一种基于视觉语言动作模型的越野无人车长时域规划方法

本申请提供一种基于视觉语言动作模型的越野无人车长时域规划方法，包括：利用视觉语言动作模型对当前时刻的环境图像、规划提示信息以及当前时刻之前的连续多帧的越野无人车历史动作进行处理，得到当前时刻预测的原始动作序列；基于当前时刻之前的多个原始历史动作序列，确定当前时刻之后的每个预测时刻的速度残差和路径曲率残差；基于当前时刻预测的平滑后的动作序列和当前时刻之后的每个预测时刻的速度残差和路径曲率残差，确定当前时刻预测的修正后的动作序列；基于当前时刻预测的修正后的动作序列，确定当前时刻预测的预设时长的规划轨迹。本申请能够提升越野无人车的长时域轨迹规划的连续性和鲁棒性。