LUCIDGames预测车辆预行轨迹并规划合理行进路径

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视频介绍

现在，虽然有很多自动驾驶汽车在仿真测试或初始测试中取得了瞩目的成绩，但是在真实街道上接受测试时，往往无法基于周围车辆的情况调整自己的行进轨迹，特别是在十字路口或者多车道街道等需要一定协调能力的驾驶场景下。 为此，美国斯坦福大学的研究人员研发了一种计算技术LUCID Games，该技术整合了基于博弈理论的算法以及一种估计方法，能够为自动驾驶汽车预测和规划自适应路径。 人类通常能够明白周围车辆驾驶员的目标，并能够协商出决策，例如在一个十字路口上，哪一个先走。斯坦福大学的研究人员尝试在自动驾驶车辆上复制此种能力，并将此种复杂行为应用到自动驾驶汽车上，总体目标是让自动驾驶汽车能够识别周围车辆的目标，从而在需要协商的驾驶情境中规划出更合适的行进路径。旨在让自动驾驶汽车能够迅速识别周围车辆和行人的目标，让其能够预测到其他车辆未来的动作，并在其他车辆周围安全行驶，即使在复杂的驾驶场景下也能如此。 未来，LUCID Games能够提升自动驾驶汽车的安全性与可靠性。