一种基于知识蒸馏的路径规划跨领域迁移方法和装置

本公开提供了一种基于知识蒸馏的路径规划跨领域迁移方法和装置，属于路径规划的领域自适应技术领域。本发明在不同的源领域数据分布上分别预训练对应的源教师模型；确定多个不同任务的目标数据分布，每个任务分配一个临时模型；训练学生模型时，基于源领域数据分布与目标数据分布的相似性，确定每个临时模型匹配的1个以上的源教师模型；基于知识蒸馏技术，利用匹配的所有源教师模型指导临时模型的训练方向，完成临时模型的迭代训练；基于所有临时模型参数梯度确定学生模型参数梯度，对学生模型参数进行梯度更新；利用训练好的学生模型执行不同领域下的路径规划任务。本发明能够在低计算资源下实现跨领域迁移。