一种融合视觉语言大模型与扩散模型的自动驾驶关键测试场景生成方法

本发明涉及一种融合视觉语言大模型与扩散模型的自动驾驶关键测试场景生成方法，包括：构建扩散模型，用于学习自然驾驶的数据分布；针对原始场景，利用视觉语言大模型分析并成引导策略；基于引导策略和引导扩散算法，在仿真环境下针对扩散模型进行引导干预，以计算背景车轨迹，生成关键场景。与现有技术相比，本发明利用视觉语言大模型自动化分析原始场景、推理潜在风险，并以此引导干预和修正底层扩散模型的生成过程，能够在闭环仿真中生成具有高交互性、高风险性且兼具真实性的关键测试场景。