Oct, 2018

自主车辆的分层博弈规划

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TL;DR本文提出了一种用于自动驾驶的新型博弈理论轨迹规划算法，通过将动态游戏分解为漫长的 “战略” 游戏和短期的 “战术” 游戏，在保证实时性的同时，能够量化自动车辆和人类司机影响彼此的能力和激励，实现更加丰富、安全和有效的自主驾驶行为，并且不依赖于完美理性预测，而是适用于非确定性人类决策的模型。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶车辆控制系统验证和确认的司机和车辆相互作用博弈模型

    该论文介绍了一种基于博弈论的交通模型，该模型可以用于测试、比较和校准各种自主车辆决策和控制系统，并提供了一个交通仿真环境来优化自主车辆控制系统的参数。

    Aug, 2016

  • 自适应博弈理论决策在环形交叉口自动驾驶车辆控制中的应用

    本文提出了一种基于博弈理论模型的决策算法，用于自动驾驶汽车控制来应对环形路口的交通。该算法可以通过在线估计对手车辆的驾驶模式来对其进行调整。

    Oct, 2018

  • 基于博弈论的主动感知安全自动驾驶系统

    本论文提出一种新的分析方法，通过零和动态博弈模型解决自动驾驶车辆在遮挡视野的情况下和其他参与交通的实体交互的安全问题，并在开放源码 CARLA 模拟器上表明该框架在城市和高速公路驾驶场景下的有效性。

    May, 2021

  • 博弈论目标空间规划

    本文通过提出基于游戏理论规划者的智能车辆监管方案，并结合后悔最小化技术，用以优化智能车辆的胜率，实现多智能体环境下的自主行驶。

    Sep, 2022

  • 基于分层深度强化学习的考虑车辆重量的风险预测自主驾驶策略

    自动驾驶策略研究提出了基于风险预测的方法，利用周围车辆的重量建立风险指示器并采用分层深度强化学习。模拟结果显示该方法能同时降低潜在事故的发生几率和后果，并提高驾驶效率。

    Dec, 2023

  • 层次性应急规划在随机的、部分可观测的环境下实现更安全的自主驾驶

    本篇论文提出了一种针对自主导航任务的端到端方法，包括学习强有力的应急计划以及将其与分层规划器相结合，以应对其信念突然改变的情况。研究表明，该方法能够在部分可观察的随机环境中实现健壮性安全行为，并能很好地推广至训练过程中未见过的环境动态。

    Apr, 2022

  • 自主车辆的在线时空图轨迹规划器

    本文介绍了一种新颖的在线时空图轨迹规划器，用于生成安全且舒适的轨迹。通过构建时空图，并进一步传递给顺序网络，该规划器能够生成符合安全与舒适要求的状态。此外，还提出了一个简单的行为层用于确定轨迹规划器的动力学约束，并提出了一种新颖的潜力函数来训练网络。通过对比其效果与两种常用方法，测试了该规划器在三种不同的复杂驾驶任务下的性能，结果表明该规划器能够生成安全、可行性高的轨迹，并在前进方向上达到相似或更远的距离，提供了可比较的舒适性乘车体验。

    Apr, 2024

  • 利用社会心理因素的强制合并情境中自主车辆的交互感知决策

    通过包含社会行为和驾驶员个人目标的行为模型，利用贝叶斯滤波和对于不明确意图的附近车辆行为的预测，开发了一种基于滑动时域控制的决策策略，以在线估计其他驾驶员的意图。通过与博弈论控制器和真实世界交通数据集的模拟研究进行比较，验证了所提出的决策策略的有效性。

    Sep, 2023

  • 深度交互式动作预测与规划：通过动作预测模型进行游戏

    本研究提出一种多智能体策略网络和博弈论模型预测控制器相结合的方案，将自动驾驶车辆的预测和规划层紧密耦合，能够有效生成交互行为。

    Apr, 2022

  • 关于在基于概率规划框架下注入可达性安全保证以应对人机交互的研究

    本文提出了一种最小干预的安全控制器，通过使用到达性分析构建实时控制器，实现单车道场景中无碰撞互动的自动驾驶汽车交通合作，并验证其有效性及安全性。

    Dec, 2018