Fair Play in the Fast Lane: Integrating Sportsmanship into Autonomous Racing Systems

要約

自律的なレースは、高速の意思決定とモーションコントロールのプラットフォームとして大きな注目を集めています。
既存の方法は主に軌道計画と追い越し戦略に焦点を当てていますが、公正な競争を確保するためのスポーツマンシップの役割はほとんど未調査のままです。
人間のレースでは、ワンモーションルールや十分なスペースルールなどのルールは、危険でスポーツマンのような行動を防ぎます。
ただし、自律的なレースシステムには、これらの原則を強制するメカニズムが欠けていることが多く、潜在的に危険な操作につながる可能性があります。
このペーパーでは、Sportsmanship（SPS）をversis Racingに統合するためのバイレベルのゲーム理論フレームワークを紹介します。
高レベルでは、スタッカーバーグゲームを使用してレースの意図をモデル化します。ここでは、モンテカルロツリー検索（MCTS）が最適な戦略を導き出すために採用されています。
低レベルでは、車両の相互作用は一般化されたナッシュ平衡問題（GNEP）として策定され、すべてのエージェントが軌道を最適化しながらスポーツマンシップの制約に従うことを保証します。
シミュレーション結果は、競争力のあるパフォーマンスを維持しながら、スポーツマンシップルールを実施する際の提案されたアプローチの有効性を示しています。
攻撃者とディフェンダーがスポーツマンシップのルールを遵守または無視しているさまざまなシナリオを分析し、これらの制約の知識が戦略的意思決定にどのように影響するかを示します。
この作品は、自律的なレースにおける競争と公平性のバランスをとることの重要性を強調し、倫理的で安全なAI主導のレースシステムを開発するための基盤を提供します。

要約(オリジナル)

Autonomous racing has gained significant attention as a platform for high-speed decision-making and motion control. While existing methods primarily focus on trajectory planning and overtaking strategies, the role of sportsmanship in ensuring fair competition remains largely unexplored. In human racing, rules such as the one-motion rule and the enough-space rule prevent dangerous and unsportsmanlike behavior. However, autonomous racing systems often lack mechanisms to enforce these principles, potentially leading to unsafe maneuvers. This paper introduces a bi-level game-theoretic framework to integrate sportsmanship (SPS) into versus racing. At the high level, we model racing intentions using a Stackelberg game, where Monte Carlo Tree Search (MCTS) is employed to derive optimal strategies. At the low level, vehicle interactions are formulated as a Generalized Nash Equilibrium Problem (GNEP), ensuring that all agents follow sportsmanship constraints while optimizing their trajectories. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in enforcing sportsmanship rules while maintaining competitive performance. We analyze different scenarios where attackers and defenders adhere to or disregard sportsmanship rules and show how knowledge of these constraints influences strategic decision-making. This work highlights the importance of balancing competition and fairness in autonomous racing and provides a foundation for developing ethical and safe AI-driven racing systems.

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