一种SACC测试场景生成方法、装置、存储介质及设备

本申请提供一种SACC测试场景生成方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取主车与交通车在多个时间步的状态变量，对状态变量进行编码，得到数值型向量，再基于数值型向量，提取能够反映交通车的潜在行为的语义特征，以此构建自然语言提示，之后，将数值型向量与自然语言提示输入大语言模型，由大语言模型生成针对交通车的控制指令，进而基于该控制指令生成SACC测试场景。如此，通过引入大语言模型的知识迁移与推理能力，可以在不依赖大量仿真训练的情况下，直接生成合理的交通车决策行为，从而实现SACC测试场景的自动生成，提升系统测试效率与鲁棒性，从而有效应对复杂或紧急的工况。