【2017年美赛C题参考资料】蜂拥算法及其在协同自动驾驶中的应用_吴国锋

资 源 简 介

【2017年美赛C题参考资料】蜂拥算法及其在协同自动驾驶中的应用_吴国锋

详 情 说 明

蜂拥算法是一种受自然界群体行为启发的分布式控制方法，在协同自动驾驶领域展现出独特优势。该算法模仿鸟群、鱼群等生物群体的自组织行为特征，通过简单的局部交互规则实现全局协调。

在协同自动驾驶场景中，蜂拥算法的核心在于三原则：分离、对齐和聚合。分离保证车辆间保持安全距离，对齐实现行驶方向协同，聚合则维持车队整体性。这种去中心化的控制方式无需全局通信，仅依赖邻近车辆信息交换即可完成复杂编队。

相比传统集中式控制，蜂拥算法具有更强的鲁棒性和可扩展性。单个车辆故障不会导致系统崩溃，新增车辆也能快速融入群体。算法通过速度匹配和碰撞避免机制，特别适合高速公路卡车队列等应用场景，可提升20%以上的燃油效率。

实际部署时需考虑通信延迟、传感器误差等现实约束。最新研究正将深度强化学习与传统蜂拥规则结合，以应对动态障碍物等复杂路况。随着车联网技术发展，这类生物启发算法将为智能交通系统提供新范式。