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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试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：CN121614411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610133556.0，技术领域涉及：G06F11/3698；该发明授权基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试方法是由赵健;李文旭;朱冰;张培兴;黄殷梓设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试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，特别涉及一种基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试方法，本发明对预训练大语言模型进行本地化部署与调用，并基于领域知识微调大语言模型；搭建对抗测试基本环境，利用多智能体强化学习方法建模交通车的对抗行为，并设置奖励函数；将微调大语言模型融入到对抗测试过程中，以每个时间步的场景全局状态为输入，通过语义推理识别可执行高效对抗行为的交通车，对其进行标注并执行高效的对抗行为。本发明的成果可实现自动驾驶系统性能的高效测试，快速挖掘系统的功能缺陷，加速自动驾驶汽车产业化落地。

本发明授权基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的自动驾驶系统多智能体对抗测试方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、对大语言模型进行本地化部署与调用，并基于领域知识进行微调； 在选择大语言模型的基础上，基于Ollama架构实现大语言模型的本地化部署与调用，并建立自动驾驶系统对抗测试领域知识库，构建“指令-响应”训练样本对，实现大语言模型在专业领域的微调过程； 步骤二、搭建对抗测试基本环境，构建多智能体强化学习算法； 构建包含搭载自动驾驶系统的主车与数辆交通车的对抗测试环境，设置主车及交通车运动行为模式；在测试环境中定义碰撞时间与危险度量，将碰撞时间与危险度量融合作为场景的风险度量评分；构建多智能体强化学习算法，构建包含融合风险度量项、平滑项、规则软约束项、协同一致项四部分在内的奖励函数，引导算法训练与收敛，实现对抗测试目标；步骤二的方法如下： 21搭建对抗测试基本环境； 22构建多智能体强化学习算法； 23设置奖励函数； 通过设置奖励函数指导算法训练过程，奖励函数包括融合风险度量项、平滑项、规则软约束项、协同一致项四部分，由此计算交通车的实时奖励与累计总目标，主车为待测自动驾驶算法，不参与训练过程； 以融合风险度量项、平滑项、规则软约束项、协同一致项四项指标为基础，构建交通车实时奖励如下所示： 式中，代表第i辆对抗车adv的可执行物理指令，λ1、λ2、λ3、λ4代表各个奖励的权重系数；代表第i个智能体t时刻的风险度量值，代表纵向加速度变化率，代表规则软约束值，st为全局场景信息，为协同一致项值； 交通车实时奖励参与时序差分目标yt的迭代更新； 由此计算交通车累计总奖励目标如下所示： ； 式中，Jadv代表回合内的折扣累计回报，代表折扣因子； 步骤三、将大语言模型融入测试过程，实现待测系统的高效闭环对抗测试； 将对抗测试过程中每个时间步的全局场景信息融入到大语言模型提示词中，利用大语言模型识别并标注能够执行高效对抗行为的交通车集合，并根据标注的交通车，执行多智能体协同对抗策略。

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