Concepts de base
協力的な群衆ナビゲーションのための混合戦略ナッシュ均衡を見つけるアルゴリズムとその効果的な近似手法。
Résumé
この研究は、混合戦略ナッシュ均衡を使用して、協力的な人間とロボットの振る舞いを予測し、安全かつ効率的な群衆ナビゲーションを実現する方法に焦点を当てています。研究では、ベイジアン更新スキームやデータ駆動フレームワークを使用して、実時間での意思決定を可能にする方法が提案されています。さらに、サンプリングベースのアルゴリズムが提案されており、これは既存のナビゲーション手法よりも優れた性能を示すことが示されています。
Stats
3エージェントゲームでも計算がNP完全であることが指摘されている。
ロボットと人間の協力的な行動予測に関する多くの研究結果が引用されている。
Citations
"Prediction based on pure-strategy Nash equilibrium would expect humans to follow the paths exactly as predicted, which is too assertive given the uncertain nature of human behavior."
"Despite its potential, applying mixed-strategy Nash equilibrium to crowd navigation faces several challenges."