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龙图腾网获悉苏州观瑞汽车技术有限公司申请的专利一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法及系统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：CN115292154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210569241.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法及系统是由丁延超;李茹;马育林;王光玮设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法及系统，方法包括：获取自动驾驶被测对象和预设的测试用例库；基于机器学习的代理仿真模型，设计可均衡开发与探索的采集函数；基于所述自动驾驶被测对象，根据所述采集函数对所述测试用例库进行搜索，得到适合所述自动驾驶被测对象的测试集；所述测试集包括多个驾驶场景；基于对抗学习的方法，根据所述驾驶场景和所述自动驾驶被测对象进行测试，得到轨迹分布；根据所述轨迹分布适时调整所述测试集，以实现不同安全性的驾驶场景的加速测试。本发明能够提高自动驾驶车辆测试的安全程度和测试效率。

本发明授权一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗式强化学习的安全场景加速测试方法，其特征在于，包括： 获取自动驾驶被测对象和预设的测试用例库； 基于机器学习的代理仿真模型，设计可均衡开发与探索的采集函数；所述基于机器学习的代理仿真模型，设计可均衡开发与探索的采集函数，包括：获取仿真测试场景数据；利用所述仿真测试场景数据作为训练数据对预设的多层感知机神经网络进行训练，得到训练好的测试用例匹配代理模型；通过超参数配置函数对所述训练好的测试用例匹配代理模型的网络参数进行迭代更新，得到具有最优泛化能力的测试用例匹配代理模型；所述最优泛化能力的测试用例匹配代理模型对应的超参数配置函数为所述采集函数；所述网络参数包括隐藏层数量、隐藏层神经元的数量、学习率、指数衰减率和训练数据批量大小； 基于所述自动驾驶被测对象，根据所述采集函数对所述测试用例库进行搜索，得到适合所述自动驾驶被测对象的测试集；所述测试集包括多个驾驶场景； 基于对抗学习的方法，根据所述驾驶场景和所述自动驾驶被测对象进行测试，得到轨迹分布； 根据所述轨迹分布适时调整所述测试集，以实现不同安全性的驾驶场景的加速测试；所述根据所述轨迹分布适时调整所述测试集，以实现不同安全性的驾驶场景的加速测试，包括：基于重要性采样理论，建立被测自动驾驶系统性能在自然驾驶环境中的无偏估计；根据所述轨迹分布的概率分布得到重要性采样权重；在测试过程中，根据所述重要性采样权重和所述无偏估计提高所述测试集中的风险事件的出现概率，以实现高置信的加速测试。

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