An Intention-driven Lane Change Framework Considering Heterogeneous Dynamic Cooperation in Mixed-traffic Environment

📄 arXiv: 2509.22550v3 📥 PDF

作者: Xiaoyun Qiu, Haichao Liu, Yue Pan, Jun Ma, Xinhu Zheng

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-17)

💡 一句话要点

提出一种考虑异构动态合作的意图驱动型车道变换框架，用于混合交通环境。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自动驾驶 车道变换 意图识别 混合交通 驾驶风格识别 逆强化学习 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有车道变换方法在混合交通环境中，对人类驾驶员行为模式的假设过于简单，忽略了驾驶员意图的异构性，导致决策和规划的局限性。
  2. 该论文提出一种意图驱动的车道变换框架，通过识别驾驶风格、量化合作意愿，并结合行为克隆和逆强化学习进行决策和轨迹规划。
  3. 实验结果表明，该方法在车道变换识别方面，准确率和F1分数均达到94%以上，显著优于传统方法，验证了对驾驶员异质性建模的有效性。

📝 摘要（中文）

在混合交通环境中，自动驾驶车辆(AVs)与各种人类驾驶车辆(HVs)交互，不可预测的意图和异构行为使得安全高效的车道变换操作极具挑战性。现有方法通常通过假设统一模式来过度简化这些交互。本文提出了一种意图驱动的车道变换框架，该框架集成了驾驶风格识别、合作感知决策和协同运动规划。在NGSIM数据集上训练的深度学习分类器可以实时识别人类驾驶风格。具有内在和交互组件的合作评分估计周围驾驶员的意图，并量化他们与自车合作的意愿。决策将行为克隆与逆强化学习相结合，以确定是否应启动车道变换。对于轨迹生成，模型预测控制与基于IRL的意图推断相结合，以产生无碰撞且符合社会规范的操作。实验表明，所提出的模型实现了94.2%的准确率和94.3%的F1分数，在车道变换识别方面优于基于规则和基于学习的基线4-15%。这些结果突出了对驾驶员间异质性进行建模的好处，并证明了该框架在复杂交通环境中推进上下文感知和类人自动驾驶的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决混合交通环境中自动驾驶车辆进行安全、高效且符合人类驾驶习惯的车道变换问题。现有方法的主要痛点在于对人类驾驶员行为的建模过于简化，未能充分考虑驾驶员意图的异质性和动态合作行为，导致自动驾驶车辆在决策和规划时可能出现不安全或不自然的动作。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地建模人类驾驶员的驾驶风格和合作意愿，从而使自动驾驶车辆能够更好地理解周围环境，并做出更符合人类驾驶习惯的决策。具体来说，通过深度学习识别驾驶风格，并设计合作评分来量化驾驶员的合作意愿，从而为后续的决策和规划提供更准确的意图信息。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 驾驶风格识别模块，使用深度学习分类器实时识别周围车辆驾驶员的驾驶风格；2) 合作感知决策模块，通过合作评分估计周围驾驶员的意图，并结合行为克隆和逆强化学习来决定是否进行车道变换；3) 协同运动规划模块，使用模型预测控制（MPC）生成无碰撞且符合社会规范的轨迹，其中MPC的优化目标中融入了基于逆强化学习的意图推断。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 显式地建模了人类驾驶员的驾驶风格和合作意愿，从而更准确地理解周围环境；2) 将行为克隆和逆强化学习相结合，用于车道变换决策，从而使自动驾驶车辆能够学习人类驾驶员的驾驶策略；3) 将模型预测控制与基于逆强化学习的意图推断相结合，用于轨迹生成，从而使自动驾驶车辆能够生成更符合人类驾驶习惯的轨迹。

关键设计：在驾驶风格识别模块中，使用了在NGSIM数据集上训练的深度学习分类器。合作评分由内在合作分和交互合作分组成，分别表示驾驶员自身的合作意愿和与其他车辆的交互影响。决策模块中，行为克隆用于学习人类驾驶员的基本驾驶策略，逆强化学习用于学习更复杂的驾驶行为。模型预测控制中，优化目标包括车辆的安全性、舒适性和与周围车辆的交互。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在车道变换识别方面取得了显著的性能提升，准确率达到94.2%，F1分数达到94.3%，相比于基于规则和基于学习的基线方法，性能提升了4-15%。这表明该方法能够有效地识别驾驶员的驾驶风格和合作意愿，从而做出更准确的决策。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提高自动驾驶车辆在混合交通环境中的适应性和安全性，使其能够更好地与人类驾驶员进行交互。通过更准确地理解人类驾驶员的意图和行为，自动驾驶车辆可以做出更自然、更安全的决策，从而提高交通效率和安全性。此外，该研究还可以应用于驾驶员辅助系统，例如高级驾驶辅助系统（ADAS），以提高驾驶员的驾驶体验和安全性。

📄 摘要（原文）

In mixed-traffic environments, where autonomous vehicles (AVs) interact with diverse human-driven vehicles (HVs), unpredictable intentions and heterogeneous behaviors make safe and efficient lane change maneuvers highly challenging. Existing methods often oversimplify these interactions by assuming uniform patterns. We propose an intention-driven lane change framework that integrates driving-style recognition, cooperation-aware decision-making, and coordinated motion planning. A deep learning classifier trained on the NGSIM dataset identifies human driving styles in real time. A cooperation score with intrinsic and interactive components estimates surrounding drivers' intentions and quantifies their willingness to cooperate with the ego vehicle. Decision-making combines behavior cloning with inverse reinforcement learning to determine whether a lane change should be initiated. For trajectory generation, model predictive control is integrated with IRL-based intention inference to produce collision-free and socially compliant maneuvers. Experiments show that the proposed model achieves 94.2\% accuracy and 94.3\% F1-score, outperforming rule-based and learning-based baselines by 4-15\% in lane change recognition. These results highlight the benefit of modeling inter-driver heterogeneity and demonstrate the potential of the framework to advance context-aware and human-like autonomous driving in complex traffic environments.