该文提出了一种基于学习辅助的热启动模型预测控制算法，利用神经网络的多模型预测器生成多个轨迹建议，并通过基于采样的技术对其进行进一步优化，以识别多个不同的局部最小值，并提供更好的初始猜测。该方法在交通场景的蒙特卡罗模拟中得到了验证。