論文の概要: Active Inverse Learning in Stackelberg Trajectory Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08017v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 20:28:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 17:54:07.169725
• Title: Active Inverse Learning in Stackelberg Trajectory Games
• Title（参考訳）: Stackelberg Trajectory Gamesにおけるアクティブ逆学習
• Authors: William Ward, Yue Yu, Jacob Levy, Negar Mehr, David Fridovich-Keil, Ufuk Topcu,
• Abstract要約: リーダーと追従者の間のスタックルバーグゲームにおける逆学習問題を定式化する。 本稿では,有限個の候補のうちどの仮説がフォロワーの目的関数を最もよく記述しているかを推定する,リーダーの能動的逆学習法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.663862342494745
• License:
• Abstract: Game-theoretic inverse learning is the problem of inferring a player's objectives from their actions. We formulate an inverse learning problem in a Stackelberg game between a leader and a follower, where each player's action is the trajectory of a dynamical system. We propose an active inverse learning method for the leader to infer which hypothesis among a finite set of candidates best describes the follower's objective function. Instead of using passively observed trajectories like existing methods, we actively maximize the differences in the follower's trajectories under different hypotheses by optimizing the leader's control inputs. Compared with uniformly random inputs, the optimized inputs accelerate the convergence of the estimated probability of different hypotheses conditioned on the follower's trajectory. We demonstrate the proposed method in a receding-horizon repeated trajectory game and simulate the results using virtual TurtleBots in Gazebo.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論逆学習(Game-theoretic inverse learning)は、プレイヤーの目的を行動から推測する問題である。 リーダーと追従者の間のスタックルバーグゲームにおける逆学習問題を定式化し、各プレイヤーの行動が力学系の軌跡となる。 本稿では,有限個の候補のうちどの仮説がフォロワーの目的関数を最もよく記述しているかを推定する,リーダーの能動的逆学習法を提案する。 既存の手法のような受動的に観察された軌跡を使用する代わりに、リーダーの制御入力を最適化することで、異なる仮説の下でフォロワーの軌跡の違いを積極的に最大化する。 均一にランダムな入力と比較して、最適化された入力は、追従者の軌道上で条件付けられた異なる仮説の推定確率の収束を加速する。 提案手法は,ガゼボの仮想タートルボットを用いて,リテーディングホライズン繰り返し軌道ゲームにおいて実演し,その結果をシミュレートする。

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