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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120386332B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510854906.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B23/02；該發(fā)明授權(quán)一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法是由馮浩杰;張培志;馬依寧;熊璐;張心睿;田夢(mèng)杰;黃軍鵬;王修榕;胡星輝;陳思涵設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法，包括：基于被測(cè)車全局路徑生成交通參與者全局路徑；基于被測(cè)車和交通參與者的全局路徑構(gòu)建被測(cè)車與交通參與者的交互區(qū)域，在每一交互區(qū)域，為交通參與者分配測(cè)試任務(wù)及優(yōu)先級(jí)；基于已知測(cè)試任務(wù)和優(yōu)先級(jí)為每一交通參與者構(gòu)建SL圖和ST圖，基于SL圖和ST圖生成該交通參與者的最優(yōu)局部軌跡；獲取每一交通參與者執(zhí)行最優(yōu)局部軌跡后，所有測(cè)試任務(wù)執(zhí)行情況以及與被測(cè)車的碰撞情況判定是否結(jié)束測(cè)試。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過(guò)為每一個(gè)交通參與者基于多交通參與者間的避撞與被測(cè)車的主動(dòng)測(cè)試任務(wù)進(jìn)行局部路徑分配，在保證交通參與者行駛安全的前提下實(shí)現(xiàn)封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景加速測(cè)試。

本發(fā)明授權(quán)一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多交通參與者封閉場(chǎng)地連續(xù)沖突場(chǎng)景的加速測(cè)試方法，其特征在于，所述的方法包括： 獲取被測(cè)車全局路徑，并基于所述的被測(cè)車全局路徑構(gòu)建連續(xù)沖突場(chǎng)景，基于所述的連續(xù)沖突場(chǎng)景利用優(yōu)化A*算法生成交通參與者全局路徑； 基于所述的被測(cè)車全局路徑和交通參與者全局路徑構(gòu)建被測(cè)車與交通參與者的交互區(qū)域，并構(gòu)建基于競(jìng)拍算法的優(yōu)化模型，對(duì)于每一所述的交互區(qū)域，利用所述的優(yōu)化模型為交通參與者分配測(cè)試任務(wù)及交通參與者的優(yōu)先級(jí)； 對(duì)于每一交通參與者，執(zhí)行以下步驟以獲取最優(yōu)局部軌跡： 獲取目標(biāo)交通參與者執(zhí)行所有分配的測(cè)試任務(wù)過(guò)程中被測(cè)車與優(yōu)先級(jí)低于目標(biāo)交通參與者的交通參與者的車輛狀態(tài)，并基于優(yōu)先級(jí)低于目標(biāo)交通參與者的交通參與者的車輛狀態(tài)進(jìn)行障礙物投影，基于所述的被測(cè)車的車輛狀態(tài)進(jìn)行任務(wù)投影，構(gòu)建目標(biāo)交通參與者的SL圖和ST圖； 獲取測(cè)試場(chǎng)景中的道路信息，基于所述的道路信息構(gòu)建目標(biāo)交通參與者的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及其約束，基于所述的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及其約束獲取目標(biāo)交通參與者的實(shí)時(shí)狀態(tài)；所述的道路信息包括道路曲率； 構(gòu)建局部軌跡分配多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，基于所述的實(shí)時(shí)狀態(tài)在所述的SL圖和ST圖進(jìn)行目標(biāo)交通參與者軌跡點(diǎn)采樣，并將軌跡點(diǎn)組合生成軌跡簇，所述的軌跡簇中包括多個(gè)軌跡，計(jì)算每一軌跡的局部軌跡分配多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，選取最優(yōu)值對(duì)應(yīng)的軌跡作為最優(yōu)局部軌跡； 獲取每一交通參與者執(zhí)行最優(yōu)局部軌跡后，所有的測(cè)試任務(wù)執(zhí)行情況以及被測(cè)車與交通參與者的碰撞情況，若所有的測(cè)試任務(wù)均被執(zhí)行或被測(cè)車與交通參與者發(fā)生碰撞則結(jié)束測(cè)試；反之，基于所述的最優(yōu)局部軌跡更新交互區(qū)域，并重新進(jìn)行測(cè)試任務(wù)分配。

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