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龙图腾网获悉沃行科技(南京)有限公司申请的专利自动驾驶仿真方法、装置及服务器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：CN120951822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511476501.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权自动驾驶仿真方法、装置及服务器是由羊杰设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶仿真方法、装置及服务器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自动驾驶仿真方法、装置及服务器，涉及自动驾驶的技术领域，包括：对方向盘信息进行数据解析处理，得到特征向量；通过动态场景生成器对特征向量进行双重条件判断处理，生成第一长尾训练场景，以得到第一自动驾驶仿真训练场景；通过双模式控制器对第一自动驾驶仿真训练场景中的车辆进行碰撞风险监控处理，并在风险值大于预设风险阈值时，将自动驾驶仿真训练模式切换至人工驾驶仿真训练模式；将结构化接管数据输入生成对抗网络模型中得到第二长尾训练场景，并将第二长尾训练场景与第一自动驾驶仿真训练场景结合，得到第二自动驾驶仿真训练场景，以重新对车辆进行自动驾驶仿真训练。本发明可以显著降低仿真成本，提升仿真精度。

本发明授权自动驾驶仿真方法、装置及服务器在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆在自动驾驶仿真训练模式中的方向盘信息，并对所述方向盘信息进行数据解析处理，得到特征向量； 通过动态场景生成器对所述特征向量进行双重条件判断处理，生成第一长尾训练场景，并将所述第一长尾训练场景与原始自动驾驶仿真训练场景结合，得到第一自动驾驶仿真训练场景； 通过双模式控制器对所述第一自动驾驶仿真训练场景中的车辆进行碰撞风险监控处理，并在风险值大于预设风险阈值时，将自动驾驶仿真训练模式切换至人工驾驶仿真训练模式； 将车辆在人工驾驶仿真训练模式中的结构化接管数据，输入生成对抗网络模型中，得到第二长尾训练场景，并将所述第二长尾训练场景与所述第一自动驾驶仿真训练场景结合，得到第二自动驾驶仿真训练场景，以基于所述第二自动驾驶仿真训练场景，重新对车辆进行自动驾驶仿真训练； 其中，所述通过动态场景生成器对所述特征向量进行双重条件判断处理，生成第一长尾训练场景的步骤，包括：针对所述特征向量中的转向角速度和抖动频率进行实时监控处理；当检测到所述转向角速度大于预设转向角速度阈值时，在车辆前方预设距离生成预设行进速度的行人鬼探头长尾场景；当检测到所述抖动频率大于预设抖动频率阈值时，在车辆位置生成车辆打滑长尾场景；将所述行人鬼探头长尾场景和所述车辆打滑长尾场景，确定为所述第一长尾训练场景； 其中，所述在车辆位置生成车辆打滑长尾场景的步骤，包括：通过虚幻引擎内置的物理引擎，对车辆的轮胎模型摩擦系数进行调整，在降低所述轮胎模型摩擦系数的同时，在车辆位置生成预设半径的油渍路面贴花特效，以得到所述车辆打滑长尾场景； 其中，所述通过双模式控制器对所述第一自动驾驶仿真训练场景中的车辆进行碰撞风险监控处理的步骤，包括：获取所述第一自动驾驶仿真训练场景中的车辆与障碍物之间的障碍物距离和碰撞时间；将所述障碍物距离和所述碰撞时间发送至所述双模式控制器的风险值计算模型中进行碰撞风险值计算处理，得到风险值。

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