一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法

本发明公开了一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，通过融合小型语言模型SLM与A*算法，结构化地图token生成任务prompt，并存储于向量数据库中，在路径规划任务执行时，从数据库中检索出与当前任务相似的历史地图信息，并结合构造的COT逻辑链prompt，引导小型语言模型逐步生成路径关键节点及其权重，然后A*算法以这些关键节点为局部目标执行贪婪式路径搜索，最终生成一条既安全又高效的路径。本发明的方法具备端侧部署能力，可在无网络、资源受限等场景下运行，同时相较于现有A*算法大幅减少节点遍历，提高规划效率，特别适用于大规模或高密度障碍环境中的路径规划任务，兼顾智能推理与规划安全性，具备良好的可解释性与扩展性，具有广泛的应用前景。