Game-Theoretic Inverse Reinforcement Learning for Modeling Competitive Human Driving: A Cut-in Prediction Study

📄 arXiv: 2608.06445v1 📥 PDF

作者: Yu Song

分类: physics.soc-ph, cs.LG

发布日期: 2026-08-06

💡 一句话要点

提出博弈论逆强化学习以解决竞争性人类驾驶建模问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 博弈论 逆强化学习 自动驾驶 交通模拟 人类驾驶行为 切入预测 安全性

📋 核心要点

  1. 现有方法在捕捉竞争性人类驾驶的战略决策方面存在不足，难以有效预测切入车道变换的行为。
  2. 本研究提出博弈论逆强化学习（IRL）作为解决方案，通过数据驱动的方法建模人类驾驶者的决策过程。
  3. 实验结果显示，最佳IRL模型的整体预测准确率超过75%，切入精度和召回率显著优于传统物理基准，展示了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

捕捉竞争性人类驾驶中的战略决策对于自动驾驶安全和交通模拟至关重要。本研究展示了博弈论逆强化学习（IRL）为这一挑战提供了稳健的框架。我们对数据驱动的IRL模型与已建立的基于物理的博弈论方法进行了全面分析，重点预测具有攻击性和安全风险的切入车道变换。通过使用高保真度的highD数据集，我们系统地开发并评估了一系列具有逐步复杂特征的IRL模型。结果显示，最佳表现的IRL模型整体预测准确率超过75%，切入精度高达51%，召回率达到49%。这在高风险场景中显著优于传统物理基准的4.4%精度。分析表明，细粒度瞬时特征的引入提高了精度，而时间一致性特征的增加则最大化了召回率。这些发现表明，基于IRL的模型能够有效弥合微观驾驶意图与宏观安全结果之间的差距，为混合自主环境中的交互建模提供了更可靠的基础。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何有效捕捉竞争性人类驾驶中的战略决策，尤其是在切入车道变换等高风险场景中的预测问题。现有的基于物理的模型在精度和召回率上表现不佳，难以满足自动驾驶的安全需求。

核心思路：论文提出利用博弈论逆强化学习（IRL）来建模人类驾驶者的决策过程。通过分析驾驶者的行为数据，IRL能够学习到潜在的奖励函数，从而更准确地预测驾驶者的意图和行为。

技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取、模型训练和评估四个主要模块。首先，从highD数据集中提取驾驶行为数据，然后构建IRL模型进行训练，最后通过与基准模型的对比评估性能。

关键创新：最重要的技术创新在于将博弈论与逆强化学习相结合，能够更好地捕捉驾驶者在竞争环境中的决策动态。这一方法在精度和召回率上显著优于传统的物理模型。

关键设计：在模型设计中，采用了逐步复杂的特征集，细粒度的瞬时特征提高了切入精度，而时间一致性特征则增强了召回率。损失函数的设计也考虑了精度与召回率之间的权衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，最佳IRL模型的整体预测准确率超过75%，切入精度高达51%，召回率达到49%。相比之下，传统物理基准模型的切入精度仅为4.4%。这一显著提升表明IRL模型在高风险驾驶场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶系统的决策支持、交通流模拟和智能交通管理。通过更准确地预测人类驾驶行为，能够提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性，促进混合自主环境的顺利运行。未来，该方法可能在城市交通管理和智能交通系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Capturing the strategic decision-making inherent in competitive human driving is critical for autonomous vehicle safety and traffic simulation. This study demonstrates that game-theoretic Inverse Reinforcement Learning (IRL) provides a robust framework for this challenge. We present a comprehensive analysis comparing data-driven IRL models against an established physics-based game-theoretic approach for predicting aggressive, safety-critical cut-in lane changes. Using the high-fidelity highD dataset, we systematically develop and evaluate a series of IRL models with increasing feature complexity. Our results reveal significant advantages: the best-performing IRL models achieve an overall prediction accuracy exceeding 75 percent while maintaining a Cut-In precision up to 51 percent and recall up to 49 percent. This represents a significant improvement over the established physics-based benchmark, which achieved only 4.4 percent precision in these high-stakes scenarios. The analysis reveals a clear trade-off: incorporating granular, instantaneous features yields higher precision, while adding temporal consistency features maximizes recall. These findings suggest that IRL-based models can effectively bridge the gap between microscopic driver intent and macroscopic safety outcomes, providing a more reliable foundation for modeling interactions in mixed-autonomy environments.