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车路协同系统中多智能体协同决策研究1

车路协同系统中多智能体协同决策研究

摘要

车路协同系统作为智能交通领域的核心技术之一，通过车辆与道路基础设施之间

的实时信息交互，显著提升了交通系统的安全性和效率。多智能体协同决策作为车路协

同系统的关键组成部分，涉及车辆、路侧单元、云控平台等多个智能体之间的复杂交互

与决策过程。本研究报告系统分析了车路协同系统中多智能体协同决策的理论基础、技

术路线和实施方案，提出了基于深度强化学习和博弈论的协同决策框架，并通过仿真实

验验证了其有效性。研究表明，该框架能够显著降低交通事故率，提高道路通行效率，

为智能交通系统的发展提供了重要参考。本报告还详细分析了政策环境、技术挑战和经

济效益，为相关研究和应用提供了全面的理论和实践指导。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥堵、交通事故和环境污

染等问题日益突出。据交通运输部统计，2022年全国城市道路拥堵指数平均为1.68，较

十年前上升了23%。传统交通管理方法已难以应对日益复杂的交通状况，亟需引入智能

化、协同化的解决方案。车路协同系统作为智能交通系统（ITS）的重要发展方向，通

过车辆与道路基础设施之间的实时信息交互，实现了交通系统的全局优化。多智能体协

同决策作为车路协同系统的核心技术，能够有效解决复杂交通环境下的决策问题，对于

提升交通安全和效率具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国外对车路协同系统的研究起步较早，美国、欧洲和日本等发达国家已开展了多项

大规模示范项目。美国DOT（交通部）推出的ConnectedVehicle项目，通过DSRC

（专用短程通信）技术实现了车辆与基础设施之间的信息交互。欧盟的CITS（协同智能

交通系统）战略计划，则重点推动了基于5GV2X的车路协同应用。国内方面，“新基建”

政策的实施为车路协同发展提供了重要机遇，百度、阿里等科技巨头纷纷布局车路协同

领域。清华大学、同济大学等高校在多智能体协同决策方面取得了重要进展，提出了多

种基于深度学习和博弈论的决策算法。

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1.3研究内容与框架

本报告围绕车路协同系统中多智能体协同决策展开研究，主要内容包括：分析车路

协同系统的架构和通信协议；研究多智能体协同决策的理论基础；提出基于深度强化学

习和博弈论的协同决策框架；设计仿真实验验证算法性能；分析政策环境和经济效益；

提出实施路径和保障措施。报告采用理论分析与实验验证相结合的方法，系统解决了多

智能体协同决策中的关键技术问题。

1.4技术挑战与创新点

车路协同系统中多智能体协同决策面临的主要技术挑战包括：通信延迟与可靠性

问题、多智能体之间的协调与冲突解决、大规模系统下的计算复杂度等。本研究的创新

点在于：提出了基于注意力机制的深度强化学习算法，有效处理了多智能体之间的复杂

交互；设计了分层决策架构，降低了系统计算复杂度；建立了基于博弈论的冲突解决机

制，保证了决策的公平性和效率。

1.5报告结构安排

本报告共分为14个章节，系统阐述了车路协同系统中多智能体协同决策的理论与

实践。第1章为引言与背景，介绍研究意义和现状；第2章分析政策与行业环境；第3

章诊断现状与问题；第4章阐述理论基础；第5章设定研究目标；第6章提出技术路

线；第7章设计实施方案；第8章分析经济效益；第9章评估风险；第10章制定保障

措施；第11章规划阶段成果；第12章总结与展望。各章节逻辑递进，形成了完整的研

究体系。

政策与行业环境分析

2.1国家政策支持

近年来，国家出台了一系列支持车路协同发展的政策文件。《交通强国建设纲要》

明确提出要”加强车路协同技术研发，推动自动驾驶与车路协同技术应用”。《智能汽车

创新发展战略》则将车路协同列为重点发展方向，要求”构建先进完备的车路协同基础

设施体系”。工业和信息化部发布的《“十四五”信息通信行业发展规划》中，将5GV2X

列为新型基础设施建设的重点内容。这些政策为车路协同系统的发展提供了有力的制

度保障和政策支持。

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