Abstract-Dagens automatiserade fordon saknar förmågan att samarbeta implicit med andra. Detta arbete presenterar en Monte Carlo Tree Search (MCTS) baserad strategi för decentraliserad samarbetsplanering med hjälp av makroåtgärder för automatiserade fordon i heterogena miljöer. Baserat på kooperativ modellering av andra agenter och frikopplade UCT (en variant av MCTS), algoritmen utvärderar stat-aktion-värden för varje agent på ett kooperativt och decentraliserat sätt, explicit modellera det ömsesidiga beroendet av åtgärder mellan trafikdeltagare. Makroåtgärder möjliggör tidsförlängning över flera tidssteg och ökar det effektiva sökdjupet som kräver färre iterationer för att planera över längre horisonter. Utan fördefinierade policyer för makroåtgärder lär sig algoritmen samtidigt policyer över och inom makroåtgärder. Den föreslagna metoden utvärderas under flera konfliktscenarier, vilket visar att algoritmen kan uppnå effektiv samarbetsplanering med inlärda makroåtgärder i heterogena miljöer.
I REF kombineras decentraliserade MCTS med makroåtgärder för automatiserad fordonsbanaplanering.
Decentralized Cooperative Planning for Automated Vehicles with Hierarchical Monte Carlo Tree Search
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}