Planning Persuasive Trajectories Based on a Leader-Follower Game Model

📄 arXiv: 2507.22022v1 📥 PDF

作者: Chaozhe R. He, Yichen Dong, Nan Li

分类: eess.SY

发布日期: 2025-07-29

备注: To appear at MECC 2025 (https://mecc2025.a2c2.org/)

💡 一句话要点

提出基于领导者-跟随者博弈模型的自主车辆说服轨迹规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自动驾驶 人车交互 领导者-跟随者博弈 模型预测控制 轨迹规划

📋 核心要点

  1. 现有方法难以预测和影响人车交互中人类驾驶员的意图，导致自动驾驶车辆难以有效引导交通。
  2. 论文提出基于领导者-跟随者博弈模型的框架，通过预测人类意图并规划说服性轨迹，引导人类驾驶员行为。
  3. 仿真实验表明，该框架在交叉路口场景中能够生成有效的说服性轨迹，提升自动驾驶车辆的交互能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种框架，使自动驾驶汽车（AV）能够主动塑造交互的人类驾驶员的意图和行为。该框架采用具有自适应角色机制的领导者-跟随者博弈模型来预测人类的交互意图和行为。然后，它利用分支模型预测控制（MPC）算法来规划AV轨迹，说服人类采纳期望的意图。所提出的框架在一个交叉路口场景中得到了演示。仿真结果表明，该框架能够有效地生成具有说服力的AV轨迹，尽管存在不确定性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆（AV）如何有效地与人类驾驶员交互，特别是如何通过规划自身的行驶轨迹来影响人类驾驶员的意图和行为。现有方法通常假设人类驾驶员的行为是固定的或容易预测的，忽略了人类驾驶员的意图会随着AV的行为而改变，导致AV无法有效地引导交通或避免潜在的危险情况。

核心思路：论文的核心思路是将AV与人类驾驶员之间的交互建模为一个领导者-跟随者博弈。AV作为领导者，通过规划自身的轨迹来影响人类驾驶员（跟随者）的决策。通过预测人类驾驶员对AV行为的反应，AV可以规划出一条“说服性”轨迹，引导人类驾驶员采纳AV期望的意图。这种方法考虑了人车交互的动态性和相互影响，能够更有效地实现人车协同。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 意图预测模块：使用领导者-跟随者博弈模型，结合自适应角色机制，预测人类驾驶员的意图。该模型能够根据AV和人类驾驶员的历史行为，动态地调整双方的角色，从而更准确地预测人类驾驶员的意图。2) 轨迹规划模块：使用分支模型预测控制（MPC）算法，规划AV的轨迹。该算法考虑了人类驾驶员的意图，并尝试规划一条能够说服人类驾驶员采纳AV期望意图的轨迹。3) 仿真环境：在交叉路口场景中进行仿真实验，验证该框架的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将领导者-跟随者博弈模型应用于自动驾驶车辆的人车交互问题，能够更准确地预测人类驾驶员的意图。2) 提出了自适应角色机制，能够动态地调整AV和人类驾驶员的角色，从而更好地适应不同的交通场景。3) 使用分支模型预测控制（MPC）算法，能够规划出具有说服力的AV轨迹，引导人类驾驶员的行为。

关键设计：在领导者-跟随者博弈模型中，需要定义AV和人类驾驶员的效用函数，以及双方的约束条件。效用函数通常包括安全性、舒适性和效率等因素。约束条件包括车辆的动力学约束、交通规则等。自适应角色机制通过比较AV和人类驾驶员的控制能力和意图强度，动态地调整双方的角色。分支MPC算法通过对未来多个可能的轨迹进行预测和评估，选择一条能够最大程度地实现AV目标的轨迹。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的框架能够有效地生成具有说服力的AV轨迹，即使在存在不确定性的情况下。在交叉路口场景中，AV能够通过规划自身的轨迹，引导人类驾驶员减速让行，从而避免潜在的碰撞。与传统的轨迹规划方法相比，该框架能够显著提高交通效率和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人车混合交通场景，例如城市道路、高速公路和停车场。通过引导人类驾驶员的行为，自动驾驶车辆可以提高交通效率、减少交通事故和改善交通拥堵。此外，该技术还可以应用于其他领域，例如机器人辅助康复和人机协作。

📄 摘要（原文）

We propose a framework that enables autonomous vehicles (AVs) to proactively shape the intentions and behaviors of interacting human drivers. The framework employs a leader-follower game model with an adaptive role mechanism to predict human interaction intentions and behaviors. It then utilizes a branch model predictive control (MPC) algorithm to plan the AV trajectory, persuading the human to adopt the desired intention. The proposed framework is demonstrated in an intersection scenario. Simulation results illustrate the effectiveness of the framework for generating persuasive AV trajectories despite uncertainties.