兼顾效率与不确定性
将启发式函数与混合人工势场结合，在遮挡和动态交通下实现更安全、更高效的自动驾驶运动规划。
Hu, Chuan · Baiyu, Du · Zhidong, Wang · Zhang Q. · 张荣辉 · 高洪波
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025
将基于搜索的规划算法中的启发式函数引入强化学习的奖励项，引导学习过程，从而显著提高样本效率。
将被遮挡区域可能出现的车辆建模为零和博弈，并利用动态贝叶斯网络对其位置进行先验建模，辅助构建前向隐藏集合，从而提前规避潜在碰撞。
混合人工势场同时处理静态障碍物和其他交通参与者等动态障碍物，避免碰撞。