Game-Theoretic Risk-Shaped Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving

📄 arXiv: 2510.10960v1 📥 PDF

作者: Dong Hu, Fenqing Hu, Lidong Yang, Chao Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出游戏理论风险塑形强化学习以解决安全自动驾驶问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 安全自动驾驶 强化学习 游戏理论 风险建模 不确定性处理 交通场景 决策优化

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在安全性、效率和适应性之间难以取得平衡，尤其是在复杂的交通环境中。
  2. 本研究提出的GTR2L框架通过游戏理论模型预测周围车辆行为及风险，并引入不确定性感知机制来优化安全性。
  3. 实验结果表明，GTR2L在成功率、碰撞减少和驾驶效率方面显著优于现有方法，展示了其在安全自动驾驶中的有效性。

📝 摘要（中文）

确保自动驾驶的安全性仍然是一个重大挑战，尤其是在高度动态和复杂的交通环境中，周围多种代理的互动以及意外危险的频繁出现使得这一问题更加复杂。传统的强化学习方法往往难以平衡安全性、效率和适应性，因为它们主要关注奖励最大化，而未明确建模风险或安全约束。为了解决这些局限性，本研究提出了一种新颖的游戏理论风险塑形强化学习（GTR2L）框架，GTR2L结合了多层次的游戏理论世界模型，能够共同预测周围车辆的互动行为及其相关风险，并且具有基于预测不确定性动态调整的自适应回滚时间。此外，论文还提出了一种不确定性感知的障碍机制，以灵活调节安全边界。通过在多种安全关键的交通场景中进行广泛评估，GTR2L在成功率、碰撞和违规减少以及驾驶效率等方面显著优于现有的最先进基线，包括人类驾驶员。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自动驾驶中的安全性问题，现有方法往往忽视风险建模，导致在复杂环境中表现不佳。

核心思路：GTR2L框架通过引入游戏理论和风险塑形机制，能够更好地预测周围车辆的行为和风险，从而提高决策的安全性和效率。

技术框架：该框架包括多层次的游戏理论世界模型、动态调整的回滚时间和不确定性感知的障碍机制，整体流程围绕风险建模和安全边界的灵活调节展开。

关键创新：GTR2L的核心创新在于将风险建模与强化学习相结合，明确捕捉认知不确定性和随机不确定性，显著提升了决策过程中的安全性。

关键设计：论文中设计了适应性的回滚时间和不确定性感知的障碍机制，确保在动态环境中能够灵活调整安全边界，同时采用了专门的风险建模方法来优化策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，GTR2L在多种安全关键的交通场景中表现优异，成功率提高了XX%，碰撞和违规事件减少了YY%，并且在驾驶效率方面也有显著提升，超越了包括人类驾驶员在内的多种基线方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶汽车、智能交通系统和机器人导航等。通过提升自动驾驶的安全性和效率，GTR2L框架有望在未来的智能交通环境中发挥重要作用，推动自动驾驶技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Ensuring safety in autonomous driving (AD) remains a significant challenge, especially in highly dynamic and complex traffic environments where diverse agents interact and unexpected hazards frequently emerge. Traditional reinforcement learning (RL) methods often struggle to balance safety, efficiency, and adaptability, as they primarily focus on reward maximization without explicitly modeling risk or safety constraints. To address these limitations, this study proposes a novel game-theoretic risk-shaped RL (GTR2L) framework for safe AD. GTR2L incorporates a multi-level game-theoretic world model that jointly predicts the interactive behaviors of surrounding vehicles and their associated risks, along with an adaptive rollout horizon that adjusts dynamically based on predictive uncertainty. Furthermore, an uncertainty-aware barrier mechanism enables flexible modulation of safety boundaries. A dedicated risk modeling approach is also proposed, explicitly capturing both epistemic and aleatoric uncertainty to guide constrained policy optimization and enhance decision-making in complex environments. Extensive evaluations across diverse and safety-critical traffic scenarios show that GTR2L significantly outperforms state-of-the-art baselines, including human drivers, in terms of success rate, collision and violation reduction, and driving efficiency. The code is available at https://github.com/DanielHu197/GTR2L.