长周期历史轨迹引导的自动驾驶行为决策鲁棒优化方法

长周期历史轨迹引导的自动驾驶行为决策鲁棒优化方法，属于自动驾驶技术领域。方法如下：设定历史决策轨迹窗口数，存储自动驾驶车辆历史决策轨迹点，构建历史决策轨迹概率分布模型；获取当前决策对应的轨迹点，将当前决策对应的轨迹点进行坐标转换，得到统一坐标系下的空间坐标，构建当前决策对应的轨迹点的概率分布模型；历史决策引导的决策相似性度量计算；根据决策相似性度量设计行为决策目标函数求解鲁棒优化问题。本发明避免了传统方法因依赖单帧观测或短期轨迹信息导致的决策抖动与策略突变问题，提升了自动驾驶系统在动态复杂交通环境中的决策鲁棒性、稳定性及可靠性，降低了与周围交通参与者的碰撞风险。