本文由MIT學者發(fā)表

• 論文簡介

本文主要討論了自動駕駛車輛與人類司機的互動。算法大框架是博弈論，用迭代最優(yōu)響應求解。創(chuàng)新點在于引入了社會價值取向，其目的是模仿人類駕駛汽車與自動駕駛車輛的互動，結(jié)果或者說算法優(yōu)越性體現(xiàn)在同等時間內(nèi)prosocial版本的行駛距離比egoistic的距離更長。

本文將控制問題描述成一個帶約束的優(yōu)化問題，博弈論本身不處理約束，于是在迭代最優(yōu)響應的每一步迭代用分布式MPC來求解，則求得的均衡值必定滿足約束。此時博弈問題的動作是一個加速度和轉(zhuǎn)向角的序列。

這里我的理解是，這個解并不一定是原博弈的全局最優(yōu)解，甚至不一定是原來的局部最優(yōu)解，但是是一個能滿足約束，同時避免一人撞毀一人高速通行這樣的狀況的，比較好的解。

本文不考慮通信，對每一輛車而言，別的車的狀態(tài)直接從底層代碼儲存區(qū)獲取。

• 結(jié)果分析

文中沒有詳細闡述支撐該算法的收斂性的理論（引用文獻里有），于是用結(jié)果證明兩輪迭代后基本收斂。

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與baseline相比如下圖。其中MOBIL中的禮貌因子對應不同的SVO，MOBIL的轉(zhuǎn)向由MPC解決。由圖可以看出 1.社會價值取向能夠增大相同時間內(nèi)的行駛距離。 2. 優(yōu)越性：Shared IBR > 零和博弈 > IDM/MOBIL

車輛濃度對該實驗的影響：

原文源碼鏈接

https://github.com/ noambuckman/mpc-multiple-vehicles/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人车交互论文阅读（一）Semi-Cooperative Control for Autonomous Emergency Vehicles的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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