基于多目标协同演化算法的大规模自动驾驶策略

作者：刘章杰; 李慧云

来源：集成技术, 2020, 9(05): 93-102.

DOI：10.12146/j.issn.2095-3135.20200515002

• 自动驾驶策略
• 多目标
• 协同演化
• 博弈

目前无人驾驶技术领域的研究重点主要集中在单车层面的感知、决策与控制,而缺少对多车之间交互及博弈的研究,因此无法有效降低交通系统整体事故率并提升通行效率。该文提出一种基于合作博弈理论的大规模自动驾驶策略涌现方法。通过建立面向网联汽车、多目标优化决策的合作博弈演化平台,并构造了一种网格道路模型和车辆运动学模型,使得系统中各车辆之间以近邻博弈的方式进行交互;同时系统采用分布式算法并具有间接交互的特点,最终模型计算复杂度与模拟车辆规模呈线性关系。实验结果表明,最佳策略涌现后,事故率和平均速度均取得明显改善,其中事故率降低了90%,模型计算速度提升了30%。该方法可应用于包含数百万辆自动驾驶汽车的城市级智能交通规划系统中。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院深圳先进技术研究院