基于改进模型预测控制的自动驾驶汽车轨迹规划方法

基于改进模型预测控制的自动驾驶汽车轨迹规划方法，其特征在于，该方法包括点质量模型、Sigmoid函数、有限状态机、简化对偶神经网络。点质量模型忽略汽车尺寸信息，仅考虑车辆位置和速度以一个带质量的点描述汽车运动，有效降低轨迹规划的计算量；Sigmoid函数的形状可以被参数改变，形成适合车辆超车的安全屏障，且该屏障可以作为约束并入到MPC中进行优化；有限状态机根据相邻车道使用情况以及前方车辆的距离、速度调整自车的速度或行驶车道，保证自车的行驶安全，其产生的激活函数将决定车辆采取变道还是减速；简化对偶神经网络将MPC滚动优化过程中的目标函数进行优化处理，降低其计算复杂度，使得求解过程中不涉及矩阵的分解、求逆操作，相比于传统方法占用资源更少，求解出来的横、纵向加速度反馈到车辆控制系统，从而车辆执行变道或减速行为，保证了车辆在同向双车道下行驶的安全性。