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龙图腾网获悉同济大学申请的专利端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统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：CN121257331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511803320.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统及方法是由黄岩军;耿家恒;杜嘉彤;梁越;白玉龙;栗烨设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统及方法在说明书摘要公布了：本公开涉及端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统及方法，用于解决现有技术无法在仿真世界创建的对抗交通流中部署和验证端到端模型的问题。该系统对自然交通流数据集中的每个片段依次执行下述模块，实现自车真实对抗场景闭环验证：对抗交通流模块，加载一个自然交通流数据集片段，仿真生成拓扑仿真环境，基于此生成多条候选周车轨迹，对抗性周车执行对抗性最高的候选周车轨迹，生成对抗交通流；驾驶图像生成器，基于含仿真环境交通信息的控制条件生成真实驾驶交通环境图像；端到端被测模型，基于所述真实驾驶交通环境图像，生成自车在所述对抗交通流中执行的轨迹，随着自车轨迹的执行，所述拓扑仿真环境动态变化。

本发明授权端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端自动驾驶真实对抗场景生成与闭环验证系统，其特征在于，所述系统对自然交通流数据集中的每个片段依次执行下述模块，实现自车真实对抗场景闭环验证，包括： 对抗交通流模块，被配置为加载一个自然交通流数据集片段，仿真生成拓扑仿真环境，基于生成的拓扑仿真环境，生成多条候选周车轨迹，对抗性周车执行对抗性最高的候选周车轨迹，生成对抗交通流，步骤包括：选择一个对抗性周车，在第一个回合中，回放自然交通流片段，使自车以外的其他车辆运行轨迹均按照所述自然交通流数据集的片段进行，并在此过程中对抗性周车记录自车轨迹；在第二个回合前，将对抗性周车接入多模态轨迹预测模型，利用多模态轨迹预测模型生成多条对抗性周车轨迹作为候选周车轨迹；利用第一个回合中记录的自车轨迹，对每条对抗性周车轨迹进行对抗性评估：，，表示候选轨迹的先验概率，则表示对抗性周车在候选轨迹上与自车记录轨迹的碰撞强度，参数和分别为预设权重超参数，为根据轨迹计算首次碰撞的时间步，为衰减因子；表示加加速度的绝对值，为加加速度惩罚，，评分越高，对抗性越强；在第二个回合中，对抗性周车执行最高对抗性周车轨迹时，除自车和对抗性周车外均执行片段回放；所述对抗性周车轨迹为与自车轨迹存在冲突或碰撞的周车轨迹； 驾驶图像生成器，被配置为基于含仿真环境交通信息的控制条件，生成真实驾驶交通环境图像； 端到端被测模型，被配置为基于所述真实驾驶交通环境图像，生成自车在所述对抗交通流中执行的轨迹，随着自车轨迹的执行，所述拓扑仿真环境动态变化。

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