摘要
本发明公开了一种基于历史引导与碰撞抑制的扩散模型轨迹规划方法，包括：收集正常车辆行驶数据中的自车信息、环境信息、路由车道信息；构造包含车辆碰撞的负样本场景数据；模型训练时，将当前环境中的静态障碍物状态、动态障碍物历史轨迹、周围车道结构信息编码；基于自车未来轨迹训练扩散模型解码器，将环境条件信息、路由车道信息和模型在上一时刻的自车规划结果作为条件信息输入解码器，增强规划结果的时间连续性；基于碰撞数据训练分类器，在扩散模型推理采样时，利用分类器引导机制对碰撞类别施加负向引导，以抑制高碰撞风险的轨迹生成结果。本发明可以在真实道路场景下实现高效、安全且稳定的规划轨迹生成。
