利用博弈论先验改进车辆机动预测
机器人学
2025-09-29 v1
摘要
传统的机动预测方法在时序轨迹数据上使用某种分类模型，以预测智能体在设定时间范围内的行为。尽管具有最佳的正确率和召回率，但除非这些模型包含关于整个场景的信息，否则无法准确预测车道变换。Level-k 博弈论可以利用类人的分层推理来得出每个智能体在群体中能做出的最理性决策。这可以用来对彼此存在的不同车辆之间的交互进行建模，从而计算每个智能体会做出的最理性决策。博弈论评估的结果可以作为“先验”，或与传统的基于运动的分类模型相结合，以实现更准确的预测。所提出的方法假设目标引导车周围的车辆状态是已知的。该模块将基于在线优化方案输出目标车辆的最理性机动预测。这些预测对于自适应巡航控制或 Traxen 的 iQ-Cruise 等决策系统至关重要，可进一步提升燃油经济性。
引用
@article{arxiv.2509.21873,
title = {Improved Vehicle Maneuver Prediction using Game Theoretic Priors},
author = {Nishant Doshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21873},
year = {2025}
}