基于博弈论的接管的自适应过渡框架
机器人学
2025-10-14 v1
摘要
从自动化系统向人类司机控制权的过渡在自动驾驶系统中至关重要，尤其是由于脱离状态（OOTL）情形导致司机就绪性降低和反应时间增加。现有的接管策略基于固定时间的转换，无法考虑司机实时性能变化。本文提出一种自适应过渡策略，动态调整基于司机轨迹时间和跟踪能力的控制权。将共享控制建模为合作微分博弈，其中通过时变目标函数来调制控制权，而不是直接混合控制力矩。为确保更自然的接管，引入司机特定的状态跟踪矩阵，使过渡与个人控制偏好相吻合。评估了多种过渡策略，使用累积轨迹误差度量。标准化ISO变道机动的人类在环控制情景表明，自适应过渡在轨迹偏差和司机控制 effort 上优于常规策略。实验还确认，基于实时偏差持续调整控制权可在接管期间增强车辆稳定性，同时减少司机 effort。
引用
@article{arxiv.2510.10893,
title = {An Adaptive Transition Framework for Game-Theoretic Based Takeover},
author = {Dikshant Shehmar and Matthew E. Taylor and Ehsan Hashemi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10893},
year = {2025}
}