基于预训练大模型的智能驾驶闭环控制方法、设备及介质

本发明提出了一种基于预训练大模型的智能驾驶闭环控制方法，包括以下步骤：S1，获取车辆行驶过程中的全量异构输入数据；S2，将全量异构输入数据进行特征编码，生成适用于预训练大模型处理的特征数据；S3，将编码后的特征数据输入预训练大模型进行特征提取，输出键值对；S4，构建级联形式的多个任务头共享键值对，产生意图级和轨迹级输出；S5，根据意图级和轨迹级输出生成车控指令用于控制车辆的行驶状态；本发明通过构建闭环形式的全量异构输入特征，显著提升了数据的使用效率，从多源输入中提取出最全面的特征表示，从而生成更高质量的输出结果；这种方法有效克服了传统模块化系统中信息损失和累积误差的问题，提高了决策规划的准确性和可靠性。