基于大模型知识引导的智能汽车关键场景优化生成方法

本发明属于自动驾驶汽车测试技术领域，具体的说是基于大模型知识引导的智能汽车关键场景优化生成方法。包括：S1、构建知识表达模块，从场景理论知识和场景探索知识两部分设计知识结果、大语言模型应用方式和动态更新过程；S2、构建参数优化模块，设计包含全局探索、局部寻优和空间剪枝多阶段寻优策略，与知识模型相融合；S3、搭建仿真测试模块，基于Carla仿真平台，通过LLM‑Agent构建场景搭建、待测系统、仿真执行、数据导出组件；S4、选型预训练大语言模型，设计选型指标并进行模型选取；S5、构建评价和记忆模块，对测试结果进行评价，存储所有测试和知识数据。本发明通过知识模型、大语言模型与优化搜索的互相结合，可以迅速生成智能汽车的关键场景。