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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备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：CN119783552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510272127.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备是由池剑磊;侯嘉旋;田野;张晓东;孙建国设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备，在测试场景生成过程中，引入了交通法规的重要性权重，这些重要性权重引导注意力机制对词块向量分配不同的关注度，例如对高风险行为以及关键法规对应的词块向量分配较高的关注度，以确保后续的场景生成优先覆盖高风险行为以及关键交通法规的违规场景；并通过注意力机制对词块向量序列中各个词块向量及其上下文进行学习，获得全局上下文表示，该全局上下文表示能够反映复杂场景中的全局动态交互信息，进而能够生成多样化且复杂的测试场景，从而使得利用本发明生成的测试场景对自动驾驶系统进行测试时，能够更准确地反映自动驾驶系统在复杂且高风险交通场景下的合规性表现。

本发明授权基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于交通法规权重的自动驾驶测试方法，应用于自动驾驶系统，其特征在于，所述方法包括：将初始的场景序列数据作为输入数据，通过指定的场景生成模型对所述输入数据进行分词，得到词块向量序列；所述场景序列数据为车辆自动驾驶中的交通场景信息经过序列化后得到的，所述交通场景信息包括各个交通参与者的行为状态、环境状态和或所述行为状态与所述环境状态之间的交互信息；基于交通法规的重要性权重，利用所述场景生成模型中的注意力机制，对所述词块向量序列中各个词块向量及其上下文进行学习，获得全局上下文表示；其中，所述重要性权重是基于每一条交通法规的违规频率设定的，用于引导所述注意力机制对所述词块向量分配对应的关注度；根据所述全局上下文表示，预测当前的交通场景信息，生成新的场景序列数据；将所述新的场景序列数据作为输入数据，对所述场景生成模型进行下一次训练，当训练次数大于预设阈值，则将生成的最终的场景序列数据作为测试场景生成结果；并利用所述测试场景生成结果对所述自动驾驶系统进行测试。

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