一种融合用户偏好与交通规则的自适应自动驾驶决策方法

本发明涉及一种融合用户偏好与交通规则的自适应自动驾驶决策方法，包括以下步骤：提取自动驾驶场景信息与用户指令；构建交通规则知识库，进行违规识别，判断安全状态，输出观测空间特征向量；采用三阶段记忆检索机制，在记忆库中匹配与当前场景最相似的历史记忆单元，若匹配成功，则提取对应的多目标权重调整向量，否则，将所述观测空间特征向量和用户指令输入大语言模型，基于大语言模型生成多目标权重调整向量，并更新记忆库；基于多目标权重调整向量对综合成本函数中的权重进行调整，基于调整后的综合成本函数生成最优路径；以固定周期重复执行上述步骤，以不断更新最优路径。与现有技术相比，本发明具有安全性更高、适用性更强等优点。