**自动驾驶博弈决策换道与文献复现的探讨**
随着科技的飞速发展，自动驾驶技术成为了当下研究的热点。其中，博弈决策作为自动驾驶换道决策
的核心，更是引起了广泛关注。本文将围绕“自动驾驶博弈决策换道”与“文献复现”两大主题，深入探
讨相关技术和理论。
一、博弈决策在自动驾驶换道中的应用
自动驾驶车辆在行驶过程中，经常需要面对换道的情况。换道决策不仅仅是一个简单的车辆控制问题
，更是一个涉及多车辆交互、路况分析、安全评估的复杂问题。在这样的背景下，博弈决策理论成为
了解决这一问题的有力工具。通过博弈决策，自动驾驶车辆可以更好地预测其他车辆的行为，从而做
出更加合理、安全的换道决策。
二、文献复现：博弈公式的建立与理解
在进行自动驾驶博弈决策研究时，文献复现是一个非常重要的环节。通过对经典文献的复现，我们可
以更好地理解博弈决策的思想，掌握博弈公式的建立方法。在这个过程中，我们需要对文献中的博弈
公式进行仔细分析，理解其背后的思想和方法。同时，我们还需要通过实践，将这些公式应用到实际
的自动驾驶换道场景中，验证其有效性。
三、基于 NGSSIM 数据集的预定义路径
为了更好地研究自动驾驶博弈决策，我们可以使用 NGSSIM 数据集进行模拟实验。NGSSIM 数据集提
供了丰富的交通场景数据，可以帮助我们更好地模拟真实的交通环境。通过预定义路径，我们可以设
置自动驾驶车辆的行驶轨迹，然后观察其在不同场景下的换道行为。这样，我们就可以更加深入地研
究博弈决策在自动驾驶换道中的应用。
四、Python 与 Matlab 在实验结果分析与可视化中的应用
在实验过程中，我们需要对实验结果进行分析和可视化。Python 和 Matlab 是两种常用的科学计算
软件，它们可以帮助我们更好地处理和分析数据。通过 Python 进行求解，然后通过 Matlab 进行绘
图和动画可视化，我们可以更加直观地展示实验结果。这样，我们就可以更好地理解和评估我们的博
弈决策方法的效果。
五、总结与展望
本文围绕“自动驾驶博弈决策换道”与“文献复现”两大主题，探讨了博弈决策在自动驾驶换道中的应用
以及相关技术和理论。通过实验和分析，我们发现博弈决策可以更好地解决自动驾驶换道问题。未来
，我们将继续深入研究这一领域，探索更加有效的博弈决策方法，为自动驾驶技术的发展做出贡献。
