一种基于对抗轨迹的多智能体复杂危险场景生成方法

本申请实施例公开了一种基于对抗轨迹的多智能体复杂危险场景生成方法，包括，获取自然驾驶数据集；基于自然驾驶数据集确定场景初始状态，依据场景初始状态通过预先训练的多智能体场景生成模型预测相应的场景预测状态，拼接场景初始状态和场景预测状态得到多智能体复杂安全场景基于自然驾驶数据集和多智能体复杂安全场景进行真实多智能体场景提取，基于预设的PPO‑MAE算法在真实多智能体场景下构建激进驾驶员模型进行训练；基于激进驾驶员模型在真实多智能体场景中生成对抗轨迹，生成多智能体复杂危险场景，该方法不仅可以增加训练样本数量，使模型更加准确，还可以增加危险场景样本，提高危险场景提取效率，降低维数过多时算法计算的复杂程度。