同济大学郭露露获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于知识增强的自动驾驶场景可控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：CN119889030B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411949533.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于知识增强的自动驾驶场景可控生成方法是由郭露露;单策;孙萌鸽;陈虹设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于知识增强的自动驾驶场景可控生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识增强的自动驾驶场景可控生成方法，包括以下步骤：建立交通参与者的交互表征模型，通过交互表征模型对自动驾驶场景中的各个交通参与者进行联合运动预测，得到预测的联合动作信息；通过交通先验知识建立自动驾驶场景的引导表征；建立用于自动驾驶场景可控生成的扩散模型，将引导表征嵌入扩散模型，在引导表征的约束下，对联合动作信息进行扰动，生成符合实际需求的多样化自动驾驶场景。与现有技术相比，本发明具有真实性强、可控性强、安全性高、实时性强等优点。
本发明授权一种基于知识增强的自动驾驶场景可控生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强的自动驾驶场景可控生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立交通参与者的交互表征模型，通过交互表征模型对自动驾驶场景中的各个交通参与者进行联合运动预测，得到预测的联合动作信息； S2：通过交通先验知识建立自动驾驶场景的引导表征； S3：建立用于自动驾驶场景可控生成的扩散模型，将引导表征嵌入扩散模型，在引导表征的约束下，对联合动作信息进行扰动，得到自动驾驶场景； 所述引导表征包括约束条件和对抗性表征，所述约束条件包括行为约束、碰撞约束和场景约束，所述行为约束的计算表达式为： 式中，为行为约束，表示智能体的目标状态或动作，则表示当前时刻的状态或动作，表示平滑的L1损失； 所述碰撞约束的计算表达式为： 式中，为碰撞约束，为智能体与在时刻的相对距离，为碰撞阈值； 所述场景约束的计算表达式为： 式中，为场景约束，表示智能体在时刻与道路边界之间的距离，表示与道路边界的距离阈值； 所述对抗性表征的计算表达式为： 式中，为对抗性表征，为对抗性智能体与自我智能体间的相对距离，为智能体与道路边界的距离。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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