一个用于自动驾驶场景的协作式 Agent 系统—车端 Agent 与路侧 Agent 的交互逻辑分析

一、引言：为什么自动驾驶需要协作式 Agent

在传统自动驾驶系统中，车辆往往被设计为高度自治的单体智能体：依赖车载传感器（摄像头、雷达、激光雷达）进行环境感知，并在本地完成决策与控制。然而，这种“孤岛式智能”在复杂交通场景下存在明显局限：

• 视距受限（遮挡、恶劣天气）
• 对全局交通态势缺乏感知
• 多车协同效率低下（如交叉口、匝道、施工路段）

随着 V2X（Vehicle-to-Everything） 技术与边缘计算的发展，自动驾驶系统逐渐演进为一个多 Agent 协作系统（Multi-Agent System, MAS），其中：

• 车端 Agent（Vehicle Agent） 负责局部感知与即时控制
• 路侧 Agent（Roadside Agent / RSU Agent） 负责全局感知、协同调度与策略下发

二者通过通信与协作，共同完成安全、高效的自动驾驶决策。

二、协作式 Agent 系统总体架构

1. 系统角色划分

本文重点分析 车端 Agent 与路侧 Agent 的交互逻辑。

2. 架构示意（逻辑层）

┌────────────┐        V2X         ┌──────────────┐
│  Vehicle   │ <──────────────>  │   Roadside   │
│   Agent    │                   │    Agent     │
│            │                   │              │
│ 感知/决策/ │                   │ 全局融合/    │
│ 控制       │                   │ 协同调度     │
└────────────┘                   └──────────────┘

三、车端 Agent 设计

1. 车端 Agent 的核心模块

车端 Agent 通常包含以下子模块：

1. 感知模块（Perception）

   • 目标检测、车道线识别、障碍物跟踪

2. 状态评估模块（State Estimation）

   • 自车状态 + 周边动态目标

3. 决策规划模块（Decision & Planning）

   • 行为决策（变道、减速、让行）

4. 通信模块（V2X Client）

   • 与路侧 Agent 交换信息

2. 车端 Agent 示例代码（简化）

class VehicleAgent:
    def __init__(self, vehicle_id):
        self.vehicle_id = vehicle_id
        self.local_state = {}
        self.global_hint = None

    def perceive(self, sensor_data):
        """本地感知"""
        self.local_state = {
            "speed": sensor_data["speed"],
            "position": sensor_data["position"],
            "obstacles": sensor_data["obstacles"]
        }

    def receive_from_rsu(self, message):
        """接收路侧 Agent 信息"""
        self.global_hint = message

    def decide(self):
        """融合本地感知与路侧信息进行决策"""
        if self.global_hint and self.global_hint["traffic_status"] == "congested":
            return "slow_down"
        return "keep_lane"

    def act(self, decision):
        print(f"[Vehicle {self.vehicle_id}] Execute decision: {decision}")

四、路侧 Agent 设计

1. 路侧 Agent 的核心职责

路侧 Agent 通常部署在路口、匝道、高风险路段，具备以下能力：

• 多车状态汇聚（Multi-Vehicle Fusion）
• 全局交通态势评估
• 冲突检测与协同决策
• 策略广播或定向下发

2. 路侧 Agent 示例代码（简化）

class RoadsideAgent:
    def __init__(self, rsu_id):
        self.rsu_id = rsu_id
        self.vehicle_states = {}

    def collect_vehicle_state(self, vehicle_id, state):
        self.vehicle_states[vehicle_id] = state

    def analyze_traffic(self):
        """全局交通分析"""
        if len(self.vehicle_states) > 5:
            return {"traffic_status": "congested"}
        return {"traffic_status": "normal"}

    def broadcast(self):
        """向车端 Agent 广播协同信息"""
        strategy = self.analyze_traffic()
        print(f"[RSU {self.rsu_id}] Broadcast: {strategy}")
        return strategy

五、车端 Agent 与路侧 Agent 的交互逻辑

1. 信息交互流程

典型交互流程如下：

1. 车端 → 路侧

   • 上报位置、速度、意图（如转向、变道）

2. 路侧 → 路侧（可选）

   • 多 RSU 协同，形成更大范围态势

3. 路侧 → 车端

   • 下发交通状态、冲突预警、协同行为建议

2. 交互时序示例

# 初始化
vehicle = VehicleAgent(vehicle_id=1)
rsu = RoadsideAgent(rsu_id="RSU-001")

# 车端感知
vehicle.perceive({
    "speed": 45,
    "position": (10, 20),
    "obstacles": ["car_ahead"]
})

# 上报状态
rsu.collect_vehicle_state(vehicle.vehicle_id, vehicle.local_state)

# 路侧分析并广播
message = rsu.broadcast()

# 车端接收并决策
vehicle.receive_from_rsu(message)
decision = vehicle.decide()
vehicle.act(decision)

六、协作式 Agent 的关键设计要点

1. 职责边界清晰

• 车端 Agent：安全兜底、实时控制
• 路侧 Agent：协同优化、全局指导

路侧不直接“控制”车辆，而是提供 约束与建议。

2. 异步与不可靠通信假设

系统必须假设：

• 通信存在延迟
• 信息可能丢失
• 车端需具备独立决策能力

3. 可扩展的协作策略

后续可引入：

• 多 Agent 强化学习（MARL）
• 博弈论冲突消解
• 基于意图的协同规划（Intent Sharing）

七、总结

协作式 Agent 架构是自动驾驶从“单车智能”走向“交通智能”的关键一步。通过合理划分 车端 Agent 与路侧 Agent 的职责边界，并设计高效、鲁棒的交互机制，可以显著提升系统在复杂场景下的安全性与通行效率。

从工程视角看，这一体系本质上是一个 分布式、多智能体协同决策系统，其设计思想对智慧交通、无人系统集群等领域同样具有重要参考价值。

在自动驾驶场景中，引入协作式 Agent 系统是突破单车智能瓶颈、实现交通系统级优化的必然选择。通过将实时控制与安全兜底职责下沉至车端 Agent，同时由路侧 Agent 承担全局态势感知与协同决策功能，系统能够在复杂、多车交互环境中实现更高水平的安全性与通行效率。车端与路侧之间以 V2X 为纽带进行信息共享与策略协同，本质上构建了一个分布式、多智能体协作决策框架。该设计不仅符合自动驾驶工程落地对可靠性与可扩展性的要求，也为后续引入多 Agent 强化学习、博弈论协同决策等高级方法奠定了清晰、可演进的系统基础。