ALGAMES：一种用于约束动态博弈的快速求解器

动态博弈是处理多个交互参与者控制问题的有效范式。本文介绍ALGAMES（Augmented Lagrangian GAME-theoretic Solver，增广拉格朗日博弈论求解器），一种处理具有多个参与者以及一般非线性状态和输入约束的轨迹优化问题的求解器。其新颖性在于利用拟牛顿求根算法满足一阶最优性条件，并使用增广拉格朗日公式严格强制约束。我们在车辆间具有强交互水平的自动驾驶场景中评估了该求解器。我们使用蒙特卡洛模拟评估求解器的鲁棒性。它能够以比最先进的基于DDP的方法快三倍的速度可靠地求解诸如三车匝道汇流等复杂问题。该算法的模型预测控制（MPC）实现在更新频率高于60 Hz的复杂自动驾驶场景中展示了实时性能。