一种面向端到端自动驾驶模块的校准方法及系统

本发明公开一种面向端到端自动驾驶模块的校准方法及系统，建立车辆行驶需遵守的规则集以及对应的原子命题；获取当前状态下自动驾驶模块给出的规划路径点输出；将行驶环境二维网格化，通过蒙特卡洛随机采样法探索环境中的最优路线，以满足给出的车辆行驶规则集；根据优化出的路线，调整自动驾驶模块给出的规划路径点，以控制车辆行驶。本发明利用少量人工定义车辆行驶需遵守的交通规则，从而对端到端自动驾驶模块进行校准，解决了黑盒神经网络模型安全性难以得到保障的问题。由于人工设立的规则具有可解释性，经过校准后的自动驾驶模块会遵守设立的规则，所以可以使得自动驾驶模块的决策具有可解释性，因此有了安全保障。