基于在线神经网络学习的自动驾驶轨迹快速跟踪控制方法

本发明适用于自动驾驶车辆控制技术领域，提供了基于在线神经网络学习的自动驾驶轨迹快速跟踪控制方法，包括：首先进行自适应模型预测控制器设计，接着进行数据集制作及模糊径向基神经网络训练，之后进行模糊径向基神经网络的在线学习，最后进行模糊径向基神经网络训练过程的加速优化。本发明提出的基于在线神经网络学习的自动驾驶轨迹快速跟踪控制器具有显著优势：利用MPC（模型预测控制）的控制数据训练神经网络模型，拟合非线性关系来近似MPC，有效提高计算效率，提升控制器的快速性；该控制器在跟踪参考轨迹过程中能采集实时数据，更新数据集，并在线学习新的神经网络权重参数，相比传统的模型预测控制器，表现出更好的适应性和精度。