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J-GLOBAL ID：202102225046825435   整理番号：21A0443344

混合整数計画を用いた自律車の協調行動計画のための線形微分ゲーム【JST・京大機械翻訳】

Linear Differential Games for Cooperative Behavior Planning of Autonomous Vehicles Using Mixed-Integer Programming

著者 (3件)： Kessler Tobias (fortiss GmbH, Research Institute of the Free State of Bavaria,Munich,Germany) ,  Esterle Klemens (fortiss GmbH, Research Institute of the Free State of Bavaria,Munich,Germany) ,  Knoll Alois (Technische Universitaet Muenchen,Robotics, Artificial Intelligence and Real-time Systems,Munich,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CDC  ページ： 4060-4066  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数エージェントのための協調計画は,自動車両のための戦略的および運動計画のための有望な方法として提案されてきた。あらゆるエージェントの意図を考慮することによって,egoエージェントは,人間駆動車両との将来の相互作用をその計画に組み込むことができる。問題は,しばしばマルチエージェントゲームとして定式化され,離散化動作または状態空間で動作する反復アルゴリズムを用いて解決される。Nash均衡に収束するとしても,結果は,しばしば準最適である。本論文では,一組の相互作用エージェントに対する線形微分ゲームを定義し,混合整数プログラミングを用いて最適性に解く。方位の不連続定式化は,車両モデルの非ホロノミック運動特性を保存しながら,エージェント対エージェント衝突を防ぐための線形制約を定式化することを可能にする。ソフト制約は予測誤差を説明する。次に,共同コスト関数を定義し,そこでは,協調因子が,利他主義的,協調的,および感情的行動の間を適応できる。エージェント間の相互作用が成功するのに必要なシナリオを解くための協調因子の影響を調べた。このアプローチをレースシナリオにおいて評価し,ここでは閉ループ後退水平計画法における定式化の適用性を示した。協調仮定と実際の行動における不正確性を考慮することにより,他のエージェントと密接に相互作用する最適制御戦略を成功裏に計画できる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *ゲーム ,  最適制御 ,  *整数計画法 ,  *微分ゲーム ,  費用関数 ,  不連続性 ,  定式化 ,  Nash均衡 ,  エージェント ,  予測誤差
準シソーラス用語： 離散化 ,  運動計画 ,  反復アルゴリズム ,  マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 整数計画 ,  自律 ,  協調行動 ,  計画 ,  線形 ,  微分ゲーム