一种面向自动驾驶的多模型自适应调度方法

本发明公开了一种面向自动驾驶的多模型自适应调度方法，包括：提供一种离散优化编码技术，通过二进制编码将网络选择转化为离散优化问题；提供一种场景密度离散化算法，利用目标检测对周围环境的感知结果，将连续的场景密度映射为离散的场景密度；提供一种量化预测模型，建立精度和时延与密度及网络方案的函数关系；提供一种网络选择优化框架，利用动态权重剪枝剔除目标函数值低于当前最优的候选方案，基于场景密度等级对剩余候选网络进行优先级排序，采用双缓冲并行评估策略同步计算各方案的实时性能指标，最终获取到最优的网络选择方案。本发明通过创新的动态调度机制和优化求解策略，显著提升了自动驾驶系统在多样化场景下的性能表现。