自动驾驶汽车技术快速发展，对道路交通安全产生了重大影响，同时也解决了多种复杂的交通问题。为了确保自动驾驶汽车之间以及自动驾驶汽车与人类驾驶员之间的合作互动，本研究提出了一个多阶段的方法，采用共享和关怀的车对车通信策略来加强协同行为。通过进行一项调查来验证自动驾驶汽车的驾驶性能，并可用于一个混合交通案例研究，重点研究人类驾驶员如何对待与他们同时驾驶在同一条道路上的自动驾驶汽车。研究结果表明，采用深度强化学习，自动驾驶车辆获得了接近人类驾驶性能的驾驶行为。在自动驾驶汽车网络中采用共享和关怀的车对车通信可以提高其驾驶行为，促进更有效的行动计划，并增进自动驾驶汽车之间的合作行为。调查结果显示，无法保证混合交通中的安全性，因为我们无法控制人类驾驶员出于自我的行为，如果他们决定与自动驾驶汽车竞争。因此，本研究倡导加强对自动驾驶汽车在公共道路上安全融入的研究。

Dec, 2023

自主车辆在交通中需要与人类驾驶员互动来完成任务，因此装备自主车辆具备人工推理以更好地理解周围交通的意图，从而促进任务完成。本文提出了一种行为模型，将驾驶员的互动意图编码为潜在的社会心理参数，并设计了基于贝叶斯滤波器的递进视界优化控制器以考虑互动驾驶员意图的不确定性，同时采用基于注意机制的神经网络架构来模仿行为模型和在线估计参数先验，并提出决策树搜索算法在线解决决策问题。本文对所提出的行为模型进行了真实世界轨迹预测能力的评估，并在模拟环境和真实世界交通数据集中进行了强制公路合并场景的决策模块的广泛评估，结果表明我们的算法能够在各种交通条件下完成强制合并任务并确保驾驶安全。

Oct, 2023

本研究提出了一种基于社会感知方案的自主驾驶决策模块，在该模块中，利用所有可用信息并恰当地处理不确定性问题，将社会感知的更新信念明确地纳入了基于 MPC 的概率规划框架中，以此实现了防御但不过于保守且社会兼容的驾驶策略。

May, 2019

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

通过有效融合周围自动驾驶车辆共享的实时信息，我们提出了一种既能显著提高轨迹预测又能准确快速检测异常人工驾驶模式切换或异常驾驶行为的高效算法，以验证我们的算法，我们首先在 NGSIM 和 Argoverse 数据集上评估了我们的轨迹预测器，证明了我们的预测器优于基线方法。然后通过在 SUMO 模拟器上进行大量实验，我们展示了我们的算法在高速公路和城市交通中具有出色的检测性能，最佳性能达到 97.3% 的检测率、1.2 秒的平均检测延迟和 0 误报。

Aug, 2023

本文提出一种基于驾驶车辆间互动的车道变换方法，其中采用交互轨迹预测方法探索 AV 和其他车辆之间的可能协作。此外，本文设计了一种综合考虑安全、效率和舒适度的评估以做出车道变换决策，并提出了一种基于模型预测控制（MPC）的运动规划算法，以协调 AV 的决策和周围车辆的交互行为，从而避免车道变换过程中发生碰撞。定量测试结果显示，相较于没有交互预测的方法，本文的方法将 AV 和其他车辆的驾驶效率分别提升了 14.8% 和 2.6%，表明恰当利用车辆之间的互动可以有效减少 AV 的保守性并促进与其他车辆之间的协作。

Jan, 2022

讨论自动驾驶车辆如何通过基于层次逆强化学习的概率预测方法，准确预测周围车辆的行为并进行规划，以此应对人类行为的不确定性和交互作用。

Sep, 2018

本文使用模拟平台进行了复杂的交通仿真实验，针对连通与自动驾驶汽车的驾驶行为进行了建模，并分析了多种人为与机制相关的因素对交通网络的影响。

Aug, 2022

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

利用数据驱动的方法调整控制器以确保 AV 的安全和个性化控制，进而提高用户的信任度和接受度，我们研究了驾驶风格对用户接受度的影响，并证明了个性化能显著影响 AV 的态度。

Jan, 2023