Vector Cost Behavioral Planning for Autonomous Robotic Systems with Contemporary Validation Strategies

📄 arXiv: 2511.17375v1 📥 PDF

作者: Benjamin R. Toaz, Quentin Goss, John Thompson, Seta Boğosyan, Shaunak D. Bopardikar, Mustafa İlhan Akbaş, Metin Gökaşan

分类: cs.RO, cs.GT

发布日期: 2025-11-21

备注: Technical report associated with submission to Journal of Intelligent & Robotic Systems, currently under review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于向量代价双矩阵博弈的机器人行为规划方法，提升多目标决策性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人行为规划 多目标决策 向量代价双矩阵博弈 博弈论 可解释人工智能 运动规划 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在多目标决策中存在不足，难以同时优化多个目标并避免单一目标上的最坏情况。
  2. 提出基于向量代价双矩阵博弈的方法，通过博弈论框架平衡多个目标，提升决策的鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法在竞争性运动规划中优于标量加权和方法，并提供可解释的决策过程。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于向量代价双矩阵博弈的多目标决策方法，用于自主机器人系统在优化多个目标的同时，避免在被忽略目标中出现最坏情况。该方法扩展到任意数量的目标，并在竞争性运动规划中将其性能与标量加权和方法进行比较。利用可解释人工智能（XAI）软件辅助分析高维决策数据。采用基于依附策略的多维边界状态空间探索（SEMBAS）来探索参数空间中的性能模式，作为基线和所提出框架的敏感性研究。将博弈论规划和智能系统验证相结合，形成一种新颖而全面的仿真流程。该集成证明了向量代价方法相对于标量化的显著改进，并为机器人行为规划提供了一个可解释和可推广的框架。代码可在https://github.com/toazbenj/race_simulation 获取，视频可在https://tinyurl.com/vectorcostvideo 观看。

🔬 方法详解

问题定义：自主机器人需要在复杂环境中进行多目标决策，例如在赛车场景中，既要追求速度，又要避免碰撞。传统的标量加权和方法容易陷入局部最优，并且对权重选择敏感，难以保证所有目标的性能，尤其是在某些目标被忽略时可能出现严重问题。

核心思路：将多目标决策问题建模为向量代价双矩阵博弈。每个目标对应一个代价向量，通过博弈论的方式寻找纳什均衡，从而在多个目标之间取得平衡。这种方法能够避免单一目标上的最坏情况，提高决策的鲁棒性。核心思想是利用博弈论的框架，将多个目标视为博弈的参与者，通过寻找均衡解来达到整体最优。

技术框架：该方法包含以下几个主要步骤：1) 定义机器人的状态空间和动作空间。2) 针对每个目标，设计相应的代价函数，形成向量代价矩阵。3) 使用双矩阵博弈求解器，寻找纳什均衡策略。4) 根据纳什均衡策略，选择机器人的动作。5) 使用XAI工具对决策过程进行分析和解释。6) 使用SEMBAS方法进行参数敏感性分析。

关键创新：该方法的核心创新在于将向量代价双矩阵博弈应用于机器人行为规划。与传统的标量化方法相比，该方法能够更好地处理多目标之间的冲突，避免单一目标上的最坏情况。此外，结合XAI工具和SEMBAS方法，可以对决策过程进行深入分析和参数优化，提高方法的可解释性和鲁棒性。

关键设计：代价函数的设计至关重要，需要准确反映每个目标的性能。双矩阵博弈求解器的选择也会影响算法的效率和精度。XAI工具的选择需要根据具体应用场景进行调整，以便更好地理解和解释决策过程。SEMBAS方法的参数设置需要根据实际情况进行调整，以获得最佳的参数敏感性分析结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于向量代价双矩阵博弈的方法在竞争性运动规划中显著优于标量加权和方法。具体而言，该方法能够更好地避免碰撞，同时保持较高的速度。通过XAI工具的分析，可以清晰地了解该方法的决策过程，并发现其优势所在。SEMBAS方法的参数敏感性分析表明，该方法对参数变化具有一定的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自主机器人系统，例如自动驾驶、无人机、服务机器人等。在这些场景中，机器人需要在复杂环境中同时优化多个目标，例如安全性、效率、舒适性等。该方法可以提高机器人的决策能力和鲁棒性，使其能够更好地适应各种复杂环境。

📄 摘要（原文）

The vector cost bimatrix game is a method for multi-objective decision making that enables autonomous robotic systems to optimize for multiple goals at once while avoiding worst-case scenarios in neglected objectives. We expand this approach to arbitrary numbers of objectives and compare its performance to scalar weighted sum methods during competitive motion planning. Explainable Artificial Intelligence (XAI) software is used to aid in the analysis of high dimensional decision-making data. State-space Exploration of Multidimensional Boundaries using Adherence Strategies (SEMBAS) is applied to explore performance modes in the parameter space as a sensitivity study for the baseline and proposed frameworks. While some works have explored aspects of game theoretic planning and intelligent systems validation separately, we combine each of these into a novel and comprehensive simulation pipeline. This integration demonstrates a dramatic improvement of the vector cost method over scalarization and offers an interpretable and generalizable framework for robotic behavioral planning. Code available at https://github.com/toazbenj/race_simulation. The video companion to this work is available at https://tinyurl.com/vectorcostvideo.