一种基于大语言模型的自动驾驶危险场景检测方法

针对目前自动驾驶危险场景检测多传感器数据融合面临的同步和算法复杂性问题、复杂城市环境中的场景理解和交通参与者意图预测存在困难、训练数据多样性不足和标注成本高的问题，本发明利用大语言模型强大的语言理解能力、高质量的生成能力、强大的泛化能力，将其应用到自动驾驶领域，提出了一种基于大语言模型的自动驾驶危险场景检测方法，通过解析自然语言描述和指令，增强模型的情景理解和情境推理能力；结合传感器数据和语义信息，改进异常检测和实时反馈；动态调整决策策略，选择最安全高效的行驶路径；生成多样化驾驶场景进行训练和测试，持续学习优化算法。与大语言模型的结合提升了自动驾驶危险场景检测的效率和安全水平，使自动驾驶汽车能够更安全、更可靠地应对复杂的交通环境，为实现真正的无人驾驶奠定了坚实的基础。