Anti-bullying Adaptive Cruise Control: A proactive right-of-way protection approach
作者: Jia Hu, Zhexi Lian, Haoran Wang, Zihan Zhang, Ruoxi Qian, Duo Li, Jaehyun, So, Junnian Zheng
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2024-12-14 (更新: 2025-12-03)
备注: 15 pages, 19 figures
💡 一句话要点
提出反“路霸”自适应巡航控制系统，主动保护车辆路权
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自适应巡航控制 路权保护 博弈论 逆最优控制 驾驶风格识别
📋 核心要点
- 现有自适应巡航控制系统易受近距离加塞影响，存在“路霸”行为风险。
- 提出基于博弈论的运动规划框架，通过识别驾驶风格预测加塞车辆反应，优化自车策略。
- 仿真结果表明，该方法能有效防止“路霸”加塞，提升安全性、舒适性和效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种反“路霸”自适应巡航控制（AACC）方法，旨在主动保护车辆的路权，防止近距离恶意加塞行为。该方法首先利用基于在线逆最优控制（IOC）的算法识别个体驾驶风格。然后，基于Stackelberg竞争，提出了一个基于博弈论的运动规划框架，其中识别出的个体驾驶风格被用于构建加塞车辆的反应函数。通过将这些反应函数整合到自车运动规划中，自车可以考虑加塞车辆的所有可能反应，从而找到其最佳的路权保护策略。据我们所知，本研究首次对车辆的交互动态进行建模，并开发了一种自适应加塞车辆各种驾驶风格的交互式规划器。仿真结果表明，该方法可以防止“路霸”加塞，并适应不同的加塞车辆驾驶风格，在交通流中，安全性、舒适性和驾驶效率分别提高了79.8%、20.4%和19.33%。该方法还支持更灵活的驾驶策略，并通过确保小于50毫秒的计算时间来支持实时现场实施。
🔬 方法详解
问题定义：现有自适应巡航控制（ACC）系统容易受到其他车辆的恶意加塞（“路霸”行为）影响，导致安全性和舒适性下降。传统ACC系统通常只考虑与前方车辆的距离和速度，无法预测和应对加塞车辆的意图和行为。因此，如何设计一种能够主动保护自身路权，防止恶意加塞的ACC系统是一个重要的挑战。
核心思路：本文的核心思路是建立一个基于博弈论的运动规划框架，将自车和加塞车辆之间的交互建模为一个Stackelberg竞争。自车作为领导者，通过预测加塞车辆的反应来规划自己的运动轨迹，从而最大化自身利益（例如，保持安全距离，避免急刹车）。这种方法允许自车主动适应加塞车辆的驾驶风格，而不是被动地做出反应。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 驾驶风格识别：使用在线逆最优控制（IOC）算法，根据加塞车辆的历史行为数据，实时估计其驾驶风格参数。2) 运动规划：基于Stackelberg博弈，自车将加塞车辆的反应函数（基于其驾驶风格）纳入运动规划中，通过求解优化问题，找到最优的运动轨迹。该轨迹能够最大程度地保护自车的路权，防止加塞。
关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次将博弈论引入ACC系统设计，将自车和加塞车辆之间的交互建模为一个动态博弈。2) 提出了一种基于在线IOC的驾驶风格识别方法，能够实时估计加塞车辆的驾驶风格参数。3) 开发了一种自适应加塞车辆驾驶风格的交互式规划器，能够根据加塞车辆的反应来调整自车的运动轨迹。
关键设计：在驾驶风格识别阶段，IOC算法的目标是找到一组驾驶风格参数，使得加塞车辆的实际行为与基于这些参数的最优控制策略预测的行为最接近。在运动规划阶段，自车需要求解一个优化问题，目标函数通常包括安全性（例如，与前方车辆的距离）、舒适性（例如，加速度的变化率）和效率（例如，行驶时间）。约束条件包括车辆的动力学约束、交通规则约束以及加塞车辆的反应函数。
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的AACC方法能够有效防止“路霸”加塞，并适应不同驾驶风格的加塞车辆。与传统ACC系统相比，该方法在安全性方面提升了高达79.8%，舒适性提升了20.4%，驾驶效率提升了19.33%。此外，该方法具有良好的实时性，计算时间小于50毫秒，满足实际应用需求。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统，提高车辆在复杂交通环境下的安全性和舒适性。通过主动防御“路霸”行为，减少交通事故风险，提升驾驶体验。此外，该方法还可用于交通流量优化，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。未来，该技术有望推广到其他类型的车辆和交通场景，例如卡车编队行驶和城市交通管理。
📄 摘要（原文）
Adaptive Cruise Control (ACC) systems have been widely commercialized in recent years. However, existing ACC systems remain vulnerable to close-range cut-ins, a behavior that resembles "road bullying". To address this issue, this research proposes an Anti-bullying Adaptive Cruise Control (AACC) approach, which is capable of proactively protecting right-of-way against such "road bullying" cut-ins. To handle diverse "road bullying" cut-in scenarios smoothly, the proposed approach first leverages an online Inverse Optimal Control (IOC) based algorithm for individual driving style identification. Then, based on Stackelberg competition, a game-theoretic-based motion planning framework is presented in which the identified individual driving styles are utilized to formulate cut-in vehicles' reaction functions. By integrating such reaction functions into the ego vehicle's motion planning, the ego vehicle could consider cut-in vehicles' all possible reactions to find its optimal right-of-way protection maneuver. To the best of our knowledge, this research is the first to model vehicles' interaction dynamics and develop an interactive planner that adapts cut-in vehicle's various driving styles. Simulation results show that the proposed approach can prevent "road bullying" cut-ins and be adaptive to different cut-in vehicles' driving styles. It can improve safety and comfort by up to 79.8% and 20.4%. The driving efficiency has benefits by up to 19.33% in traffic flow. The proposed approach can also adopt more flexible driving strategies. Furthermore, the proposed approach can support real-time field implementation by ensuring less than 50 milliseconds computation time.