An Intention-driven Lane Change Framework Considering Heterogeneous Dynamic Cooperation in Mixed-traffic Environment
作者: Xiaoyun Qiu, Haichao Liu, Yue Pan, Jun Ma, Xinhu Zheng
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-17)
💡 一句话要点
提出一种考虑异构动态合作的意图驱动型车道变换框架，用于混合交通环境。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 车道变换 自动驾驶 混合交通 意图识别 合作感知 深度学习 逆强化学习
📋 核心要点
- 现有车道变换方法在混合交通环境中，对人类驾驶员行为模式的简化假设，导致决策的局限性。
- 该论文提出一种意图驱动的车道变换框架，通过识别驾驶风格和量化合作意愿，提升决策的合理性。
- 实验结果表明，该方法在车道变换识别的准确率和F1值上，相比现有方法有显著提升。
📝 摘要（中文）
在混合交通环境中，自动驾驶车辆(AVs)与各种人类驾驶车辆(HVs)交互，不可预测的意图和异构行为使得安全高效的车道变换操作极具挑战性。现有方法通常通过假设统一模式来过度简化这些交互。本文提出了一种意图驱动的车道变换框架，该框架集成了驾驶风格识别、合作感知决策和协同运动规划。在NGSIM数据集上训练的深度学习分类器可以实时识别人类驾驶风格。具有内在和交互组件的合作评分估计周围驾驶员的意图，并量化他们与自车合作的意愿。决策将行为克隆与逆强化学习相结合，以确定是否应启动车道变换。对于轨迹生成，模型预测控制与基于IRL的意图推断相结合，以产生无碰撞且符合社会规范的操作。实验表明，所提出的模型实现了94.2%的准确率和94.3%的F1分数，在车道变换识别方面优于基于规则和基于学习的基线4-15%。这些结果突出了对驾驶员间异质性进行建模的好处，并证明了该框架在复杂交通环境中推进上下文感知和类人自动驾驶的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决混合交通环境中自动驾驶车辆进行安全高效车道变换的问题。现有方法通常假设人类驾驶员的行为是同质的，忽略了驾驶风格和合作意愿的差异，导致决策不够准确和灵活。这些简化假设限制了自动驾驶车辆在复杂交通场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过识别周围车辆驾驶员的驾驶风格和合作意愿，更准确地预测其行为，从而做出更合理的车道变换决策。通过量化驾驶员之间的合作程度，自动驾驶车辆可以更好地适应周围环境，提高车道变换的成功率和安全性。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 驾驶风格识别：使用深度学习分类器，基于NGSIM数据集训练，实时识别周围车辆驾驶员的驾驶风格。2) 合作感知决策：通过合作评分机制，综合考虑内在因素（如车辆速度、距离）和交互因素（如驾驶员间的历史行为），估计周围驾驶员的意图和合作意愿。3) 协同运动规划：结合行为克隆、逆强化学习和模型预测控制，生成无碰撞且符合社会规范的车道变换轨迹。
关键创新：该论文的关键创新在于对驾驶员异质性的建模。传统的车道变换方法通常假设所有驾驶员的行为模式相同，而该论文通过识别驾驶风格和量化合作意愿，更准确地预测了周围车辆的行为。这种方法能够更好地适应混合交通环境，提高自动驾驶车辆的决策水平。
关键设计：驾驶风格识别模块使用深度学习分类器，具体网络结构未知。合作评分机制通过加权求和的方式，综合考虑内在和交互因素，权重参数的设置未知。逆强化学习用于学习人类驾驶员的奖励函数，奖励函数的具体形式未知。模型预测控制用于生成最优轨迹，目标函数和约束条件的设计未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在车道变换识别方面达到了94.2%的准确率和94.3%的F1分数。与基于规则和基于学习的基线方法相比，该模型的性能提升了4-15%。这些结果表明，对驾驶员异质性进行建模可以显著提高车道变换系统的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶车辆的车道变换系统，提高其在混合交通环境中的安全性和效率。通过更准确地预测周围车辆的行为，自动驾驶车辆可以做出更合理、更符合人类驾驶习惯的决策，从而提升用户体验和交通流畅性。该技术还可用于高级驾驶辅助系统(ADAS)，辅助驾驶员进行更安全的车道变换操作。
📄 摘要（原文）
In mixed-traffic environments, where autonomous vehicles (AVs) interact with diverse human-driven vehicles (HVs), unpredictable intentions and heterogeneous behaviors make safe and efficient lane change maneuvers highly challenging. Existing methods often oversimplify these interactions by assuming uniform patterns. We propose an intention-driven lane change framework that integrates driving-style recognition, cooperation-aware decision-making, and coordinated motion planning. A deep learning classifier trained on the NGSIM dataset identifies human driving styles in real time. A cooperation score with intrinsic and interactive components estimates surrounding drivers' intentions and quantifies their willingness to cooperate with the ego vehicle. Decision-making combines behavior cloning with inverse reinforcement learning to determine whether a lane change should be initiated. For trajectory generation, model predictive control is integrated with IRL-based intention inference to produce collision-free and socially compliant maneuvers. Experiments show that the proposed model achieves 94.2\% accuracy and 94.3\% F1-score, outperforming rule-based and learning-based baselines by 4-15\% in lane change recognition. These results highlight the benefit of modeling inter-driver heterogeneity and demonstrate the potential of the framework to advance context-aware and human-like autonomous driving in complex traffic environments.