一种基于推理决策一致性的自动驾驶规划方法

本发明公开了一种基于推理决策一致性的自动驾驶规划方法，包括：获取训练样本数据集，构建第一正负样本集，并计算每个第一正负样本的平均真实token得分；获取训练样本的视觉token和语言token，输入到多模态大语言模型中，设置交叉熵损失函数进行训练优化，输出对应的k个预测结果，并构建第二正负样本集，计算每个第二正负样本的平均预测token得分；根据第一正负样本的平均真实token得分和第二正负样本的平均预测token得分构建推理决策对齐损失函数，利用推理决策对齐损失函数对初始自动驾驶规划模型进行训练优化，将待测自我车辆多视角图像输入到训练好的自动驾驶规划模型中，获得自我车辆行驶轨迹。本发明能够提高模型推理和决策的一致性。