Auto-Encoding Bayesian Inverse Games
作者: Xinjie Liu, Lasse Peters, Javier Alonso-Mora, Ufuk Topcu, David Fridovich-Keil
分类: cs.RO, cs.GT, cs.LG, cs.MA, eess.SY
发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-06-15)
期刊: International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics 2024 (WAFR)
💡 一句话要点
提出贝叶斯逆游戏自编码器以解决多智能体互动中的不确定性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 贝叶斯推断 逆游戏 变分自编码器 多智能体系统 运动规划 动态游戏 不确定性量化
📋 核心要点
- 现有的最大似然估计方法在处理逆游戏问题时，无法有效量化不确定性，且在多个参数值解释观察行为时表现不佳。
- 本文提出了一种基于贝叶斯方法的逆游戏解决方案，通过构建游戏参数的后验分布来克服现有方法的局限性。
- 在模拟驾驶场景中的实验表明，所提方法在目标估计的准确性上优于最大似然基线，并提升了运动规划的安全性与效率。
📝 摘要（中文）
在多智能体共同环境中，个体的行为会影响其他智能体的未来决策，非合作动态游戏自然捕捉这种耦合关系。然而，智能体通常无法获得完整的游戏模型，导致逆游戏问题的出现。现有的最大似然估计方法仅提供未知参数的点估计，无法量化不确定性，并且在多个参数值解释观察行为时表现不佳。为了解决这些局限性，本文采用贝叶斯视角，构建游戏参数的后验分布。通过使用变分自编码器（VAE）与嵌入的可微分游戏求解器，使得推断过程可行，并能从未标记的观察交互数据中进行训练。实验结果表明，该方法在模拟驾驶场景中成功学习了游戏参数的先验和后验分布，相较于最大似然基线提供了更准确的目标估计，并促进了更安全和高效的博弈论运动规划。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多智能体互动中的逆游戏问题，现有的最大似然估计方法无法有效处理不确定性，并且在多个参数值的情况下表现不佳。
核心思路：采用贝叶斯视角，通过构建游戏参数的后验分布来进行推断，利用变分自编码器（VAE）与可微分游戏求解器的结合，使得推断过程更为高效和准确。
技术框架：整体架构包括数据收集、VAE训练、后验分布推断和运动规划四个主要模块。首先从未标记的数据中收集交互信息，然后训练VAE以学习潜在的游戏参数分布，接着进行后验推断，最后应用于运动规划。
关键创新：最重要的创新在于将贝叶斯推断与变分自编码器结合，能够处理连续和多模态分布，并在推断时无需实时计算游戏解，从而提高了效率。
关键设计：在设计中，采用了适合于多模态分布的损失函数，并优化了VAE的网络结构，以支持高效的采样和推断过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在模拟驾驶场景中成功学习了游戏参数的先验和后验分布，相较于最大似然估计基线，目标估计的准确性提升了显著，且在运动规划中表现出更高的安全性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人协作和智能交通系统等。在这些领域中，智能体需要在不完全信息下进行决策，所提出的方法能够有效提升运动规划的安全性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
When multiple agents interact in a common environment, each agent's actions impact others' future decisions, and noncooperative dynamic games naturally capture this coupling. In interactive motion planning, however, agents typically do not have access to a complete model of the game, e.g., due to unknown objectives of other players. Therefore, we consider the inverse game problem, in which some properties of the game are unknown a priori and must be inferred from observations. Existing maximum likelihood estimation (MLE) approaches to solve inverse games provide only point estimates of unknown parameters without quantifying uncertainty, and perform poorly when many parameter values explain the observed behavior. To address these limitations, we take a Bayesian perspective and construct posterior distributions of game parameters. To render inference tractable, we employ a variational autoencoder (VAE) with an embedded differentiable game solver. This structured VAE can be trained from an unlabeled dataset of observed interactions, naturally handles continuous, multi-modal distributions, and supports efficient sampling from the inferred posteriors without computing game solutions at runtime. Extensive evaluations in simulated driving scenarios demonstrate that the proposed approach successfully learns the prior and posterior game parameter distributions, provides more accurate objective estimates than MLE baselines, and facilitates safer and more efficient game-theoretic motion planning.