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智能汽车自动驾驶系统生成式AI在自动驾驶场景生成中的应用.docx

更新时间：2026-08-11 08:48:12 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：生成式AI自动驾驶场景生成扩散模型大语言模型 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

智能汽车自动驾驶系统生成式AI在自动驾驶场景生成中的应用

摘要：生成式AI正在深刻改变自动驾驶场景生成的方式，通过扩散模型、大语言模型等技术，生成高质量、多样化的驾驶场景。本文系统分析了生成式AI在自动驾驶场景生成中的应用，涵盖扩散模型场景生成、大语言模型场景描述、场景布局生成、动态场景生成以及场景质量评估，深入探讨了生成式AI在自动驾驶测试验证中的工程价值。

一、引言

在自动驾驶测试验证中，场景的多样性与覆盖度直接影响测试的有效性。传统的场景生成方法依赖人工编写或参数化生成，效率低、覆盖有限。生成式AI通过从数据中学习场景的分布，能够自动生成高质量、多样化的驾驶场景，大幅提升场景生成的效率与覆盖度。2026年，生成式AI已成为自动驾驶场景生成的重要技术，扩散模型与大语言模型在场景生成中发挥着越来越重要的作用。

二、扩散模型场景生成

2.1 原理

扩散模型通过逐步向数据中添加噪声，然后学习逆向去噪过程，从随机噪声中生成高质量的数据。在自动驾驶场景生成中，扩散模型可以生成逼真的道路图像、交通场景布局与传感器数据。

2.2 条件生成

扩散模型支持条件生成，通过输入条件控制生成的内容。在自动驾驶场景生成中，可以通过输入道路类型、天气条件、交通密度等条件，生成符合要求的场景图像。

三、大语言模型场景描述

3.1 场景描述生成

大语言模型通过自然语言描述生成场景，将文本描述转化为场景的配置参数。算法工程师可以用自然语言描述一个测试场景，大语言模型理解描述后生成对应的场景配置。

3.2 场景参数化

大语言模型场景描述生成的结果是场景的参数化配置，包括道路结构、车辆位置、行人轨迹、天气条件等。参数化配置可以被仿真引擎解析，生成具体的仿真场景。


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