Hierarchical Decision-Making under Uncertainty: A Hybrid MDP and Chance-Constrained MPC Approach

📄 arXiv: 2603.17634v1 📥 PDF

作者: Siyuan Li, Chengyuan Liu, Wen-Hua Chen

分类: eess.SY

发布日期: 2026-03-18

备注: 14 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出基于混合MDP与机会约束MPC的层级决策框架，解决自动驾驶不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自动驾驶 不确定性建模 混合马尔可夫决策过程 模型预测控制 机会约束 层级决策 多模态预测

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶方法难以有效处理周围车辆行为的不确定性，导致决策风险。
  2. 论文提出混合MDP与机会约束MPC相结合的层级决策框架，应对环境不确定性。
  3. 实验表明，该框架在安全性和效率方面优于传统方法，适用于复杂交通场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于不确定性环境下自主系统的层级决策框架，并以自动驾驶作为代表性应用进行了演示。周围车辆被建模为混合马尔可夫决策过程（HMDP），该过程联合捕获了机动级别和动态级别的的不确定性，从而实现多模态环境预测。自车也被建模为单独的HMDP，并集成到模型预测控制（MPC）框架中，该框架在单个优化中统一了机动选择和动态可行性。一组联合机会约束充当环境预测和优化之间的桥梁，将多模态环境预测纳入MPC公式，并确保所有可能的交互场景中的安全性。所提出的框架提供了关于递归可行性和渐近稳定性的理论保证，并通过在高速公路和城市环境中的综合评估以及与基于规则的基线的比较，验证了其在安全性和效率方面的优势。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆在复杂交通环境中面临着诸多不确定性，例如周围车辆的意图、速度变化等。传统方法难以准确预测这些不确定性，导致自动驾驶车辆的决策可能存在风险，甚至引发事故。现有方法通常假设环境是确定性的或者使用简单的概率模型，无法充分考虑多模态行为。

核心思路：论文的核心思路是将周围车辆的行为建模为混合马尔可夫决策过程（HMDP），从而能够同时捕捉机动级别（例如变道、直行）和动态级别（例如速度、加速度）的不确定性。然后，利用这些多模态预测信息，通过机会约束模型预测控制（MPC）来优化自车的行为，确保在各种可能的场景下都能保持安全。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块： 1. 环境建模：使用HMDP对周围车辆进行建模，预测其未来可能的行为轨迹。 2. 自车建模：使用单独的HMDP对自车进行建模，考虑其自身的动态约束和目标。 3. 机会约束MPC：将环境预测信息和自车模型集成到MPC框架中，通过求解优化问题来选择最优的机动和控制量。机会约束用于保证在一定概率下满足安全约束。 4. 层级决策：通过层级结构，将高层次的机动决策和低层次的动态控制解耦，降低计算复杂度。

关键创新：该论文的关键创新在于将混合MDP和机会约束MPC相结合，从而能够有效地处理自动驾驶中的不确定性。与传统方法相比，该方法能够更准确地预测周围车辆的行为，并在此基础上进行更安全的决策。此外，使用机会约束能够显式地控制风险水平，提高系统的鲁棒性。

关键设计：HMDP的状态空间包括车辆的位置、速度、加速度以及机动类型等。转移概率可以通过历史数据学习得到。机会约束的形式为P(g(x,u) <= 0) >= alpha，其中g(x,u)是状态x和控制量u的函数，alpha是置信水平。MPC的优化目标通常包括跟踪期望轨迹、最小化控制量等。具体参数设置需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在高速公路和城市环境中进行了综合评估，结果表明，所提出的框架在安全性和效率方面均优于基于规则的基线方法。具体而言，该框架能够显著减少碰撞风险，并提高车辆的平均行驶速度。实验结果验证了该方法在处理不确定性环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人等领域。通过对环境不确定性的建模和预测，可以提高自主系统在复杂环境中的安全性和可靠性。此外，该方法还可以应用于交通流量优化、智能物流等领域，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

This paper presents a hierarchical decision-making framework for autonomous systems operating under uncertainty, demonstrated through autonomous driving as a representative application. Surrounding agents are modeled using Hybrid Markov Decision Processes (HMDPs) that jointly capture maneuver-level and dynamic-level uncertainties, enabling the multi-modal environmental prediction. The ego agent is modeled using a separate HMDP and integrated into a Model Predictive Control (MPC) framework that unifies maneuver selection with dynamic feasibility within a single optimization. A set of joint chance constraints serves as the bridge between environmental prediction and optimization, incorporating multi-modal environment predictions into the MPC formulation and ensuring safety across all plausible interaction scenarios. The proposed framework provides theoretical guarantees on recursive feasibility and asymptotic stability, and its benefits in terms of safety and efficiency are validated through comprehensive evaluations in highway and urban environments, together with comparisons against a rule-based baseline.