自动驾驶中的博弈式交互规划：从理论到实践

2025-05-27

教程核心目标与定位

本教程旨在深入探讨在自动驾驶日益复杂的交互场景中，如何运用博弈论的思想和工具进行智能决策与规划。随着自动驾驶技术向更高等级演进，车辆需要与周围环境中的多个智能体（包括人类驾驶员、其他自动驾驶车辆、行人等）进行高效、安全的互动。本教程将从理论基础出发，逐步引导读者理解博弈模型的构建，并通过具体的项目实战，掌握初步的博弈式交互规划算法的设计与实现。

学习成果

读者在完成本教程后，应能够：

• 理解自动驾驶中多智能体交互的复杂性与博弈论的应用价值。
• 掌握构建和分析基本动态博弈模型（如微分博弈或马尔科夫博弈）的方法。
• 能够基于选定的仿真环境（如自定义Python环境、SUMO、CARLA结合OpenAI Gym，或highway-env）实现一个基础的博弈式交互规划算法。
• 具备对博弈式交互规划算法进行效果评估和分析的能力。

目标画像

本教程主要面向：

• 对自动驾驶决策规划领域有一定了解，希望深入学习多智能体交互和博弈论应用的工程师和研究人员。
• 计算机科学、自动化、人工智能等相关专业的高年级本科生或研究生。
• 期望读者具备Python编程基础、线性代数、概率论基础，并对控制