Talk | 马里兰大学博士生吴曦旸：分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用
本期为TechBeat人工智能社区第545期线上Talk！
北京时间11月09日(周四)20:00，马里兰大学博士生—吴曦旸的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用”，介绍了他的团队在运用意图感知进行轨迹规划的分布式多智能体强化学习算法的相关研究上所做的一系列研究成果。
Talk·信息
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主题：分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用
嘉宾：马里兰大学博士生 吴曦旸
时间：北京时间 11月09日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
点击下方链接，即可观看视频！
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Talk·介绍
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在复杂交通状况进行安全高效的导航是自动驾驶任务的一大难点。通常在这种状况下，我们需要对其他车辆的实时轨迹和行为模式等进行一定的推测，从而更好地进行决策。本次演讲将介绍iPLAN，一种运用意图感知进行轨迹规划的分布式多智能体强化学习算法。该方法将其他车辆的行为模式用两种动机变量——行为动机和即时动机，进行模拟，并使用动机推测模块推测其他车辆的动机变量，帮助自动驾驶车辆进行决策。
Talk大纲
1、复杂交通状况下自动驾驶系统所遇到的困难
2、相关工作：自动驾驶下的轨迹规划，可进行意图感知的多智能体强化学习，对对手智能体策略的表示学习
3、iPLAN: 运用意图感知进行轨迹规划的分布式多智能体强化学习算法
4、实验结果：奖励曲线，定性和定量分析
5、后期工作
Talk·预习资料
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.06236.pdf
论文链接： https://arxiv.org/abs/2206.01488
论文链接： https://arxiv.org/abs/2011.06619
论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.08229
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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吴曦旸
马里兰大学博士生
吴曦旸是马里兰大学电子与计算机工程系博士生，导师是Dr. Dinesh Manocha。本科毕业于天津大学测控技术与仪器专业。硕士研究生毕业于佐治亚理工学院电子与计算机工程系。研究致力于运用强化学习，大语言模型等方法实现对环境和其他智能体的感知和预测，从而实现多智能体系统在自动驾驶和机器人导航等场景下的协同工作。研究成果曾入选CoRL 2023 Oral展示。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=35327
关于TechBeat人工智能社区
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