MGpi：一种多智能体群体感知与交互的计算模型
机器学习
2021-03-05 v2 人工智能
多智能体系统
机器学习
摘要
为使下一代机器人能够与人类进行具有社会智能的交互，我们提出了一种在多智能体与多群体社交环境中的交互计算模型。多智能体群体感知与交互(MGpi)网络是一个深度神经网络，它预测在群体对话中执行的适当社交动作(例如，说话、倾听、回应、离开)，并考虑邻居的可观测特征(例如，人的位置、注视方向、分心程度等)。MGpi的一个核心组件是姿态-空间-消息(KPM)门，其执行社交信号门控以从群体对话中提取重要信息。具体而言，KPM门通过观察附近智能体的身体姿态(姿态学)和空间行为(空间关系学)来过滤来自它们的传入社交线索。MGpi网络及其KPM门通过模仿学习进行学习，使用我们设计的社交交互模拟器中的示范。此外，我们证明了KPM门作为一种社交注意力机制的有效性，在群体识别任务上取得了最先进的性能，且无需使用显式群体标注、布局假设或手动选择的参数。
引用
@article{arxiv.1903.01537,
title = {MGpi: A Computational Model of Multiagent Group Perception and Interaction},
author = {Navyata Sanghvi and Ryo Yonetani and Kris Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.01537},
year = {2021}
}
备注
To be published in: Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2020), May 2020, Auckland, New Zealand