論文の概要: Revisit Mixture Models for Multi-Agent Simulation: Experimental Study within a Unified Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17015v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 15:26:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:30.762488
• Title: Revisit Mixture Models for Multi-Agent Simulation: Experimental Study within a Unified Framework
• Title（参考訳）: マルチエージェントシミュレーションのための再検討混合モデル:統一フレームワークにおける実験的検討
• Authors: Longzhong Lin, Xuewu Lin, Kechun Xu, Haojian Lu, Lichao Huang, Rong Xiong, Yue Wang,
• Abstract要約: マルチエージェントシミュレーションでは、行動多様性や閉ループ分布シフトが主な課題である。 本研究では,マルチモーダルエージェントの挙動を生成するための混合モデルを再検討し,本研究の主流となる手法について述べる。 本研究では,混合モデルに適したクローズドループサンプル生成手法を導入し,分散シフトを緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.558523263211942
• License:
• Abstract: Simulation plays a crucial role in assessing autonomous driving systems, where the generation of realistic multi-agent behaviors is a key aspect. In multi-agent simulation, the primary challenges include behavioral multimodality and closed-loop distributional shifts. In this study, we revisit mixture models for generating multimodal agent behaviors, which can cover the mainstream methods including continuous mixture models and GPT-like discrete models. Furthermore, we introduce a closed-loop sample generation approach tailored for mixture models to mitigate distributional shifts. Within the unified mixture model~(UniMM) framework, we recognize critical configurations from both model and data perspectives. We conduct a systematic examination of various model configurations, including positive component matching, continuous regression, prediction horizon, and the number of components. Moreover, our investigation into the data configuration highlights the pivotal role of closed-loop samples in achieving realistic simulations. To extend the benefits of closed-loop samples across a broader range of mixture models, we further address the shortcut learning and off-policy learning issues. Leveraging insights from our exploration, the distinct variants proposed within the UniMM framework, including discrete, anchor-free, and anchor-based models, all achieve state-of-the-art performance on the WOSAC benchmark.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは、現実的なマルチエージェント動作の生成が重要な側面である自律運転システムを評価する上で重要な役割を果たす。 マルチエージェントシミュレーションでは、行動多様性や閉ループ分布シフトが主な課題である。 本研究では,連続混合モデルやGPT様離散モデルを含む主流手法を網羅し,マルチモーダルエージェントの挙動を生成するための混合モデルを再検討する。 さらに,混合モデルに適したクローズドループサンプル生成手法を導入し,分散シフトを緩和する。 統一混合モデル~(UniMM)フレームワーク内では、モデルとデータの両方の観点から重要な構成を認識します。 本稿では, 正の成分マッチング, 連続回帰, 予測地平線, 成分数など, 様々なモデル構成を系統的に検討する。 さらに,本研究は,実測シミュレーションを実現する上で,クローズドループサンプルが重要な役割を担っていることを明らかにする。 幅広い混合モデルにまたがるクローズドループサンプルの利点を拡張するために,ショートカット学習と非政治学習の問題に対処する。 我々の調査から得た知見を生かして、UniMMフレームワーク内で提案された個別、アンカーフリー、アンカーベースモデルを含む異なるバリエーションは、すべてWOSACベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。

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