一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，通过融合小型语言模型SLM与A*算法，结构化地图token生成任务prompt，并存储于向量数据库中，在路径规划任务执行时，从数据库中检索出与当前任务相似的历史地图信息，并结合构造的COT逻辑链prompt，引导小型语言模型逐步生成路径关键节点及其权重，然后A*算法以这些关键节点为局部目标执行贪婪式路径搜索，最终生成一条既安全又高效的路径。本发明专利技术的方法具备端侧部署能力，可在无网络、资源受限等场景下运行，同时相较于现有A*算法大幅减少节点遍历，提高规划效率，特别适用于大规模或高密度障碍环境中的路径规划任务，兼顾智能推理与规划安全性，具备良好的可解释性与扩展性，具有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于路径规划，具体涉及一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法。

技术介绍

1、随着无人机、无人车等自主设备在农业植保、物流配送等领域的广泛应用，其自主导航能力的提升成为关键挑战。现有路径规划方法如a*算法、人工势场法、rrt算法等，在简单场景中虽然能够取得较好的效果，但在复杂环境中却存在诸多问题。例如，a*算法在面对大范围空间搜索时耗时较长，人工势场法在狭窄通道中容易出现振荡，而rrt算法在高维空间中采样效率较低，导致计算复杂度高、通用性受限、易陷入局部最小值。

2、近年来，端到端导航方法在导航领域取得了显著进展，其通过将感知与决策深度融合，减少了现有模块化导航方法中各阶段的误差累积，从而在一定程度上提高了导航系统的智能性和整体性能。然而，这类方法在实际应用中在部分场景中仍存在诸多不足。以vlmnav方法为例，该方法通过引入视觉语言模型，能够在零样本情况下完成复杂环境中的路径规划任务，展现出一定的泛化能力。但在通信受限的场景中，其对带宽和实时性的高要求限制了应用范围；在高精度碰撞检测方面，端到端模型的黑箱特性使得其在复杂动态环境中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，其特征在于，所述步骤S5具体如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于小型语言模型的端侧安全路径规划方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：施孟佶，林伯先，李禹锡，李曈，仝世纪，李维豪，岳江枫，韩承霖，秦开宇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：