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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試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：CN120105437B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510592457.4，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試方法及系統是由顧釗銓;譚昊;李若南;張歡;張鈞建;吳世斌;林泓安設計研發完成，并于2025-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試方法、系統、電子設備及存儲介質，所述方法包括獲取自動駕駛車輛行駛過程中周圍環境的圖像數據；當前為第1幀時，初始擾動為隨機高斯噪聲；除第一幀外，后續幀的初始擾動為前序n幀生成的加權擾動；基于圖像數據獲取多視角的BEV語義特征，并構造語義感知一致性損失，通過優化器優化語義特征擾動；將語義特征擾動作為初始值，構造軌跡規劃對抗損失，并基于梯度符號的多步迭代生成最終規劃級對抗擾動；將最終規劃級對抗擾動添加至采集到的圖像數據中進行對抗測試。本發明提高了復雜運動場景下視頻的超分效果，增強視頻的質量和視覺效果。本發明方法可提高自動駕駛系統模型的魯棒性。

本發明授權端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種端到端自動駕駛系統的對抗魯棒性測試方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取自動駕駛車輛行駛過程中周圍環境的圖像數據； 當前為第1幀時，初始擾動為隨機高斯噪聲；除第一幀外，后續幀的初始擾動為前序n幀生成的加權擾動； 基于初始擾動和圖像數據獲取多視角的BEV語義特征，并構造語義感知一致性損失，通過優化器優化語義特征擾動； 將語義特征擾動作為初始值，構造軌跡規劃對抗損失，并基于梯度符號的多步迭代生成最終規劃級對抗擾動； 將最終規劃級對抗擾動添加至采集到的圖像數據中進行對抗測試； 將語義特征擾動作為初始值，構造軌跡規劃對抗損失，具體表達式為： ， 其中為碰撞損失函數，通過計算預測的對抗行駛路徑和額外安全距離的權重所形成邊界框的交并比的總和得到的，為正確行駛路徑，為對抗行駛路徑，，，為損失平衡因子，、均為額外安全距離的權重，表示第幀在相機圖像B上生成的對抗擾動大小，即第幀通過語義感知損失優化得到的語義特征擾動。

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哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區桃源街道深圳大學城哈爾濱工業大學校區；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”。