针对智能汽车的驾驶决策和轨迹规划问题, 将轨迹表示为轨迹曲线和加速度变化两部分, 以优化轨迹的行驶效率、安全性、舒适性和经济性为目标建立非线性规划模型. 基于序优化思想, 提出混合智能优化算法OODE, 分内、外两层分别优化加速度变化和轨迹曲线, 通过“粗糙” 评价轨迹曲线实现轨迹曲线的快速择优. 仿真结果表明, 所提出的方法能够处理包含多动态障碍物的复杂交通场景, 且具备实时应用能力, 模型的精度和求解速度均优于传统方法.