基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法

本发明涉及一种基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法，属于自动驾驶车辆避碰技术领域。包括：基于传感模块获取是否存在障碍物；当存在障碍物时，对路径规划触发条件进行判定；当满足路径规划触发条件时，基于车辆状态数据训练神经网络得到车辆扰动补偿，将所述车辆扰动补偿添加到车辆动力学模型；基于代价函数和约束条件对所述车辆动力学模型设计MPC避障轨迹规划器，输出规划参考轨迹。本发明在车辆标称模型中加入干扰补偿，提高了建模精度，降低了触发频率，减少了计算量。与传统事件触发MPC方法相比，基于神经网络的事件触发MPC可以减少触发次数，减小跟踪误差。