一种基于双重启发式树搜索的自动驾驶行为决策方法

一种基于双重启发式树搜索的自动驾驶行为决策方法，属于自动驾驶技术领域。方法如下：将动作抽象为横向换道决策以及纵向加减速决策的组合，设定决策时域与决策树深度，构建初始行为决策树；设计融合领域知识先验与数据驱动先验的启发式搜索策略，生成参考动作序列引导搜索过程；提出基于领域知识的决策树修剪机制，以上一周期最佳决策为根节点动态重建树结构；评估修剪后候选决策序列的综合代价，选择代价最小的序列作为最优决策序列。本发明通过构建语义动作决策树并融合双重启发式引导与领域知识修剪机制，有效解决了传统方法在长决策时域下计算复杂度高、实时性差及决策合理性不足的技术问题。