决策规划是汽车自动驾驶决策控制的核心技术之一，其目的是根据驾驶环境规划出安全可行的自动驾驶参考行驶轨迹，作为后续轨迹跟踪控制的输入。当前业界广泛使用的分层式决策规划模型具有信息解耦、依赖规则、结构串联的特点，使得模型表征能力受限。在求解方面，现有方法存在求解速度慢、精确性不足的问题。本课题致力于构建具有强表征能力的决策规划最优控制模型并开发快速求解算法。针对复杂交通场景，采用一体化决策规划框架，建立双层优化问题，将决策和规划统一起来处理。其中的核心问题以带约束的最优控制模型刻画，在约束中考虑交通环境中的动、静态约束，自车动力学约束，道路边缘约束，车道线约束，交通管控约束，舒适性约束等。在模型求解中采用离散化方法，得到数值优化问题，然后使用模型与数据双驱动的智能优化算法进行求解，规划出参考行驶轨迹。