自动驾驶测试场景集优化方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种自动驾驶测试场景集优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过预处理数据生成OpenSCENARIO格式的仿真场景文件；通过教师模型解析仿真场景文件，输出风险描述文本，通过学生模型接收场景特征向量和风险描述文本，输出失效概率；根据失效概率确定综合价值指数，动态更新自动驾驶测试场景的场景库，收集AUT测试中的失效数据，对学生模型进行增量微调，获得优化后的目标测试场景集；能够有效解决“稀疏度灾难”导致的梯度估计方差爆炸问题，提升了模型训练的稳定性，增强了对长尾罕见失效场景的识别能力，提高了失效概率预测的准确性，提升了模型对边界场景的判别准确率，提高了场景价值量化的准确性和全面性。