Distributed Multi-agent Interaction Generation with Imagined Potential Games

要約

複数のエージェントのインタラクティブな行動モデリングは、シミュレーションにおいて不可欠な課題であり、特に、エージェントが衝突を回避すると同時に協調する必要があるシナリオにおいて重要である。人間は、明示的なコミュニケーションなしに他者と相互作用し、協力が必要なシナリオをナビゲートすることができる。本研究では、このような現実的な設定における人間の相互作用をモデル化することを目的とする。我々は、分散ポテンシャルゲームに基づくフレームワークを提案する。そこでは、各エージェントは他のエージェントとの協力ゲームを想像し、他のエージェントの行動の推定を用いてゲームを解く。ゲームを解くためにiLQRを利用し、相互作用の閉ループシミュレーションを行う。我々は、様々なシミュレーション実験を通して、我々のフレームワークで分散想像ゲームを利用する利点を実証する。高い成功率、ナビゲーション効率の向上、解釈可能なパラメータを持つ豊かで現実的なインタラクションを生成する能力を示す。実例はhttps://sites.google.com/berkeley.edu/distributed-interaction。

要約(オリジナル)

Interactive behavior modeling of multiple agents is an essential challenge in simulation, especially in scenarios when agents need to avoid collisions and cooperate at the same time. Humans can interact with others without explicit communication and navigate in scenarios when cooperation is required. In this work, we aim to model human interactions in this realistic setting, where each agent acts based on its observation and does not communicate with others. We propose a framework based on distributed potential games, where each agent imagines a cooperative game with other agents and solves the game using its estimation of their behavior. We utilize iLQR to solve the games and closed-loop simulate the interactions. We demonstrate the benefits of utilizing distributed imagined games in our framework through various simulation experiments. We show the high success rate, the increased navigation efficiency, and the ability to generate rich and realistic interactions with interpretable parameters. Illustrative examples are available at https://sites.google.com/berkeley.edu/distributed-interaction.

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