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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景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：CN120496333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510983114.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景生成方法是由赵健;朱冰;张培兴设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景生成方法。包括以下步骤：步骤一、对场景知识图进行建模；步骤二、对场景图时序预测模型进行建模；步骤三、对时序因果推断模型进行建模；步骤四、对场景图时序决策生成模型进行建模，从而生成事故场景；本发明可在事故场景样本数据量受限条件下构建具有高真实性、高多样性及事故致因一致性的事故场景数据库，高效扩展了自动驾驶算法闭环自进化云端数据库中同类型事故场景的数量，利用构建的场景数据库训练自动驾驶算法，能够有效增强自动驾驶汽车对于已发生同类型事故场景的适应能力，保障自动驾驶汽车在现实世界中的安全可靠运行。

本发明授权一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景知识图并考虑事故致因的事故场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对场景知识图进行建模； 构建包含场景图SG及事故致因图ACG的场景知识图表示方法，场景图SG用于聚合场景在空间维度及时间维度的交互特征，事故致因图ACG用于实现事故场景生成过程中的因果控制； 步骤二、对场景图时序预测模型进行建模； 利用图注意力神经网络处理场景图SG以提取其空间维度信息，利用基于Transformer的时序特征提取架构学习时序场景图SG的长时序依赖关系以提取其时间维度信息，利用变分图自编码器构建用于潜在变量重复采样的潜在空间并形成采样层，利用解码器对潜在变量进行解码后得到场景图采样空间，构建场景图时序预测模型； 步骤三、对时序因果推断模型进行建模； 以输入事故场景的时序轨迹及相关描述为基础，对事故场景内在因果关联进行详尽分析，以此得到经验知识，并以此为依据制定事故致因图ACG及对应于ACG图每条因果边的推断规则，进而得到时序因果推断模型； 步骤四、对场景图时序决策生成模型进行建模，从而生成事故场景； 利用强化学习方法整合场景图时序预测模型、时序因果推断模型等关键模块，构建完整的场景图时序决策生成模型；即利用场景图时序预测模型导索式生成下一时刻场景图的采样空间，训练强化学习智能体在采样空间中采样，利用时序因果推断模型对生成的时序场景图进行时序因果推断，建立推断事故致因图ACG0与真实事故致因图ACG的图相似度度量方法，作为强化学习智能体采取不同动作时的主要反馈奖励，引导事故场景的因果可控生成。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市高新技术产业开发区前进大街2699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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