具备动态风险感知与注意力聚焦的自动驾驶决策方法、系统及车辆

本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及具备动态风险感知与注意力聚焦的自动驾驶决策方法、系统及车辆，该方法通过多特征高斯加权的粒子滤波算法实时预测周围车辆轨迹，结合车辆运动学模型和重采样优化提高预测精度；构建融合横向与纵向风险的综合评估模型，动态量化自车与周围车辆的碰撞风险；将风险值作为关键状态特征输入基于注意力机制增强的双深度Q网络，通过特征注意力分配机制聚焦关键信息，结合多目标奖励函数生成最优驾驶决策。与现有技术相比，本发明解决了自动驾驶在复杂动态环境中对不确定性因素量化不足、风险评估不全面以及决策效率低下的问题，显著提升了自动驾驶车辆的风险感知能力和决策安全性。