Search-Based Autonomous Vehicle Motion Planning Using Game Theory

📄 arXiv: 2507.15088v1 📥 PDF

作者: Pouya Panahandeh, Mohammad Pirani, Baris Fidan, Amir Khajepour

分类: cs.RO, cs.GT

发布日期: 2025-07-20

💡 一句话要点

提出基于博弈论的搜索式自动驾驶车辆运动规划方案，优化车辆路径。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自动驾驶 运动规划 博弈论 路径规划 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 传统搜索式运动规划将其他道路使用者视为静态障碍，忽略了其智能行为，导致规划路径不合理。
  2. 该方案将其他道路使用者建模为智能体，利用博弈论预测其行为，从而为自动驾驶车辆生成更优路径。
  3. 实验结果表明，该方案具有较低的计算时间，能够实时运行，并使用自动驾驶巴士进行了有效验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于博弈论的搜索式交互运动规划方案，用于自动驾驶车辆（AV）。与传统的搜索式方法不同，该方法将其他道路使用者（如驾驶员和行人）视为智能体，而非静态障碍物。这使得AV能够生成更符合实际情况的路径。由于计算时间较短，所提出的运动规划方案可以应用于实时场景。通过与现有运动规划技术进行比较，并使用WATonoBus（一种全天候电动自动驾驶巴士）进行实验验证，证明了该运动规划方案的性能。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆的运动规划问题，尤其是在复杂交通环境中，需要考虑其他道路使用者的行为。传统方法将其他车辆和行人视为静态障碍物，无法预测其行为，导致规划的路径不够智能，容易出现急刹车或绕行等情况。现有方法难以在保证安全性的前提下，实现高效的运动规划。

核心思路：将其他道路使用者建模为具有一定智能的Agent，利用博弈论来预测他们的行为。自动驾驶车辆的运动规划问题转化为一个多Agent博弈问题，通过求解博弈的纳什均衡，得到自动驾驶车辆的最优行驶策略。这种方法能够考虑到其他道路使用者的意图，从而生成更加合理和安全的行驶路径。

技术框架：该运动规划方案主要包含以下几个模块：1) 环境感知模块：用于获取周围环境的信息，包括其他道路使用者的位置、速度等；2) 行为预测模块：利用博弈论模型预测其他道路使用者的行为；3) 路径规划模块：基于预测的行为，利用搜索算法（如A*算法）生成自动驾驶车辆的行驶路径；4) 路径优化模块：对生成的路径进行优化，例如平滑处理，以提高乘坐舒适性。整个流程是迭代进行的，不断更新环境信息，预测其他道路使用者的行为，并优化行驶路径。

关键创新：该方法的核心创新在于将博弈论引入到自动驾驶车辆的运动规划中。与传统的基于规则或优化的方法不同，该方法能够考虑到其他道路使用者的意图，从而生成更加智能和安全的行驶路径。这种方法能够更好地适应复杂的交通环境，提高自动驾驶车辆的行驶效率和安全性。

关键设计：博弈论模型的选择是关键。需要选择合适的博弈模型来描述道路使用者之间的交互行为。例如，可以使用非合作博弈模型来描述车辆之间的竞争关系，或者使用合作博弈模型来描述车辆之间的协作关系。此外，还需要设计合适的奖励函数来引导自动驾驶车辆的行为。奖励函数应该考虑到安全性、效率和舒适性等因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过与现有运动规划技术进行对比，验证了所提出方案的有效性。实验结果表明，该方案能够生成更加合理和安全的行驶路径，并且具有较低的计算时间，能够满足实时性要求。使用WATonoBus自动驾驶巴士进行的实验进一步验证了该方案在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自动驾驶车辆，包括乘用车、巴士、卡车等。尤其适用于城市交通等复杂环境，能够提高自动驾驶车辆的安全性、效率和舒适性。未来，该技术可以与车路协同系统相结合，实现更加智能化的交通管理。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a search-based interactive motion planning scheme for autonomous vehicles (AVs), using a game-theoretic approach. In contrast to traditional search-based approaches, the newly developed approach considers other road users (e.g. drivers and pedestrians) as intelligent agents rather than static obstacles. This leads to the generation of a more realistic path for the AV. Due to the low computational time, the proposed motion planning scheme is implementable in real-time applications. The performance of the developed motion planning scheme is compared with existing motion planning techniques and validated through experiments using WATonoBus, an electrical all-weather autonomous shuttle bus.