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自动驾驶中的多智能体交互与博弈决策.docx
资料介绍
自动驾驶中的多智能体交互与博弈决策
一、引言
道路上从来不是"一辆车独自行驶"——车辆之间、车辆与行人之间、车辆与骑行者之间持续发生着复杂的交互博弈行为。在无保护左转时，自车和对向直行车的博弈决定了谁先通过路口；在人行横道前，自车和行人的博弈决定了谁先通行。多智能体交互与博弈决策研究的正是这种"我的决策取决于你的决策、你的决策又取决于我的决策"的循环依赖问题。传统的"独立预测+自车规划"的框架在交互博弈场景中存在根本性缺陷——预测模型假设其他交通参与者的行为不受自车决策的影响，但现实中行人的横穿决策恰恰受到自车减速行为的影响。博弈决策框架将决策问题建模为多智能体的联合优化问题，使系统的行为在交互场景中更加智能和类人。
二、博弈论基础
纳什均衡。 纳什均衡是多智能体博弈的核心解概念——在均衡状态下，任何一个智能体单独改变自己的策略都不能获得更好的收益。在环岛入口场景中，自车选择"减速让行"策略，环岛内车辆选择"正常通行"策略——任何一方单方面改变策略都会导致碰撞风险，这个策略组合构成纳什均衡。博弈决策规划器将纳什均衡作为交互场景的"默认解"。
Stackelberg博弈。 Stackelberg博弈是存在"领导者"和"追随者"的不对称博弈。在博弈中领导者先做出决策，追随者观察到领导者的决策后做出最优反应。在行人横穿场景中，自车通过减速行为向行人发出"我会让你"的信号——行人接收到该信号后选择继续横穿——构成一个Stackelberg均衡。Stackelberg博弈在自动驾驶中更符合实际交互的时序性——自车通过减速发出的信号会改变行人的行为预期。
动态博弈与博弈树展开。 多辆车的交互博弈在时间上演进——自车的每一个动作都会影响其他智能体的后续选择，其他智能体的选择反过来影响自车。博弈树展开方法将交互过程展开为时序的决策树——自车选择"加速"后，环岛内的车选择让行或加速；自车选择"减速"后，环岛的车选择加速通过或减速让行。博弈树在规划时域内的展开为博弈决策提供了结构化的推理框架。
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