論文の概要: Understanding reinforcement learned crowds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09344v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 20:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:00:24.640757
• Title: Understanding reinforcement learned crowds
• Title（参考訳）: 群衆の強化を理解する
• Authors: Ariel Kwiatkowski, Vicky Kalogeiton, Julien Pettr\'e, Marie-Paule Cani
• Abstract要約: 強化学習法は仮想エージェントをアニメーションするために用いられる。 彼らの本当の影響と、それが結果にどのように影響するかは、明らかではない。 学習性能に対する影響の観点から,これらの任意選択のいくつかを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.358303424584902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating trajectories of virtual crowds is a commonly encountered task in Computer Graphics. Several recent works have applied Reinforcement Learning methods to animate virtual agents, however they often make different design choices when it comes to the fundamental simulation setup. Each of these choices comes with a reasonable justification for its use, so it is not obvious what is their real impact, and how they affect the results. In this work, we analyze some of these arbitrary choices in terms of their impact on the learning performance, as well as the quality of the resulting simulation measured in terms of the energy efficiency. We perform a theoretical analysis of the properties of the reward function design, and empirically evaluate the impact of using certain observation and action spaces on a variety of scenarios, with the reward function and energy usage as metrics. We show that directly using the neighboring agents' information as observation generally outperforms the more widely used raycasting. Similarly, using nonholonomic controls with egocentric observations tends to produce more efficient behaviors than holonomic controls with absolute observations. Each of these choices has a significant, and potentially nontrivial impact on the results, and so researchers should be mindful about choosing and reporting them in their work.
• Abstract（参考訳）: 仮想群衆の軌道をシミュレートすることは、コンピュータグラフィックスでよく見られるタスクである。 最近のいくつかの研究は、仮想エージェントに強化学習法を適用しているが、基本的なシミュレーション設定に関して、異なる設計選択をすることが多い。 これらの選択には、その使用に対する合理的な正当化が伴うため、その本当の影響と結果への影響は明らかではない。 本研究では,これらの任意選択のいくつかを,学習性能への影響,およびエネルギー効率の観点から測定したシミュレーションの品質の観点から分析する。 報奨関数設計の特性を理論的に解析し、様々なシナリオにおける特定の観測と行動空間の使用による影響を実験的に評価し、報奨関数とエネルギー利用を指標とした。 近隣のエージェントの情報を直接観察することで、より広く使われているレイキャストよりも優れていることを示す。 同様に、エゴセントリックな観察を伴う非ホロノミック制御を用いると、絶対的な観察を伴うホロノミック制御よりも効率的な行動を生み出す傾向がある。 それぞれの選択は、結果に大きな影響を与え、潜在的に非自明な影響を与えるため、研究者は、研究の中でそれらを選択して報告することに注意する必要がある。

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