安全なマルチエージェントナビゲーションのための微分可能な環境・軌道共同最適化

要旨: 環境は、多エージェントのナビゲーションにおいて、エージェントが回避しながら移動しなければならない空間的制約、ルール、制限を課すことで重要な役割を果たします。従来の手法では環境を固定されたものとして扱い、環境がエージェントの性能に与える影響を探索しません。本研究では、エージェントの行動と並んで、環境の構成を意思決定変数として考え、安全なナビゲーションを共同で達成することを検討します。下位レベルの部分問題では、ナビゲーションコストを最小化するエージェントの軌道を最適化し、上位レベルの部分問題では、ナビゲーションの安全性を最大化する環境構成を最適化する、二階層の問題を定式化します。さらに、微分可能な最適化手法を開発し、下位レベルの部分問題は内点法で反復的に解き、上位レベルの部分問題は勾配上昇で解きます。主要な課題は、この2つのレベルを解析的に結合することにあります。そこで、KKT条件と陰関数定理を活用して、環境パラメータに対するエージェント軌道の勾配を計算し、二階層構造全体を通じた微分を可能にします。加えて、上位レベルの環境最適化のための評価基準として、ナビゲーションの安全性を定量化する新しい指標を提案し、測度論によりその妥当性を証明します。本研究の実験により、倉庫物流から都市交通に着想を得た多様な安全性が重要なナビゲーションシナリオにおいて、提案フレームワークの有効性が検証されます。その結果、最適化された環境はナビゲーションの指針を提供し、エージェントの安全性と効率の両方を向上させることが示されました。