Anti-bullying Adaptive Cruise Control: A proactive right-of-way protection approach

📄 arXiv: 2412.12197 📥 PDF

作者: Jia Hu, Zhexi Lian, Haoran Wang, Zihan Zhang, Ruoxi Qian, Duo Li, Jaehyun, Junnian Zheng

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出反“路霸”自适应巡航控制系统，主动保护车辆路权

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自适应巡航控制 路权保护 逆最优控制 Stackelberg博弈 运动规划 驾驶风格识别 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有自适应巡航控制系统易受近距离加塞影响，存在“路霸”行为风险，影响行车安全。
  2. 提出基于在线逆最优控制和Stackelberg博弈的AACC方法，通过预测加塞车辆反应来保护路权。
  3. 仿真结果表明，该方法能有效防止“路霸”加塞，提升安全性、舒适性和效率，且满足实时性要求。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种反“路霸”自适应巡航控制（AACC）方法，旨在主动保护车辆的路权，防止近距离恶意加塞行为。该方法首先利用基于在线逆最优控制（IOC）的算法识别个体驾驶风格。然后，基于Stackelberg博弈，提出了一个基于博弈论的运动规划框架，其中识别出的个体驾驶风格被用于构建加塞车辆的反应函数。通过将这些反应函数整合到自车运动规划中，自车可以考虑加塞车辆的所有可能反应，从而找到其最佳的路权保护策略。据我们所知，本研究首次对车辆的交互动态进行建模，并开发了一种能够适应加塞车辆各种驾驶风格的交互式规划器。仿真结果表明，该方法可以防止“路霸”加塞，并适应不同的加塞车辆驾驶风格，在交通流中，安全性、舒适性和驾驶效率分别提高了79.8%、20.4%和19.33%。该方法还支持更灵活的驾驶策略，并通过确保小于50毫秒的计算时间来支持实时现场实施。

🔬 方法详解

问题定义：现有自适应巡航控制（ACC）系统容易受到其他车辆的恶意加塞，即“路霸”行为的影响。这种行为会降低ACC系统的安全性和舒适性，甚至可能导致交通事故。现有方法缺乏对加塞车辆意图的有效预测和应对，无法主动保护自车的路权。

核心思路：本文的核心思路是建立一个能够预测加塞车辆行为并做出相应反应的AACC系统。通过识别加塞车辆的驾驶风格，并将其纳入自车的运动规划中，自车可以预测加塞车辆的可能反应，从而制定最佳的路权保护策略。这种方法将车辆间的交互行为建模为一个博弈过程，使自车能够主动应对“路霸”行为。

技术框架：该AACC方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 驾驶风格识别模块：利用在线逆最优控制（IOC）算法，根据加塞车辆的驾驶行为数据，实时识别其驾驶风格。2) 反应函数构建模块：基于Stackelberg博弈理论，利用识别出的驾驶风格信息，构建加塞车辆的反应函数，描述其对自车行为的可能反应。3) 运动规划模块：将加塞车辆的反应函数整合到自车的运动规划中，通过优化算法，找到自车在考虑加塞车辆反应情况下的最佳行驶轨迹。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次将车辆间的交互动态建模为一个博弈过程，并利用Stackelberg博弈理论进行求解。2) 提出了一种基于在线IOC的驾驶风格识别方法，能够实时适应不同驾驶风格的加塞车辆。3) 开发了一种交互式运动规划器，能够将加塞车辆的反应纳入自车的运动规划中，从而实现主动的路权保护。与现有方法相比，该方法能够更有效地预测和应对“路霸”行为。

关键设计：在驾驶风格识别模块中，需要选择合适的代价函数来描述不同驾驶风格的特征。在反应函数构建模块中，需要合理设置Stackelberg博弈的参数，以保证博弈的稳定性和收敛性。在运动规划模块中，需要选择合适的优化算法，以保证规划结果的实时性和有效性。计算时间需小于50ms以保证实时性。

📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的AACC方法能够有效防止“路霸”加塞行为，并适应不同驾驶风格的加塞车辆。与传统ACC系统相比，该方法在安全性方面提升了高达79.8%，舒适性提升了20.4%，在交通流中驾驶效率提升了19.33%。同时，该方法能够保证小于50毫秒的计算时间，满足实时性要求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统，提高车辆在复杂交通环境下的安全性和舒适性。通过主动保护车辆的路权，减少因恶意加塞导致的交通事故风险。此外，该方法还可以应用于交通流量优化，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。

📄 摘要（原文）

Adaptive Cruise Control (ACC) systems have been widely commercialized in recent years. However, existing ACC systems remain vulnerable to close-range cut-ins, a behavior that resembles "road bullying". To address this issue, this research proposes an Anti-bullying Adaptive Cruise Control (AACC) approach, which is capable of proactively protecting right-of-way against such "road bullying" cut-ins. To handle diverse "road bullying" cut-in scenarios smoothly, the proposed approach first leverages an online Inverse Optimal Control (IOC) based algorithm for individual driving style identification. Then, based on Stackelberg competition, a game-theoretic-based motion planning framework is presented in which the identified individual driving styles are utilized to formulate cut-in vehicles' reaction functions. By integrating such reaction functions into the ego vehicle's motion planning, the ego vehicle could consider cut-in vehicles' all possible reactions to find its optimal right-of-way protection maneuver. To the best of our knowledge, this research is the first to model vehicles' interaction dynamics and develop an interactive planner that adapts cut-in vehicle's various driving styles. Simulation results show that the proposed approach can prevent "road bullying" cut-ins and be adaptive to different cut-in vehicles' driving styles. It can improve safety and comfort by up to 79.8% and 20.4%. The driving efficiency has benefits by up to 19.33% in traffic flow. The proposed approach can also adopt more flexible driving strategies. Furthermore, the proposed approach can support real-time field implementation by ensuring less than 50 milliseconds computation time.