基于感知解耦与流形对齐的自动驾驶联邦学习方法及系统

本发明公开了基于感知解耦与流形对齐的自动驾驶联邦学习方法及系统，方法通过车载传感器采集路况数据，经异构感知网络提取基础特征后分流至双头解耦架构，私有控制头输出本地实时避险指令，公共特征投影头映射为统一维度的车云协同表征向量；云端维护全局原型集及全局交通语义拓扑图谱下发至车辆；车辆对表征向量执行点级对比对齐与结构级对齐，使批次内相似度分布逼近全局交通语义拓扑图谱；对表征矩阵计算特征相关性矩阵并施以正交约束，强制各维度独立；车辆以加权总损失更新网络并上传本地原型，云端按余弦相似度动态加权聚合全局原型，重构全局交通语义拓扑图谱后广播。本发明实现车辆自动驾驶的跨地域感知。