时变场景下基于数据驱动的模型预测控制方法及系统

本申请公开了一种时变场景下基于数据驱动的模型预测控制方法及系统，涉及自动驾驶车辆控制领域，该方法包括获取目标车辆当前时刻的实测状态数据和当前滑动窗口内的历史控制指令序列及历史实测状态数据序列；根据实测状态数据和动态触发阈值，确定当前工况；基于当前工况，生成预测时间段内的最优预测控制指令序列和最优预测状态数据序列；将序列中的第一个控制指令作为当前时刻的控制指令对车辆进行控制；将下一时刻作为当前时刻重复上述步骤，直至达到预设结束条件。本申请通过工况自适应识别和差异化处理，解决了时变场景下计算效率低、求解可行性差及稳态算力冗余的问题，提高了车辆轨迹跟踪控制的实时性、鲁棒性和算力效率。