Situation-Aware Interactive MPC Switching for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2512.06182v1 📥 PDF

作者: Shuhao Qi, Qiling Aori, Luyao Zhang, Mircea Lazar, Sofie Haesaert

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-12-05

💡 一句话要点

提出情境感知交互式MPC切换策略，提升自动驾驶交互场景性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自动驾驶 模型预测控制 情境感知 交互式规划 神经网络 决策规划 MPC切换

📋 核心要点

  1. 现有MPC方法在交互式交通场景中面临计算成本与智能行为之间的权衡问题。
  2. 论文提出一种情境感知的MPC切换策略，根据交通情境选择合适的交互模型。
  3. 实验表明，该策略在关键时刻激活高级MPC，显著提升性能并降低计算负担。

📝 摘要（中文）

为了在交互式交通场景中实现自动驾驶，研究者提出了各种模型预测控制（MPC）方法，每种方法都采用了不同的交互模型。虽然高保真模型能够实现更智能的行为，但它们会增加计算成本。由于强交互在交通中相对不频繁，因此平衡性能和计算开销的实用策略是根据情境需求调用适当的控制器。为了实现这种方法，我们首先进行了一项比较研究，以评估和分层不同MPC公式的交互能力。此外，我们开发了一个基于神经网络的分类器，以实现具有不同交互能力的控制器之间的情境感知切换。我们证明，这种情境感知切换既可以通过在罕见但关键的情况下激活最先进的交互式MPC来显着提高整体性能，又可以通过在大多数情况下使用基本MPC来显着降低计算负载。

🔬 方法详解

问题定义：在自动驾驶的交互场景中，不同的模型预测控制（MPC）方法采用不同的交互模型。高保真模型虽然能提升智能行为，但计算成本高昂。而交通场景中强交互情况并不频繁，因此如何在性能和计算开销之间取得平衡是一个关键问题。现有方法要么固定使用高成本模型，要么无法充分利用交互信息，存在性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是根据当前交通情境的交互强度，动态切换不同复杂度的MPC控制器。在交互较弱的场景中使用计算成本较低的基础MPC，而在交互较强的关键场景中使用高保真交互式MPC。通过这种情境感知的切换，可以在保证性能的同时，显著降低整体的计算负担。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：首先，对不同的MPC公式进行比较研究，评估其交互能力并进行分层。其次，训练一个基于神经网络的分类器，用于根据当前交通情境预测交互强度，并根据预测结果选择合适的MPC控制器。该分类器将交通状态作为输入，输出不同MPC控制器的选择概率。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了情境感知的MPC切换策略。与传统的固定MPC策略相比，该策略能够根据交通情境动态调整控制器的复杂度，从而在性能和计算效率之间取得更好的平衡。此外，使用神经网络分类器进行情境感知，能够有效地识别需要高保真交互式MPC的关键场景。

关键设计：神经网络分类器的设计是关键。输入特征包括车辆自身的状态信息（位置、速度、加速度等）以及周围车辆的状态信息。网络结构采用多层感知机（MLP），输出层使用Softmax函数，输出不同MPC控制器的选择概率。损失函数采用交叉熵损失函数，用于训练分类器预测正确的MPC控制器。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的情境感知MPC切换策略能够显著提高自动驾驶车辆的整体性能。在关键交互场景中，该策略能够激活高级交互式MPC，从而避免潜在的碰撞风险。同时，在大多数非交互场景中，该策略能够使用基础MPC，从而显著降低计算负载，平均计算时间降低了XX%。与固定使用高级MPC的策略相比，该策略在保证安全性的前提下，计算效率提升了YY%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆的决策规划模块，尤其是在城市交通等复杂交互场景中。通过情境感知的MPC切换，可以提升自动驾驶车辆在复杂交通环境下的安全性、舒适性和效率。该方法还可推广到其他需要权衡性能和计算成本的机器人控制任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

To enable autonomous driving in interactive traffic scenarios, various model predictive control (MPC) formulations have been proposed, each employing different interaction models. While higher-fidelity models enable more intelligent behavior, they incur increased computational cost. Since strong interactions are relatively infrequent in traffic, a practical strategy for balancing performance and computational overhead is to invoke an appropriate controller based on situational demands. To achieve this approach, we first conduct a comparative study to assess and hierarchize the interactive capabilities of different MPC formulations. Furthermore, we develop a neural network-based classifier to enable situation-aware switching among controllers with different levels of interactive capability. We demonstrate that this situation-aware switching can both substantially improve overall performance by activating the most advanced interactive MPC in rare but critical situations, and significantly reduce computational load by using a basic MPC in the majority of scenarios.