arXiv · cs.AI· Sajad Marvi·· 13 天前AI 评分33
不确定性驱动的自博弈方法提升多智能体驾驶策略的鲁棒性
Uncertainty-Driven Self-Play for Robust Multi-Agent Driving Policies
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sajad Marvi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.19714v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出不确定性驱动的自博弈训练方案：一半智能体以提升邻居的认知不确定性为奖励，另一半学习安全驾驶，从而自动生成高难度训练课程。该方法在 nuplan Val14 上实现 99.12% 的零样本迁移（对比标准自博弈 97.97%），在 Argoverse 2 上达 82.39%（对比 78.03%），且无需微调；LSTM 隐状态覆盖率比基线高 85%，行为多样性显著提升。
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