基于联邦学习与车路云协同的自动驾驶汽车环境感知方法

本发明属于车辆协同感知技术领域，公开一种基于联邦学习与车路云协同的自动驾驶汽车环境感知方法，具体包括以下步骤：构建包括车端、路端和云端的车路云一体化网络架构，车路云一体化网络架构用于车端、路端及云端之间的通信传输，车端和路端用于采集并获取周侧的环境影像数据；基于YOLO模型，构建用于对环境影像数据进行感知预测的环境感知模型EPM‑YOLO；车端和路端采集的环境影像数据，并将环境影像数据传输至云端；本发明通过联邦学习协同训练，使车端能够利用本地环境影像数据更新模型参数，并通过云端聚合生成共享基础层参数，实现了模型的持续优化和迭代更新，不仅提升了环境感知的精度，还保障了感知结果的实时性。