在智能决策基础理论方面，提出了路径及运动一体化优化方法。基于经典的庞特里亚金极大值理论，提出了将档位和车道控制变量松弛为一批连续变量的改进方法，且同时考虑软件系统、硬件系统以及道路集成环境的协同优化，实现一体化集成优化，并通过设计人造梯度，搭建加速求解的模型构架。在数值解法上，提出迭代内局部二次拟合求解方法，计算效率远高于牛顿法。本算法将传统的秒级响应，降低到0.05秒响应，且保证收敛性、鲁棒性、高效性。该研究受到美国交通部和美国能源部的高度重视，被美国交通部认定为“国家级重大贡献”。

    目前本方法已应用在多项实际工程中：

    1）云控自动泊车决策控制（合作企业：雷诺汽车公司、轻舟智航）

    考虑周围实时静/动态障碍物，以泊位位置信息为空间约束，规划由下车点到泊位的车辆行驶轨迹；在此基础，利用优化控制等方法，以车辆周围的静/动态障碍物信息为约束条件，实现对规划轨迹的精准追踪，并从安全性、准确性、到达率等多个角度对AVP系统进行评测，形成算法设计与仿真测试之间的迭代开发机制。

    2）L2自动驾驶车辆高速行驶下自动换道功能开发（合作企业：泰牛汽车技术(苏州)有限公司）

    面向120km/h的自动驾驶高速场景，考虑车辆、轮胎、转向系统复杂动态，建立基于路径及运动一体化优化方法的自动换道运动规划模型，实现高速复杂交通场景下的自动换道功能。

    3）自动驾驶车辆循迹功能开发（合作企业：湖北亿咖通科技有限公司）

    基于混合域下模型预测控制方法，解耦自动驾驶车辆横纵向运动动态，建立追寻车辆规划路径为导向的自动驾驶车辆循迹运动控制算法，在直行、弯道、U-turn全场景中低速度实车测试中，该算法控制精度为12cm，达到业界领先水平。