李力，清华大学多车协同讲座：笔记

2024-04-21 02:27:14

多车协同和集群机器人异同：
共同点：1.自由运动的智能体组成。2.能感知改变运动状态。3.合作完成任务。
不同点：1.机器人集群功能相对简单，感知通行能力相对弱。2.信息规划能力弱。

1.历史记录讨论地面交通的发展

1.无控制时期：“先到先得，互相礼让”来分配路权。
1.1 依赖驾驶员对周围环境的判断。
1.2 分配结果取决于驾驶员的礼让精神。
2.标线控制时期：减少了对路权的理解歧义和纷争，但依赖存在上述两个问题。
3.交通信号时期：集中式指派，减轻了驾驶员的信息负担。
3.1 信息交互依然困难。
车路协同时期：互通互联，指派路权。
车路协同发展历程如下：

2.二维协同驾驶

常见的运用场景：1.高速路闸道口汇流。2.十字路口通行。
**关键点：**核心区域的冲突顺序确定，目前策略如下：
1.FiFo+Reservation策略：先到先得顺序。特点：1.非常快，复杂度只有O(n)O(n)O(n)，2.得到的解在所有解中大概只能排中间。
2.Planning Based策略:枚举所有可能性。特点：1.全局最优解。2.效率十分低下。
3.分组策略：将几辆相近的车算为一组，按组进行分类。最优分组大概在12组左右（匝道区汇流）
4.蒙特卡洛树搜索： 效率很高，结果也很好。
已知结论：
1.不同的轨迹规划算法影响非常小。
2.性能指标统一：
3.当车流很大和很小的时候算法的差别很小，只有在中间的时候差别才会显现。
4.解空间剪枝加快搜索效率，但不能改变计算度指数增长的趋势。
评判标准Ranking：将算得到的解和所有可能的解对比进行一个排序，得到的解足够靠前说明算法的有效性。

3.展望

1.混合车流。
2.人车互动。

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