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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法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：CN120430075B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510854901.5，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法是由黃軍鵬;張培志;馬依寧;熊璐;張心睿;田夢杰;馮浩杰;王修榕;邵晨;陳思涵設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法，包括：基于場景信息將測試場景劃分為多個時空資源網格，根據被測車輛和交通參與者的軌跡構建沖突事件集；定義沖突度指標、安全指標和通行時間；基于沖突度指標、安全指標和通行時間構建多目標速度優化搜索模型，利用多個交通參與者對被測車輛進行協同圍捕，在協同圍捕過程中求解多目標速度優化搜索模型，得到時空資源占用表；進行碰撞檢測，若無沖突則生成所有交通參與者的最優軌跡；反之，返回執行協同圍捕；獲取交通參與者執行最優軌跡時被測車輛的綜合指標進行性能評價。與現有技術相比，本發明通過構建考慮交通參與者之間協同性的復雜場景實現更精確的自動駕駛測試。

本發明授權基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多交通參與者協同圍捕對抗的自動駕駛汽車測試方法，其特征在于，所述的方法包括： 預測被測車輛行駛軌跡并獲取交通參與者的行駛路徑和測試場景的場景信息，基于所述的場景信息將測試場景劃分為多個時空資源網格，基于所述的行駛軌跡和行駛路徑獲取被測車輛與交通參與者的沖突網格，基于所述的沖突網格構建每一被測車輛的沖突事件集； 定義被測車輛沖突度指標、交通參與者安全指標和通行時間，所述的沖突度指標包括單個所述的時空資源網格占用指標和所述的被測車輛與交通參與者沖突度；所述的安全指標包括所有交通參與者之間的累計沖突時間； 基于沖突事件集，利用多個交通參與者對被測車輛進行協同圍捕； 基于所述的沖突度指標、安全指標和通行時間構建多目標速度優化搜索模型，在協同圍捕過程中求解所述的多目標速度優化搜索模型，結合時空資源網格得到測試場景中被測車輛與交通參與者的時空資源占用表，即被測車輛與交通參與者到達或離開對應時空資源網格的時間表； 基于所述的時空資源占用表進行碰撞檢測，若無沖突則生成所有交通參與者的最優軌跡；反之，返回執行協同圍捕； 獲取所述的交通參與者執行最優軌跡時被測車輛的綜合指標，基于所述的綜合指標進行性能評價； 所述的時空資源網格占用指標為： ，， ， ， 其中，表示時空資源網格k的占用時間；表示進入時空資源網格k的時間；表示離開時空資源網格k的時間；表示被測車輛i進入時空資源網格k的時間；表示被測車輛i進入時空資源網格k的時間；表示被測車輛i離開時空資源網格k的時間；表示被測車輛i進入第m個經過的時空資源網格的時間；表示被測車輛i進入需要經過的第一個時空資源網格的時間；m表示被測車輛i經過時空資源網格的數量；表示時空資源網格的寬度；表示被測車輛i的速度；表示被測車輛預計經過的資源塊數量；表示被測車輛i離開第m個經過的時空資源網格的時間；表示被測車輛i的長度； 所述的被測車輛與交通參與者沖突度為： ， ， 其中，表示被測車輛i與交通參與者j在時空資源網格k上的沖突時間；表示被測車輛i進入時空資源網格k的時間；表示交通參與者j進入時空資源網格k的時間；表示被測車輛與交通參與者沖突時間的計算函數；表示被測車輛i離開時空資源網格k的時間；表示交通參與者j離開時空資源網格k的時間；表示被測車輛i進入時空資源網格k的時間；表示交通參與者j進入時空資源網格k的時間；表示沖突度，即被測車輛i與所有交通參與者的累計資源塊沖突時間；表示在第k個時空資源網格；表示時空資源網格集合；表示所有被測車輛和交通參與者集合。

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”。