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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所;中公高远(北京)汽车检测技术有限公司申请的专利云控一体化智能驾驶自动协同测试平台及控制方法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：CN118963322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411065789.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权云控一体化智能驾驶自动协同测试平台及控制方法是由陈传阳;储锦玲;陈娟娟;李里;孙博旸;叶慧海;焦健;葛炳南;杨斌;吴凯;张伟达;王建;马钰;尘超然设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本云控一体化智能驾驶自动协同测试平台及控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智能驾驶领域，具体涉及一种云控一体化智能驾驶自动协同测试平台及控制方法。其利用先进的人工智能技术和自然语言处理技术，以从用户输入的搜索条件中理解用户的测试需求和意图，并将其与描述测试场景的文本语义特征进行匹配，从而将高度匹配的测试场景返回给用户。通过这样的方式，实现海量场景的全自动化匹配，以满足不同用户对自动驾驶系统测试的多样化需求。

本发明授权云控一体化智能驾驶自动协同测试平台及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种云控一体化智能驾驶自动协同测试平台的控制方法，其特征在于，包括：获取由用户输入的搜索条件；从测试场景数据库提取备选测试场景的文本描述；对所述搜索条件进行语义编码以得到搜索条件语义编码特征向量；对所述备选测试场景的文本描述进行语义编码和内部相关语义增强以得到强化测试场景词粒度语义编码特征向量的序列；将所述搜索条件语义编码特征向量和所述强化测试场景词粒度语义编码特征向量的序列输入单向注意力逐粒度扫描交互匹配模块以得到单向匹配结果表示向量；基于所述单向匹配结果表示向量来确定搜索结果，所述搜索结果用于表示是否返回所述备选测试场景；所述方法还包括：训练步骤，用于对模型进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据，包括：训练搜索条件，以及，备选测试场景的训练文本描述；将所述训练搜索条件进行分词后输入Bert模型以得到训练搜索条件文本语义特征向量的序列；将所述训练搜索条件文本语义特征向量的序列进行级联以得到训练搜索条件语义编码特征向量；对所述备选测试场景的训练文本描述进行分词处理后输入包含Bert模型和LSTM模型的测试场景语义编码器以得到训练测试场景词粒度语义编码特征向量的序列；将所述训练测试场景词粒度语义编码特征向量的序列输入利用序列内部相关性的语义增强模块以得到训练强化测试场景词粒度语义编码特征向量的序列；将所述训练搜索条件语义编码特征向量和所述训练强化测试场景词粒度语义编码特征向量的序列输入单向注意力逐粒度扫描交互匹配模块以得到训练单向匹配结果表示向量；将所述训练单向匹配结果表示向量输入基于分类器的搜索结果生成器以得到分类损失函数值；基于损失函数通过梯度反向传播来训练模型；所述基于损失函数通过梯度反向传播来训练模型，包括以下步骤：计算基于所述训练单向匹配结果表示向量的第一单向匹配结果权重矩阵和第二单向匹配结果权重矩阵，其中，所述第一单向匹配结果权重矩阵和第二单向匹配结果权重矩阵的第i,j位置的特征值分别是所述训练单向匹配结果表示向量的第i特征值和第j特征值的均值和差绝对值的二分之一；将所述训练单向匹配结果表示向量分别与所述第一单向匹配结果权重矩阵和第二单向匹配结果权重矩阵进行查询式矩阵相乘以获得第一单向匹配结果中间向量和第二单向匹配结果中间向量；计算所述第一单向匹配结果中间向量和第二单向匹配结果中间向量的向量内积以获得第一单向匹配结果损失项；将所述第一单向匹配结果权重矩阵和第二单向匹配结果权重矩阵进行矩阵相乘，并计算结果矩阵的Frobenius范数以获得第二单向匹配结果损失项；将所述第一单向匹配结果损失项减去预定权重超参数与所述第二单向匹配结果损失项的乘积以获得单向匹配结果损失函数值；基于所述单向匹配结果损失函数值与分类损失函数值的加权和，通过梯度反向传播来优化模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人交通运输部公路科学研究所;中公高远(北京)汽车检测技术有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区西土城路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。