- 文献综述（或调研报告）：
交叉口一直是道路交通系统中的重要瓶颈，也是安全风险极大的位置之一。由于其复杂的几何结构，车辆碰撞等安全事故时有发生。40%的含有人员伤亡的交通事故发生在交叉口[1]，而超过90%的事故原因在于驾驶员的不正当行驶[2]。因此，在无人驾驶领域中，一个很大的问题是解决交叉口处的不同车道车辆的交互，如果能够设计出行之有效的自动控制方案，既可以保证安全，同时也解放了驾驶员的劳动力。
在自动驾驶领域，首先要解决的问题是无人驾驶车辆之间信息的交换。为了解决信息交换的问题，无线信息交换的数据传输做出了极大的贡献。一辆无人驾驶汽车上装配有车载单元，可以将车辆的行驶信息以特殊的格式储存起来[3],比如Basic Safety Messages(BSM)格式等。这些信息非常重要，可以获取诸如运行时间以及速度等研究者必需的信息。
在信息可交换的基础上，研究者们一直在孜孜不倦地研究交叉口处的控制策略，以指导这些自动驾驶车辆能够避开碰撞，并在此基础上尽可能减少车辆的延误。在这种思路的指导下，很多研究者将重点放在了未来状况的预测上面。比如，在车辆行驶的未来预测上，M.Brannstrom以及G.R.de Campos等人提出两种主要方法，“物理控制方法[4]”以及“移动控制方法[5]”，前者主要通过物理规律来研究车辆未来的运动情况，后者则考虑了转弯等情况，来更好地去预测实际情况下的车辆运动情况。移动控制方法包括“基于轨迹的原型法”“基于估计的移动目的法”以及“数据地图法”等。这些方法的运用是交叉口自动控制的核心，曾有学者针对交叉口自动控制的表现结果同传统的交叉口表现结果做了对比。比如Lee和Park采用了一种“交叉口合作控制[6]”的模型应用在交叉口的自动控制上，与传统的交叉口相比提高了运行和管理的效率。另外，有研究针对交叉口处的自动控制设计出了“基于生成树的方法[7]”来推算每辆车适合的通行时间与空间，尽管计算量很大，但是在交叉口的自动控制领域方法做出了突出贡献。对于此问题的研究一直在进行，比如“保守型的中心时间规划算法[8]”使得包含各种状态的交叉口自动控制问题有了新的求解思路。2019年，Bing Liu，Qing Shi和Zhouyue Song等人研究出了一整套的方法去进行交叉口自动控制，利用“窗搜索”来寻找车辆的可通过间隙，利用启发式的算法来进行优化求解，并且设计出了同一车道跟车行驶的汽车如何同前面的汽车进行交互的流程，最终组成了一套完整的自动控制交叉口通过的方案，并进行SUMO仿真说明其高效性和可靠性[9]。尽管方法有些复杂与冗长，但是关于交叉口自动控制的研究又向前跨出了一大步。
但是，目前大量的交叉口自动控制的研究方向集中在“中心控制”上，即存在一个路口通讯中心，由其来主导所有车辆的行为方式以及路径和时间的规划。根据Mohammed Elhenawy，Ahmed A.Elbery和Abdallah A. Hassan的观点，除了“中心控制”外，车辆之间的控制还可以为博弈式的“非中心控制[10]”。非中心控制，也可叫做“分布式控制”，顾名思义，为接近交叉口的车辆直接进行沟通谈判并决定在每一个时刻，那辆车拥有更大的通行权。研究这一方面的学者并不多。2000年，有一篇论文将“非中心控制”中最简单最经典的二车交叉模型进行了细致的研究，并用博弈论的思想解出了两辆车在互相博弈的时候遵循的“鞍解规律[11]”。但是，这个研究注重数学推理，而忽略了车辆之间的互动会随时根据情况的改变而产生相应的策略变动。因此，之后有学者陆续改进非中心控制的方法，比如推出带有导航功能的非中心控制算法[12],另有学者细化了车辆交互的情境，用经典博弈论情境“胆小鬼博弈”来建立模型[10]等。在“非中心控制”的研究中，博弈论起到了无可替代的作用，因为车辆之间的交流更多的是一种博弈行为，通过博弈论的思想来建模是一个行之有效的手段。
中国学者在博弈论运用在交叉口管制方面也有了很多的研究成果。赵晓华等人在Q学习算法的基础上引入了博弈论，实现了交叉口信号灯的协调控制[13]。另有夏新海和许伦辉引入了交通流控制Agent并采用Q算法中的Q值作为Utility函数，进行路口的资源配置协调[14]。在城市整体交通控制方面，博弈论也起到了一定的作用，比如李迪曾对交通管理各个方面的考虑不平衡提出了用博弈论的思想分析各个对象之间的互动关系，找到均衡状态并最终通过建模仿真完善了自己的观点[15]。
然而，中国学者很少将博弈论与交叉口自动控制联系起来，更多地是将博弈论的方法迁移到信号交叉口模式中来改善通行效率。基于博弈论的交叉口自动控制是现在当今的热点问题。本论文的主要思路即在掌握博弈论基础理论以及方法的基础上，利用博弈论的思想来进行交叉口车辆之间的互动以及提升交叉口通行效率，降低安全风险。
参考文献：
[1] Shirazi M S, Morris B T. Looking at intersections: a survey of intersection monitoring, behavior and safety analysis of recent studies[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017, 18(1): 4-24.
[2] Choi E H. Crash factors in intersection-related crashes: An on-scene perspective[R]. 2010.
[3] DSRC Committee. Dedicated short range communications (DSRC) message set dictionary[J]. SAE Standard J, 2009, 2735: 2015.
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