一种基于大语言模型的自动驾驶临界场景闭环生成方法

本发明公开了一种基于大语言模型的自动驾驶临界场景闭环生成方法，包括步骤S1、环境状态提取：基于自动驾驶仿真平台提取当前场景的环境状态数据；步骤S2、生成高威胁性背景车辆识别提示：根据步骤S1中的环境状态数据，构造结构化提示信息，输入至大语言模型，生成包含行为关联与潜在冲突关系的初始威胁识别函数；步骤S3、大语言模型场景推理与威胁车辆自动迭代筛选；步骤S4、攻击轨迹闭环优化与生成：基于筛选的高威胁性背景车辆，基于强化学习算法生成以最大化碰撞概率为目标的攻击性轨迹，形成闭环对抗训练；步骤S5、对抗性场景构建。优化了自动驾驶临界场景闭环生成的方法。