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基于博弈论的人类驾驶与无人驾驶协作换道模型
CATALOGUE目录引言博弈论基础人类驾驶与无人驾驶协作换道场景分析基于博弈论的协作换道模型构建仿真实验与结果分析结论与展望
引言CATALOGUE01
随着无人驾驶技术的快速发展,无人驾驶汽车在道路交通中的比例逐渐增加。无人驾驶汽车与人类驾驶汽车在道路上的交互成为研究的热点问题。协作换道是道路交通中的常见场景,研究人类驾驶与无人驾驶协作换道具有重要意义。研究背景与意义
国内外的学者已经对无人驾驶汽车进行了广泛研究,但在协作换道方面仍存在不足。目前的研究主要集中在单一驾驶模式下的换道行为,缺乏对人类驾驶与无人驾驶协作换道的研究。随着无人驾驶技术的商业化应用,未来将有更多的学者关注这一领域,研究将更加深入和细致。国内外研究现状及发展趋势
本研究旨在建立基于博弈论的人类驾驶与无人驾驶协作换道模型,分析不同驾驶者之间的策略选择和相互影响。研究内容通过研究人类驾驶与无人驾驶协作换道行为,为未来的无人驾驶汽车设计提供理论支持,提高道路交通的安全性和效率。研究目的采用博弈论的方法,建立人类驾驶者和无人驾驶汽车的收益矩阵,通过计算机仿真模拟不同场景下的协作换道行为,分析各种策略的优劣和影响因素。研究方法研究内容、目的和方法
博弈论基础CATALOGUE02
参与者在博弈中拥有决策权的主体,可以是个人、组织或国家。收益参与者通过选择不同的策略所获得的成果或结果。策略参与者在进行决策时可以选择的行动方案。博弈论研究决策主体在相互影响、相互作用的环境下如何进行决策以及这种决策的均衡结果的学科。博弈论基本概念
零和博弈一方获得收益则另一方损失,总和为零。策略选择需考虑对手的反应。非零和博弈各方的收益或损失不同,策略选择需考虑自身和对手的利益均衡。静态博弈参与者同时进行决策,或决策顺序不影响结果。动态博弈参与者在不同时间点进行决策,需考虑对手的行动和反应。博弈类型及策略选择
纳什均衡在给定对手策略的前提下,参与者选择的最佳策略。多个纳什均衡是可能的。演化博弈基于参与者历史行为和演化规律的博弈分析,强调长期均衡和动态调整。纳什均衡与演化博弈
人类驾驶与无人驾驶协作换道场景分析CATALOGUE03
场景描述在道路交通中,一辆人类驾驶汽车和一辆无人驾驶汽车需要完成协作换道操作,以保持交通流畅和安全。参与者角色定义人类驾驶汽车被定义为博弈中的参与者A,无人驾驶汽车被定义为博弈中的参与者B。换道场景描述及参与者角色定义
在换道过程中,参与者A和B需要实时交换车辆位置、速度、加速度等状态信息,以便进行决策。基于博弈论,参与者A和B根据自身利益和对方的行为,制定最优决策以实现协作换道。换道过程中信息交互与决策机制决策机制信息交互
根据博弈论中的纳什均衡,制定出人类驾驶汽车和无人驾驶汽车在换道过程中的最优策略。策略制定采用强化学习算法对策略进行优化,通过不断试错和调整参数,使策略逐渐逼近最优解。优化方法协作换道策略制定及优化方法
基于博弈论的协作换道模型构建CATALOGUE04
假设1假设2参数1参数2模型假设与参数设路环境是理想化的,没有交通堵塞、道路施工等干扰因素。人类驾驶者和无人驾驶车辆具有相同的道路安全法规意识。人类驾驶者和无人驾驶车辆的行驶速度。人类驾驶者和无人驾驶车辆的换道决策时间。
收益函数1基于时间成本的收益函数,考虑行驶时间最短的人类驾驶者和无人驾驶车辆获得较高收益。收益函数2基于安全性的收益函数,考虑行驶过程中遵守交通规则、避免事故的人类驾驶者和无人驾驶车辆获得较高收益。分析根据不同收益函数,分析人类驾驶者和无人驾驶车辆在不同场景下的策略选择,以及协作换道的最优解。收益函数设计及分析
采用博弈论中的纳什均衡策略,通过迭代、优化算法求解协作换道模型的最优解。求解方法在给定其他车辆行为的情况下,每个车辆选择最优策略以最大化自身收益。纳什均衡策略1在达到纳什均衡状态时,每个车辆的策略选择不再随着其他车辆行为的变化而改变,且每个车辆的收益达到最优。纳什均衡策略2根据求解结果,分析不同场景下人类驾驶者和无人驾驶车辆的纳什均衡策略,以及协作换道的效果和优化方向。分析模型求解与纳什均衡策略
仿真实验与结果分析CATALOGUE05
仿真平台搭建及参数设置仿真平台采用MATLAB/Simulink进行建模和仿真,模拟真实道路环境和车辆行为。参数设置根据实际道路情况和车辆性能,设定车辆动力学模型、道路环境参数、车辆间通信延迟等参数。
在单车道道路,人类驾驶车辆与无人驾驶车辆同时行驶,评估协作换道策略对交通流的影响。场景一在多车道道路,无人驾驶车辆需在不同车道间进行换道,评估协作换道策略对交通安全和效率的影响。场景二在交通拥堵情况下,评估协作换道策略对缓解交通拥堵和提高通行效率的作用。场景三不同场
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