GAMEOPT：面向动态交叉口的实时最优多智能体规划与控制
机器人学
2022-03-21 v3
摘要
我们提出 GameOpt：一种用于动态、多车道、无信号交叉口的协同交叉口控制的新型混合方法。安全穿越这些复杂且易发事故的路口需要驾驶者之间进行同时的轨迹规划与协商。GameOpt 是一种混合形式化方法，首先使用拍卖机制为每个智能体生成优先进入序列，随后采用基于优化的轨迹规划器计算满足该优先序列的速度控制。该耦合在高密度交通（超过 10,000 辆/小时）下以小于 10 毫秒的实时速度运行，比其他完全基于优化的方法快 100 倍，同时在公平性、安全性和效率方面提供保证。在 SUMO 模拟器上测试表明，与基于拍卖的方法以及使用交通灯和停车标志的信号控制方法相比，我们的算法将吞吐量至少提高 25%，到达目标所需时间减少 75%，燃料消耗降低 33%。
引用
@article{arxiv.2202.11572,
title = {GAMEOPT: Optimal Real-time Multi-Agent Planning and Control for Dynamic Intersections},
author = {Nilesh Suriyarachchi and Rohan Chandra and John S. Baras and Dinesh Manocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11572},
year = {2022}
}
备注
Submitted to ITSC 2022