論文の概要: On a Connection between Differential Games, Optimal Control, and Energy-based Models for Multi-Agent Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16539v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 14:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 03:38:15.823786
• Title: On a Connection between Differential Games, Optimal Control, and Energy-based Models for Multi-Agent Interactions
• Title（参考訳）: 微分ゲーム, 最適制御, エネルギーベースモデルによるマルチエージェント相互作用の関連について
• Authors: Christopher Diehl and Tobias Klosek and Martin Kr\"uger and Nils Murzyn and Torsten Bertram
• Abstract要約: 差分ゲーム,最適制御,エネルギーベースモデルの関連性を示す。 この定式化に基づいて、この研究はエンド・ツー・エンドの学習アプリケーションを導入している。 シミュレーションされた移動ロボット歩行者インタラクションと実世界の自動運転データを用いた実験は、実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13499500088995461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Game theory offers an interpretable mathematical framework for modeling multi-agent interactions. However, its applicability in real-world robotics applications is hindered by several challenges, such as unknown agents' preferences and goals. To address these challenges, we show a connection between differential games, optimal control, and energy-based models and demonstrate how existing approaches can be unified under our proposed Energy-based Potential Game formulation. Building upon this formulation, this work introduces a new end-to-end learning application that combines neural networks for game-parameter inference with a differentiable game-theoretic optimization layer, acting as an inductive bias. The experiments using simulated mobile robot pedestrian interactions and real-world automated driving data provide empirical evidence that the game-theoretic layer improves the predictive performance of various neural network backbones.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論は多エージェント相互作用をモデル化するための解釈可能な数学的枠組みを提供する。 しかし、現実世界のロボット応用への適用性は、未知のエージェントの好みや目標など、いくつかの課題によって妨げられている。 これらの課題に対処するために, 微分ゲーム, 最適制御, エネルギーベースモデルとの関係を示し, 提案するエネルギーベースのポテンシャルゲーム定式化の下で既存のアプローチをどのように統一できるかを実証する。 この定式化に基づいて、本研究では、ゲームパラメータ推論のためのニューラルネットワークと、インダクティブバイアスとして働く微分可能ゲーム理論最適化層を組み合わせた、新しいエンドツーエンド学習アプリケーションを紹介する。 シミュレーションされた移動ロボット歩行者インタラクションと実世界の自動運転データを用いた実験は、ゲーム理論層が様々なニューラルネットワークバックボーンの予測性能を向上させることを示す実証的証拠を提供する。

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