面向自主双人无人机竞速的实时博弈规划器
机器人学
2018-01-30 v2
摘要
要在多人无人机竞速中取得成功，参赛者不仅必须以最优方式沿赛道飞行，还须通过策略性阻挡、佯攻和伺机超越与其他无人机竞争，同时避免碰撞。由于不希望向对手暴露自身策略，这要求每名玩家独立预测其他玩家的未来动作。纳什均衡是建模此类及类似多智能体协调问题的有力工具，其中通信的缺失阻碍了智能体间的完全协调。本文提出一种新颖的滚动时域规划算法，该算法在迭代最佳响应计算框架内利用灵敏度分析，能够实时逼近纳什均衡。我们还描述了一种基于视觉的流水线，使每名玩家能够估计其对手的相对位置。我们证明，在大量无人机竞速仿真中，我们的方案能有效对抗其他策略。搭载机载视觉感知的硬件实验证明了我们策略的实用性。
引用
@article{arxiv.1801.02302,
title = {A Real-Time Game Theoretic Planner for Autonomous Two-Player Drone Racing},
author = {Riccardo Spica and Davide Falanga and Eric Cristofalo and Eduardo Montijano and Davide Scaramuzza and Mac Schwager},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02302},
year = {2018}
}