論文の概要: Differentiable Environment-Trajectory Co-Optimization for Safe Multi-Agent Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06972v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 11:43:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.499207
• Title: Differentiable Environment-Trajectory Co-Optimization for Safe Multi-Agent Navigation
• Title（参考訳）: 安全なマルチエージェントナビゲーションのための環境トラジェクトリ協調最適化
• Authors: Zhan Gao, Gabriele Fadini, Stelian Coros, Amanda Prorok,
• Abstract要約: 環境は、エージェントがナビゲートしなければならない空間的制約、ルール、制限を課すことによって、マルチエージェントナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。 この作業は、安全なナビゲーションを共同で達成するために、環境構成をエージェントアクションとともに決定変数とみなす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.7147161884966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The environment plays a critical role in multi-agent navigation by imposing spatial constraints, rules, and limitations that agents must navigate around. Traditional approaches treat the environment as fixed, without exploring its impact on agents' performance. This work considers environment configurations as decision variables, alongside agent actions, to jointly achieve safe navigation. We formulate a bi-level problem, where the lower-level sub-problem optimizes agent trajectories that minimize navigation cost and the upper-level sub-problem optimizes environment configurations that maximize navigation safety. We develop a differentiable optimization method that iteratively solves the lower-level sub-problem with interior point methods and the upper-level sub-problem with gradient ascent. A key challenge lies in analytically coupling these two levels. We address this by leveraging KKT conditions and the Implicit Function Theorem to compute gradients of agent trajectories w.r.t. environment parameters, enabling differentiation throughout the bi-level structure. Moreover, we propose a novel metric that quantifies navigation safety as a criterion for the upper-level environment optimization, and prove its validity through measure theory. Our experiments validate the effectiveness of the proposed framework in a variety of safety-critical navigation scenarios, inspired from warehouse logistics to urban transportation. The results demonstrate that optimized environments provide navigation guidance, improving both agents' safety and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 環境は、エージェントがナビゲートしなければならない空間的制約、ルール、制限を課すことによって、マルチエージェントナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。 従来のアプローチでは、エージェントのパフォーマンスに影響を与えることなく、環境を固定として扱う。 この作業は、安全なナビゲーションを共同で達成するために、環境構成をエージェントアクションとともに決定変数とみなす。 下層サブプロブレムはナビゲーションコストを最小限に抑えるエージェントトラジェクトリを最適化し、上層サブプロブレムはナビゲーション安全性を最大化する環境構成を最適化する。 そこで本研究では,下層サブプロブレムを内点法で反復的に解き,上層サブプロブレムを勾配上昇で反復的に解き,微分可能最適化法を開発した。 重要な課題は、これらの2つのレベルを解析的に結合することである。 我々は、KKT条件とインプリシット関数定理を利用して、エージェントトラジェクトリw.r.t.環境パラメータの勾配を計算し、バイレベル構造全体の微分を可能にする。 さらに,上層環境最適化の基準としてナビゲーションの安全性を定量化し,その妥当性を測定理論で検証する手法を提案する。 本実験は, 倉庫物流から都市交通まで, 各種安全クリティカルナビゲーションシナリオにおいて, 提案手法の有効性を検証した。 その結果、最適化された環境はナビゲーションのガイダンスを提供し、双方のエージェントの安全性と効率を改善していることがわかった。

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