一种端到端自主飞行规划方法及其系统

本发明涉及自动驾驶领域内的一种端到端自主飞行规划方法及其系统，感知单元进行环境感知并获取环境信息，将信息进行显示和隐式的处理，获得三维的向量化地图，包含着实例级信息，场景化向量学习单元进而通过代理查询和自我查询进行信息处理，并进行预测和决策，将最终的地图向量和运动向量交给规划单元，最终规划范式训练单元通过实例级别的约束进行端到端的训练，对不同的代理权重进行调整，控制模型应对不同的环境，灵活适应并完成目标。本申请采用大核卷积神经网络，相对于基于自注意力机制的Transformer架构其运算感知推理的实时性更强、检测结果时效性以及误差得以显著改善，系统运行更快，更适合轻量化要求环境。