SIGN-MAPPO：不完美V2X下的协同驾驶新方法

Zide Fan 等研究者提出 SIGN-MAPPO，一种面向不完美 V2X 通信的协同驾驶图多智能体强化学习方法，通过接收方特定的交通图重构、共享图注意力策略生成 Stop/Go 意图并融合人类驾驶（HV）意图预测特征、以及带时间戳的 V2V 意图交换与冲突仲裁层来应对通信不完美。 在 SUMO 主评测中，SIGN-MAPPO 达到 97.53% 完成率、0.10% 碰撞率和 35.28 秒的平均路口通行时间；论文称其在所评测的通信延迟与丢包范围内保持鲁棒，跨场景测试中所有受测设置均实现完全清空，但在复合的不可预测 HV 行为下安全裕度收窄。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。