势 iLQR：一种用于规划多智能体交互轨迹的势最小化控制器
机器人学
2021-07-13 v1 多智能体系统
摘要
许多机器人应用涉及多个智能体之间的交互，其中某个智能体的决策会影响其他智能体的行为。此类行为可由微分博弈的均衡刻画，后者为建模智能体间相互影响提供了极具表达力的框架。然而，求解微分博弈的均衡通常具有挑战性，因为这涉及求解一组耦合的最优控制问题。在本工作中，我们提议利用多智能体交互的特殊结构，通过简单求解单个最优控制问题来生成交互轨迹，即与最小化微分博弈势函数相关的最优控制问题。我们的核心洞见是：对于某类多智能体交互，底层微分博弈实际上是一个势微分博弈，其均衡可通过求解单个最优控制问题获得。我们引入此类最优控制问题，并基于单智能体轨迹优化方法，开发了一种计算可行且可扩展的算法，用于规划多智能体交互轨迹。我们将在仿真中展示算法的性能，并表明其优于最先进的博弈求解器。为进一步展示算法的实时能力，我们将在一组涉及两架四旋翼交互轨迹的实验中演示所提算法的应用。
引用
@article{arxiv.2107.04926,
title = {Potential iLQR: A Potential-Minimizing Controller for Planning Multi-Agent Interactive Trajectories},
author = {Talha Kavuncu and Ayberk Yaraneri and Negar Mehr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04926},
year = {2021}
}