Strategically Robust Game-Theoretic Multi-Agent Trajectory Optimization
作者: Victor L. Qin, Nicolas Lanzetti, Saverio Bolognani, Hamsa Balakrishnan
分类: eess.SY, cs.GT, cs.MA
发布日期: 2026-09-28
备注: 7 pages, 5 figures, accepted to CDC 2026
💡 一句话要点
提出战略鲁棒性方法以解决多智能体轨迹优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多智能体系统 轨迹优化 博弈论 鲁棒性 无人机编队 自动驾驶
📋 核心要点
- 现有的博弈论方法假设智能体严格遵循均衡轨迹，这在面对执行和感知的不确定性时显得不切实际。
- 本文提出了一种战略鲁棒性框架，使智能体能够针对虚构对手的扰动进行保护，从而优化轨迹规划。
- 实验结果显示，采用战略鲁棒性的方法在高碰撞风险情况下选择了更鲁棒的轨迹，同时低风险轨迹几乎保持不变，运行时间仅有小幅增加。
📝 摘要（中文）
全球航空管理机构预计，先进空中出行（AAM）交通管理将由服务提供商去中心化，要求AAM航班通过预测其他航班的控制输入自主规划轨迹，而不是依赖集中协调。现有的博弈论方法将多智能体碰撞避免问题建模为动态潜力博弈，能够有效找到开放式均衡，但假设智能体严格遵循均衡轨迹，这在实际中由于执行、感知和计算的不确定性而不切实际。本文提出了一种战略鲁棒性框架，使每个智能体能够针对一个虚构的对手进行保护，该对手在每个时间步内在有限预算内扰动其他智能体的控制输入，以最小化该时间步的距离。我们证明，在合理的距离成本和鲁棒性水平假设下，战略鲁棒博弈仍然是一个精确的动态潜力博弈，并且对于线性动态系统，内层对抗问题的解具有准闭合形式，从而限制了计算开销。实验结果表明，在高碰撞风险配置中，战略鲁棒性能够选择更鲁棒的轨迹，而低风险轨迹几乎不变，且运行时间仅有适度增加。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多智能体在不确定环境中轨迹优化的问题。现有方法假设智能体能够精确遵循均衡轨迹，但在实际应用中，由于执行、感知和计算的不确定性，这一假设往往不成立。
核心思路：论文提出了一种战略鲁棒性的方法，允许每个智能体针对一个虚构的对手进行保护，该对手在每个时间步内扰动其他智能体的控制输入，以最小化距离。这种设计使得智能体能够在不确定性中进行更有效的轨迹规划。
技术框架：整体架构包括智能体的状态预测、对手扰动建模、距离成本计算和轨迹优化四个主要模块。每个模块协同工作，以实现动态潜力博弈的优化。
关键创新：最重要的创新在于提出了战略鲁棒博弈的概念，使得在不确定环境下仍能保持博弈的精确性，并且提供了准闭合形式的解，从而降低了计算复杂度。
关键设计：论文中设置了合理的距离成本函数和鲁棒性水平，并采用线性动态模型进行优化，确保了方法的有效性和可操作性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在高碰撞风险配置中，采用战略鲁棒性的方法能够选择更鲁棒的轨迹，相较于传统方法，低风险轨迹几乎不变，且运行时间仅增加了适度的幅度，显示出良好的实用性和效率。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，特别是在无人机编队、自动驾驶汽车和其他多智能体系统中。通过提高轨迹规划的鲁棒性，能够有效降低碰撞风险，提升系统的安全性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Aviation authorities worldwide expect Advanced Air Mobility (AAM) traffic management to be decentralized among service providers, requiring AAM flights to autonomously plan trajectories by predicting other flights' control inputs rather than relying on centralized coordination. Game-theoretic approaches that formulate multi-agent collision avoidance as an exact dynamic potential game can efficiently find open-loop equilibria, but they assume that agents exactly follow their equilibrium trajectories---an unrealistic assumption given uncertainties in actuation, perception, and computation. We propose a strategically robust formulation where each agent protects against a fictitious adversary that, for each timestep, perturbs other agents' control inputs within a bounded budget to minimize distance at that timestep. We show that, under reasonable assumptions on agents' distance cost and robustness levels, the strategically robust game remains an exact dynamic potential game and admits a quasi-closed-form solution to the inner adversarial problem for linear dynamics, which limits computational overhead. Experiments with up to eight agents using logarithmic distance costs show that strategic robustness selects more robust trajectories in high-collision-risk configurations while leaving low-risk trajectories nearly unchanged, with only a modest increase in runtime.