1、提出了一种新的基于mpc的自动驾驶汽车运动规划方法，该方法具有一组风险意识约束。这些约束结合了使用基于深度学习的方法学习的TV的预测轨迹。基于TV的历史数据，采用递归神经网络(RNN)预测其未来轨迹。然后，将预测的TV轨迹纳入自我车辆MPC的优化中，以产生无碰撞运动。通过仿真研究，验证了RNN模型的预测精度和MPC生成的无碰撞轨迹。

2、该模型为自动驾驶汽车模型预测控制，其中包括由递归神经网络预测的目标车辆轨迹算法。

3、训练具有长短期记忆 （LSTM） 单元的递归神经网络，以根据目标车辆的历史轨迹预测目标车辆的轨迹。然后，根据预测的轨迹，使用模型预测控制 （MPC） 来进行自我安全机动。

4、该模型演示考虑了一个高速公路场景，其中代理驾驶的自我车辆沿中央车道行驶，同时避免与从慢车道切入的人类驾驶目标车辆发生碰撞。

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