Unser AVS Lab organisiert an der der IEEE ICRA 2024  den zweiten Workshop MAD Games - Multi-agent Dynamic Games. Die Entscheidungsfindung in realen Multi-Agenten-Systemen, insbesondere dort, wo Agenten-Teams zusammenarbeiten, um zu konkurrieren, während sie mit voller Dynamik in sich verändernden Umgebungen und mit unvollkommenen Informationen über den Gegner operieren, ist ein wichtiges und anspruchsvolles Problem, das viele Anwendungen in der Robotik der nächsten Generation hat. Der MAD-Games Multi-Agent Dynamic Games Workshop auf der ICRA zielt darauf ab, die neuesten Fortschritte bei der Verwendung spieltheoretischer und Multi-Agenten-Lernansätze zu erforschen, um leistungsfähigen autonomen Agenten zu helfen, sichere Interaktion mit verschiedenen Wettbewerbsstrategien zu verstehen. Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung effektiver Algorithmen ist der Umgang mit dem komplexen und hochgradig interaktiven Verhalten zwischen Agenten. Bestehende spieltheoretische Modelle stützen sich häufig auf eine übermäßig vereinfachte Diskretisierung der Handlungsräume von Agenten und auf starke Annahmen wie perfekte Information und rationale Entscheidungsfindung. Dies führt zu ungenauen Beschreibungen der Dynamik von Interaktionen in der realen Welt. Außerdem kann die hochdynamische und unvorhersehbare Natur realer Robotersysteme die Vorhersage des Systemverhaltens erschweren, was zu Sicherheitsrisiken führt. Diese dynamischen Spiele sind von Natur aus eine Herausforderung, da
(a) Ein Absturz ist gefährlich und teuer,
(b) die derzeitigen Sensoren keine Rückschlüsse auf die Absicht oder Strategie des Gegners zulassen, und
(c) wir uns in einer Situation befinden, in der nur wenige Daten zur Verfügung stehen, da wir nicht aus vergangenen Spielen lernen können, da sich Strategien, Umgebung und Fahrzeuge ändern.

Thema: Brückenschlag zwischen Spieltheorie und kontinuierlicher Bewegungsplanung
Zeit:

Montag, 13. Mai unter Hashtag#ICRA2024 lnkd.in/ePpAcvGG