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本申请提供一种基于场景自适应识别的自动驾驶方法及系统，该方法包括：获取驾驶场景下的环境信息及上一时刻操作信息；路径规划模块基于上一时刻操作信息，确定一条当前驾驶场景下的路径规划轨迹；根据路径规划轨迹的参数空间确定场景复杂度；模仿学习模块根据环境信息由神经网络得出决策的不确定性分布；根据不确定性分布确定场景异常度；决策模块根据场景复杂度及场景异常度，确定自动驾驶方法。该方案提高了自动驾驶对实时性能与准确性能。

1.一种基于场景自适应识别的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括： 获取驾驶场景下的环境信息及上一时刻操作信息； 路径规划模块基于所述上一时刻操作信息，确定一条当前驾驶场景下的路径规划轨迹； 根据所述路径规划轨迹的参数空间确定场景复杂度； 模仿学习模块根据所述环境信息由神经网络得出决策的不确定性分布； 根据所述不确定性分布确定场景异常度； 决策模块根据所述场景复杂度及所述场景异常度，确定自动驾驶方法。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路径规划模块采用模型预测控制方法，包括： 根据当前时刻的动力学模型预测预设时段内车辆的运动状态及轨迹，在考虑约束的条件下，优化每一具体时刻的控制轨迹以保证每一具体时刻的最优解。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述优化每一具体时刻的控制轨迹基于代价函数、加速度限制约束、速度限制约束、避障约束、动力学约束。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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