【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能网联测试，更具体地说，它涉及一种基于人工智能的智能网联测试终端。
技术介绍
1、随着智能网联技术的快速发展，新型智能网联系统的功能验证和测试面临严峻挑战。为保证智能网联系统在实际应用中的安全性和可靠性，需要构建多样化的测试场景对系统进行充分测试。然而，由于新型智能网联系统在目标场景下缺乏历史数据，传统的基于数据的测试场景生成方法难以应用。
2、现有的零样本场景生成方法主要依赖于随机生成或简单的规则组合，无法有效考虑场景的物理合理性，导致生成的测试场景存在非现实的物理状态（如车辆瞬时加速度过大、不合理的转向角等）或物理冲突（如车辆重叠、穿越障碍物等）。这些不符合物理规律的测试场景不仅无法有效执行，还会导致测试结果失真，无法真实反映智能网联系统在实际应用中的表现。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的智能网联测试终端，解决相关技术中的现有零样本场景生成方法难以保证物理合理性的技术问题。
2、本专利技术提供了一种基于人工智能的智能网联测试方...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的智能网联测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对场景参数数据进行预处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理规则数据包括硬约束和软约束，其中硬约束为必须严格满足的物理规律，软约束为通常情况下应当满足的规则。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于物理约束的生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器负责在语义空间中生成新的向量表示，所述判别器负责判断生成的向量是否符合物理规律和现实场景分布。
5.根据权利要求1所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智能网联测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对场景参数数据进行预处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理规则数据包括硬约束和软约束，其中硬约束为必须严格满足的物理规律，软约束为通常情况下应当满足的规则。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于物理约束的生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器负责在语义空间中生成新的向量表示，所述判别器负责判断生成的向量是否符合物理规律和现实场景分布。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过基于测地线的语义空间插值算法在满足物理约束的语义空间中进行插值操作，所述基于测地线的语义空间插值算法在流形上计算两点间的最短路径，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李旭，张诗禹，
申请(专利权)人：长春风火轮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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