慕尼黑工大 SGTP 框架：实现多车自动驾驶赛车实时规划
TUM-AVS · hf · 2026-08-03
慕尼黑工业大学自动驾驶系统团队提出了一种名为 SGTP（基于采样的博弈论规划） 的实时规划框架，旨在解决多车自动驾驶赛车中高强度交互下的策略多样性难题。
- 技术特点：结合了博弈论推理与 GPU 加速的采样机制，对控制序列和动力学展开进行快速评估。通过感知博弈成本对采样轨迹进行排名，并强制执行赛道边界与防碰撞约束以确保安全性。
- 性能表现：在复杂赛道模拟中，SGTP 实现了 95.24% 的胜率和 99.35% 的任务完成率，多次迭代求解的平均计算时间仅为 0.095 秒。同时，该框架可扩展至 10 个智能体的大规模场景。
团队已开源代码并提供多智能体自动驾驶赛车算法的开源基准测试。
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