Sky-Drive: A Distributed Multi-Agent Simulation Platform for Human-AI Collaborative and Socially-Aware Future Transportation
作者: Zilin Huang, Zihao Sheng, Zhengyang Wan, Yansong Qu, Yuhao Luo, Boyue Wang, Pei Li, Yen-Jung Chen, Jiancong Chen, Keke Long, Jiayi Meng, Yue Leng, Sikai Chen
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-04-25 (更新: 2025-05-27)
备注: 14 pages, 7 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
Sky-Drive：面向人机协作和社交感知的分布式多智能体交通仿真平台
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶仿真 人机协作 多智能体系统 社交感知 数字孪生
📋 核心要点
- 现有仿真平台在人机协作和社交感知建模方面存在不足，难以满足未来交通研究的需求。
- Sky-Drive通过分布式架构、多模态人机回路、人机协作机制和数字孪生框架，实现更有效的人机协作和社交感知建模。
- Sky-Drive支持多种应用，包括自动驾驶车辆交互建模、人机回路训练和社交感知强化学习等。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为Sky-Drive的新型分布式多智能体仿真平台，旨在解决未来交通研究中人机有效协作和社交感知驾驶智能体建模的需求。Sky-Drive通过四个关键创新实现这一目标：(a) 用于跨多个终端同步仿真的分布式架构；(b) 集成多种传感器以收集丰富行为数据的多模态人机回路框架；(c) 支持连续和自适应知识交换的人工智能协作机制；(d) 用于构建真实世界交通环境高保真虚拟副本的数字孪生框架。Sky-Drive支持多种应用，例如自动驾驶车辆与人类道路使用者交互建模、人机回路训练、社交感知强化学习、个性化驾驶开发和定制场景生成。未来的扩展将包括用于上下文感知决策支持的基础模型和用于真实世界验证的硬件在环测试。通过桥接场景生成、数据收集、算法训练和硬件集成，Sky-Drive有潜力成为下一代以人为本和具有社会意识的自动驾驶交通系统研究的基础平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有自动驾驶仿真平台在支持有效的人机协作和建模具有社会意识的驾驶智能体方面存在局限性。这些平台通常缺乏足够的机制来模拟复杂的人类行为，以及人与AI之间的动态交互，从而限制了对未来交通系统进行全面和安全的测试和验证。
核心思路：Sky-Drive的核心思路是构建一个分布式、多智能体的仿真平台，该平台能够模拟真实世界交通环境，并支持人与AI之间的无缝协作。通过集成多模态传感器数据、实现连续的知识交换和利用数字孪生技术，Sky-Drive旨在创建一个更逼真、更具交互性的仿真环境。
技术框架：Sky-Drive的整体架构包括以下几个主要模块：(1) 分布式仿真引擎：支持跨多个终端的同步仿真，以提高计算效率和可扩展性。(2) 多模态人机回路框架：集成多种传感器（如摄像头、激光雷达、GPS等）来收集人类驾驶员的行为数据。(3) 人机协作机制：允许人类驾驶员和AI智能体之间进行连续和自适应的知识交换。(4) 数字孪生框架：用于构建真实世界交通环境的高保真虚拟副本。
关键创新：Sky-Drive的关键创新在于其集成了分布式架构、多模态人机回路、人机协作机制和数字孪生框架，从而能够更全面地模拟真实世界交通环境中的复杂交互。与现有方法相比，Sky-Drive更注重人与AI之间的协作，并能够收集更丰富的行为数据。
关键设计：Sky-Drive的关键设计包括：(1) 使用同步协议来确保分布式仿真的一致性。(2) 设计多模态数据融合算法，以从不同传感器收集的数据中提取有用的信息。(3) 开发知识表示和推理机制，以支持人与AI之间的知识交换。(4) 利用高精度地图和三维建模技术来构建逼真的数字孪生环境。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文是平台介绍，实验结果未知。但根据论文描述，Sky-Drive平台支持多种应用，例如自动驾驶车辆与人类道路使用者交互建模、人机回路训练、社交感知强化学习、个性化驾驶开发和定制场景生成。这些应用表明Sky-Drive平台具有强大的功能和潜力。
🎯 应用场景
Sky-Drive具有广泛的应用前景，包括自动驾驶车辆测试与验证、人机协作驾驶策略开发、社交感知强化学习算法研究、个性化驾驶行为分析以及定制交通场景生成。该平台可以帮助研究人员和工程师更好地理解和解决未来交通系统中的复杂问题，从而加速自动驾驶技术的部署和应用。
📄 摘要（原文）
Recent advances in autonomous system simulation platforms have significantly enhanced the safe and scalable testing of driving policies. However, existing simulators do not yet fully meet the needs of future transportation research-particularly in enabling effective human-AI collaboration and modeling socially-aware driving agents. This paper introduces Sky-Drive, a novel distributed multi-agent simulation platform that addresses these limitations through four key innovations: (a) a distributed architecture for synchronized simulation across multiple terminals; (b) a multi-modal human-in-the-loop framework integrating diverse sensors to collect rich behavioral data; (c) a human-AI collaboration mechanism supporting continuous and adaptive knowledge exchange; and (d) a digital twin framework for constructing high-fidelity virtual replicas of real-world transportation environments. Sky-Drive supports diverse applications such as autonomous vehicle-human road users interaction modeling, human-in-the-loop training, socially-aware reinforcement learning, personalized driving development, and customized scenario generation. Future extensions will incorporate foundation models for context-aware decision support and hardware-in-the-loop testing for real-world validation. By bridging scenario generation, data collection, algorithm training, and hardware integration, Sky-Drive has the potential to become a foundational platform for the next generation of human-centered and socially-aware autonomous transportation systems research. The demo video and code are available at:https://sky-lab-uw.github.io/Sky-Drive-website/