对抗网络包括多个生成器，各个生成器均能够将随机噪声和能够影响车辆自动驾驶的多种因素拼接形成综合信息，用于自动驾驶测试场景泛化生成； 所述生成对抗网络包括数据预处理单元、嵌入网络单元、恢复器单元、生成器单元、监督网络单元、鉴别器单元、门控单元； 所述数据预处理单元，用于将输入的自然驾驶数据标准化处理后，转换为TensorFlow张量形式； 所述嵌入网络单元包括一个多层GRU网络，用于提取输入数据的时间序列特征，并生成潜在表示H； 所述恢复器单元包括一个恢复器网络，用于从嵌入网络生成的潜在表示H中重建输入时间序列数据； 所述生成器单元包括多个与影响车辆自动驾驶的因素一一对应的生成器网络，用于将随机噪声和条件信息拼接形成综合信息，得到高维时间序列数据； 所述监督网络单元包括一个监督网络，用于预测未来时间步的隐藏状态； 所述鉴别器单元包括一鉴别器网络，用于判断虚拟数据与真实数据之间的区别； 门控单元包括一GRU门控单元，用于对生成器单元输出的数据进行加权组合； 所述生成对抗网络的具体构建过程包括： 1）将多种能够影响车辆自动驾驶的因素作为条件信息，与自然驾驶数据一并形成多种时间序列数据，利用数据预处理单元构建自然驾驶场景序列集合； 2）用多层门控循环单元构建嵌入网络单元； 3）构建监督网络单元，并训练监督网络单元学习时间序列特性，用于后续利用训练好的监督网络单元对生成器单元进行指导，辅助生成器单元捕捉时间序列的变化趋势； 4）采用多个生成器构建生成器单元，并采用训练后的监督网络单元对各个生成器的输出进行监督； 5）构建鉴别器单元； 6）进行对抗训练，交替优化生成器单元和鉴别器单元的网络参数，使生成器单元输出能够欺骗鉴别器单元的虚拟数据。

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