論文の概要: Energy-based Potential Games for Joint Motion Forecasting and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01811v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 11:30:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 15:28:17.828320
- Title: Energy-based Potential Games for Joint Motion Forecasting and Control
- Title(参考訳): ジョイントモーション予測・制御のためのエネルギーベースポテンシャルゲーム
- Authors: Christopher Diehl, Tobias Klosek, Martin Kr\"uger, Nils Murzyn, Timo
Osterburg, Torsten Bertram
- Abstract要約: この研究は、モーション予測と制御における相互作用モデリングに対処するための数学的枠組みとしてゲーム理論を用いる。
差動ゲーム,最適制御,エネルギーベースモデル間の接続を確立し,提案したエネルギーベース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合できるかを示す。
本稿では,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,帰納バイアスとして機能するゲーム理論最適化層を組み合わせた,新たなエンドツーエンド学習アプリケーションを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.125828876338076
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work uses game theory as a mathematical framework to address interaction
modeling in multi-agent motion forecasting and control. Despite its
interpretability, applying game theory to real-world robotics, like automated
driving, faces challenges such as unknown game parameters. To tackle these, we
establish a connection between differential games, optimal control, and
energy-based models, demonstrating how existing approaches can be unified under
our proposed Energy-based Potential Game formulation. Building upon this, we
introduce 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 analysis provides empirical evidence
that the game-theoretic layer adds interpretability and improves the predictive
performance of various neural network backbones using two simulations and two
real-world driving datasets.
- Abstract(参考訳): 本研究は,マルチエージェント動作予測と制御における相互作用モデリングの数学的枠組みとしてゲーム理論を用いる。
その解釈性にもかかわらず、自動走行のような現実世界のロボット工学にゲーム理論を適用すると、未知のゲームパラメータなどの課題に直面する。
これらの問題に対処するため,我々は微分ゲーム,最適制御,エネルギーベースモデル間の接続を確立し,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。
これに基づいて,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,誘導バイアスとして機能するゲーム理論最適化層を組み合わせた,新たなエンドツーエンド学習アプリケーションを導入する。
この分析は、2つのシミュレーションと2つの実世界の駆動データセットを用いて、ゲーム理論層が解釈可能性を高め、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という実証的証拠を提供する。
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