辅助驾驶功能开发：自车轨迹预测控制算法

自动紧急制动系统（Autonomous Emergency Braking, AEB）是一种辅助驾驶功能，旨在在发生潜在碰撞的情况下减少碰撞的严重程度或完全避免碰撞。其中，自车轨迹预测是AEB系统中的关键算法之一，它用于预测自车未来的运动轨迹，并根据预测结果进行相应的制动控制。本文将介绍自车轨迹预测控制算法的实现，并提供相应的源代码示例。

自车轨迹预测的目标是基于当前的车辆状态和环境感知信息，预测未来一段时间内自车的运动轨迹。常用的方法是基于物理模型或基于机器学习的方法。在本文中，我们将使用基于机器学习的方法，具体来说是使用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行自车轨迹预测。

以下是一个简化的自车轨迹预测控制算法的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义RNN模型
def rnn_model(input_shape)