We present a new method for multi-agent planning involving human drivers and autonomous vehicles (AVs) in unsignaled intersections, roundabouts, and during merging. In multi-agent planning, the main challenge is to predict the actions of other agents, especially human drivers, as their intentions are hidden from other agents. Our algorithm uses game theory to develop a new auction, called GamePlan, that directly determines the optimal action for each agent based on their driving style (which is observable via commonly available sensors). GamePlan assigns a higher priority to more aggressive or impatient drivers and a lower priority to more conservative or patient drivers; we theoretically prove that such an approach is game-theoretically optimal prevents collisions and deadlocks. We compare our approach with prior state-of-the-art auction techniques including economic auctions, time-based auctions (first-in first-out), and random bidding and show that each of these methods result in collisions among agents when taking into account driver behavior. We additionally compare with methods based on deep reinforcement learning, deep learning, and game theory and present our benefits over these approaches. Finally, we show that our approach can be implemented in the real-world with human drivers.


翻译:我们提出了一个新的多试剂规划方法,涉及未标志十字路口、环形路口和合并期间的人类驾驶者和自主车辆。在多试剂规划中,主要的挑战是如何预测其他代理人,特别是人类驾驶者的行动,因为其意图隐藏于其他代理人之外。我们的算法理论使用游戏理论来开发一个新的拍卖,称为GamePlan,直接决定每个代理人根据其驾驶风格采取的最佳行动(通过现有普通传感器观测到)。 GamePlan更优先重视较积极或不耐烦的驾驶者,而较保守或有耐心的驾驶者则较不优先;我们理论上证明,这种方法在游戏理论上是最佳的,可以防止碰撞和僵局。我们比较我们的方法与以前最先进的拍卖技术,包括经济拍卖、基于时间的拍卖(首次拍卖)和随机投标,并表明每种方法在考虑驾驶者行为时都会造成代理人之间的碰撞。我们还比较了基于深度强化学习、深入学习和游戏理论的方法,并展示了这些方法的好处。最后,我们证明我们的方法可以在现实世界中与人类驾驶者一起实施。

1
下载
关闭预览

相关内容

博弈论(Game theory)有时也称为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构(游戏或者博弈)间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是运筹学的一个重要学科。
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年10月11日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Imitation by Predicting Observations
Arxiv
4+阅读 · 2021年7月8日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员