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本发明公开了一种自动驾驶决策方法及系统，包括：通过多模态传感器阵列采集环境数据，经统一编码器映射至潜在表征空间，生成时空对齐的环境特征向量；构建预测性世界模型，预测性世界模型通过结构化交通条件理解与动作条件化场景预测两阶段训练获得，用于根据当前环境状态与候选驾驶动作预测未来场景演化序列；将未来场景演化序列压缩为紧凑表征序列，与环境特征向量、导航指令共同输入统一潜在空间以生成候选动作集合；基于预测性世界模型对各候选动作进行动作条件化的反事实推演，根据推演得到的未来场景演化序列计算综合评分并确定决策输出结果。本发明方法显著提升了复杂交通场景下的决策安全性与通行效率。

本发明公开了一种基于图像字符识别的车辆重定位方法、装置及设备。所述方法包括：在车辆定位未初始化或丢失时，采集含固定字符标识的原始图像，经去畸变和鸟瞰图像转换后进行字符识别，并对相邻检测结果聚合，获得聚合字符内容、聚合区域及聚合检测角度；依据字符内容匹配预建字符点云地图，确定地图字符点云和地图字符方向，提取图像字符特征点云，结合角度差确定车辆航向角搜索范围，经点云配准得到车辆在全局坐标系下的重定位位姿，作为车辆定位初始化位姿。本发明的技术方案可完成点云配准，在定位未初始化或丢失时快速获得全局初始位姿，提高重定位效率和准确性。