【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法及装置。
技术介绍
1、自动驾驶汽车是未来汽车领域的重要发展方向，其主要优势在于改善公路交通安全问题、减小道路交通的堵塞，并能够降低车辆的油耗，从而减少环境污染。随着全球交通压力的不断增加，自动驾驶汽车和智能交通技术的研发显得尤为重要。而轨迹跟踪控制作为自动驾驶汽车领域的关键问题之一，是实现自动驾驶的核心基础。
2、现有的自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制方法，一般通过对车辆动力学进行建模调参对车辆轨迹进行控制，但通常需要耗时耗力的调参过程来改善控制器性能。同时，该类方法并不具备学习能力，控制精度较差；或是通过ilc控制算法和迭代学习对历史驾驶数据进行学习，从而提升车辆控制性能，但该方法抗实时干扰能力较弱，难以保证车辆控制系统的闭环稳定性和鲁棒性，同时计算复杂度较高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法及装置，以解决的现有的自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制难以在保证控制精度的条件下，减少通信和
【技术保护点】
1.自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据车辆的横向自由度建立车辆的单轨自行车模型；并根据所述单轨自行车模型和车辆参数建立车辆动力学模型，包括：
3.如权利要求2所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据所述车辆动力学模型获取汽车增广模型，并根据所述汽车增广模型获取汽车输入输出关系模型，包括：
4.如权利要求3所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据所述汽车增广模型和预设的控制步长构建汽车预测模型...
【技术特征摘要】
1.自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据车辆的横向自由度建立车辆的单轨自行车模型；并根据所述单轨自行车模型和车辆参数建立车辆动力学模型，包括：
3.如权利要求2所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据所述车辆动力学模型获取汽车增广模型，并根据所述汽车增广模型获取汽车输入输出关系模型，包括：
4.如权利要求3所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据所述汽车增广模型和预设的控制步长构建汽车预测模型，根据所述汽车预测模型确定目标函数，包括：
5.如权利要求4所述的自动驾驶汽车的预测学习跟踪控制方法，其特征在于，所述根据事件触发条件...
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