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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119720793B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411897872.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法及系統是由暨育雄;陳錕;趙聰;杜豫川設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法及系統，構建了一個數據驅動的虛擬仿真測試平臺，基于真實采集的實測數據統計其特征分布。通過動態模型建模以及狀態轉移，刻畫了端到端閉環感知過程。隨后，面向場景參數高維度導致傳統組合測試方法效率低下的問題，本發明建立了場景參數與感知測試結果之間的黑盒替代模型，使用貝葉斯優化算法，評估歷史測試數據以產生下一次迭代測試中最具對抗性的場景參數，通過這種方式不斷提升測試環境的對抗性，有效提升測試效率。最后，本發明構建感知算法可信性度量模塊，通過回放測試數據提取感知失效場景，構建可信性評價指標體系，實現對被測感知系統的可信性綜合評價。

本發明授權面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向無人駕駛多模態感知算法的可信性度量方法，包括如下步驟： 步驟1、基于實測數據構建智能感知算法通用測試場景： 步驟1.1、實測數據預處理，提取真實場景中具體元素項與對應的屬性特征值； 步驟1.2、分別計算真實場景中每一項場景元素屬性特征值的分布，并計算其聯合分布； 步驟1.3、按真實場景中的具體元素項設置仿真測試場景元素，屬性特征值由仿真場景參數δ控制；從真實場景中得到的聯合分布隨機采樣若干次，每次隨機采樣得到一個場景參數δ，以此構建一組仿真測試用例，接入被測智能感知算法執行測試，得到對應的感知測試結果； 步驟2、智能感知算法測評一體化框架設計： 步驟2.1、將測試過程中仿真測試場景的狀態、無人駕駛車輛的狀態以及被測感知算法的輸出結果建模為動態模型，前兩項狀態變量由測試場景參數δ決定，輸出結果由被測感知算法決定，將輸出結果的累計誤差建模為動態模型的成本函數J，通過步驟2.2和2.3組成的貝葉斯優化方法不斷迭代δ的值，使得J最大化； 步驟2.2、基于1.3中獲得的一組感知測試結果，選擇ARDMatern52作為核函數，初始化高斯過程模型； 步驟2.3、基于可對任意場景參數δ下的成本函數J提供預測的均值μδ和方差σ2δ的高斯過程模型，選擇預期改進函數αEIδ作為貝葉斯優化的獲取函數，使用數值優化方法找到最大化αEIδ的δ，并將δ輸出至場景生成系統，以指導下一輪測試場景生成； 步驟3、智能感知算法可信性度量模型構建： 步驟3.1、基于仿真測試結果提取感知失效片段； 步驟3.2、構建可信性評價指標體系，綜合評價智能感知算法的可信性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。