基于双模博弈与深度逆强化学习的交互感知自动驾驶方法

本申请提出一种基于双模博弈与深度逆强化学习的交互感知自动驾驶方法，属于自动驾驶领域。采用Stackelberg博弈与贝叶斯Stackelberg博弈以综合判断V2V是否可用，实施领导者先宣布变道意图，跟随者根据自身驾驶风格响应领导者的决策手段，再通过深度逆强化学习规划类人轨迹，达到更贴合实际、提升安全性和效率的使用目的。基于信息的完整性将决策分为Stackelberg博弈与贝叶斯Stackelberg博弈两种模式；若所有相关车辆均通过V2V提供交互意图，则采用Stackelberg博弈；若存在部分车辆意图不透明，则需通过传感器和概率模型推测对手行为，触发贝叶斯Stackelberg博弈。