SGTP：即時多車自主競速的取樣式博弈論規劃框架
為何重要
多智慧體在動態環境中的博弈與可靠互動，是自動駕駛從單車輔助邁向複合式群體智慧的核心。SGTP 展現瞭如何在不犧牲安全性的前提下，實現了競爭性互動的即時規劃，為物流車隊排程或高密度交通管理提供了技術基礎。
為瞭解決即時多車競賽中策略多樣性與計算效率難以平衡的問題，研究提出 SGTP。這是一個結合博弈論推理與 GPU 取樣控制的即時框架。
- 使用 game-aware cost 排序取樣軌跡，準確捕捉競爭性互動並產生多樣化行為。
- 在高互動賽事中達到 95.24% 的獲勝率與 99.35% 的任務完成率。
- 平均計算時間僅需 0.095 秒，並已成功擴充套件至 10 個 agent 的大規模場景。
- 團隊發布開源程式碼及 multi-agent autonomous racing benchmark。