随着各种雷达、传感器、算法的不断进步，各厂商在自动驾驶方面也取得了不同的进步。但是很多产品在真实道路上测试的时候，也暴露出了很多问题，比如不能根据周围环境灵活改变行驶轨迹或者改变行驶路线等。这些缺点在面对复杂路口或环形交叉路口时尤为明显。
为了克服这一困难，斯坦福大学的研究人员最近开发了一种新的计算技术，称为LUCIDGames，它可以通过预测和估计等综合算法灵活控制自主车辆的行驶轨迹。
“通过观察这几年的自动驾驶技术，我们发现有些自驾车辆在进行无保护左转、合并复杂路口或绕岛行驶时犹豫不决，很难完成，但这些动作对于一个合格的驾驶员来说都是非常简单的基本操作。因此，我们认为需要一个系统来解决这个问题。解决方案的关键在于车辆与周围交通参与者和环境之间的持续协商。”这项研究的创始人之一西蒙勒克莱克说。
“我们的系统包含两个执行基本功能的工具，一个是基于博弈论的算法，另一个是预测技术。基于博弈论的组件可以在自驾汽车的目的与其他交通参与者(如其他车辆、行人、骑自行车者等)的目的不一致时，推断出自驾汽车与其他交通参与者的关系。).预测技术使自主车辆在观察其他交通参与者时，能够快速预测这些目标要执行的动作，例如预期速度、预期车道甚至车辆的攻击性。”Simon Le Cleac"h补充道。
研究人员还解释说：“自动驾驶车辆一开始并不知道周围其他车辆的用途，所以整个系统的准确性只能通过不断猜测预测技术来提高。在整个系统中，每次猜测预测技术，自动驾驶汽车都可以预测出接下来几秒钟内其他车辆的轨迹，然后将预测的内容与真实情况进行对比，最准确的内容就会被保留下来，逐渐形成一个完整的操作逻辑。”
从LUCIDGames的特点来看，它具有自学习和持续改进的功能，结合博弈论的算法和预测技术可以起到前瞻性的作用。因此，这项技术的不断改进和实验将得到我们的高度重视。毕竟，能够解决真实场景中实际问题的技术，能够给自主驾驶的发展带来巨大的进步。
